Общие правила работы со схемами типа «дерево решений»

1) желательно, чтобы после развилки сценарии разделялись на два или более взаимоисключающих варианта ([либо женщина, либо мужчина], или [либо пользуется, либо нет]);

2) если на данной развилке рассмотрены все возможные варианты какого-то простого «решения», то в сумме на всех ветках после этой развилки должно получиться 100 %. Так, если в нашем примере, из всех потенциальных покупателей бальзама 70 % покупает у наших конкурентов, то 30 % покупает у нас.

3) интересующее нас число решений после всех последовательных ветвлений определяется последовательным умножением общего числа участников (в данном примере 100 000 чел.) на проценты каждой ветки по пути следования до конечного решения. Кроме того, на каждой «ветке» по пути развития интересующего нас сценария мы можем последовательно посчитать количество людей, которые по оценкам считаются как принявшие соответствующее решение.

 

Решение. Путем перемножения процентов, определяем интересующее нас число решений А = {число жителей города, покупающих у нас этот новый бальзам}:

À = 100 000 х 50 % х 30 % х 10 % х 10 % х (100 % - 70 %) =

= 100 000 х 0,5 х 0,3 х 0,1 х 0,1 х 0,3 = 100 000 х 0,00045 = 45.

 

В результате имеем всего 45 потенциальных покупательниц, а если учесть, что одного пузырька этого средства хватает на несколько месяцев, не слишком оживленная получается торговля.

И все-таки польза от наших оценок есть.

Во-первых, мы можем сравнивать прогнозы разных бизнес-идей, на схемах у них будут разные «развилки», и, конечно, значения процентов тоже будут разные.

Во-вторых, нельзя сказать, что числа на развилках от нас совсем не зависят. Мы знаем, что среднее количество покупателей может быть увеличено (например, с помощью рекламы нового товара). Так что имеет смысл сосредоточить усилия на тех «развилках», где распределение вариантов нас особенно не устраивает, а также на тех факторах, на которые мы в состоянии повлиять.

В нашем примере, можно замахнуться практически на все цифры, начиная, с количества жителей (кто сказал, что Вы должны всегда работать только в одном городе?). Затем можно, как ни странно, уделить какое-то внимание самой первой развилке (средство наверняка годится не только для ухода за волосами, ослабленными окрашиванием, но и для тех мужчин, которые начинают лысеть), и т.д.

Рассмотрим другой количественный пример исследования покупательского поведения.

Пример. За день продовольственный рынок посещает в среднем 10 000 человек. Вероятность того, что посетитель рынка заходит в павильон молочных продуктов, равна 50 %. Известно, что в этом павильоне в среднем продается в день 500 кг различных продуктов.

Можно ли утверждать, что средняя покупка в павильоне весит всего 100 г?

Обсуждение. Конечно, нельзя. Понятно, что не каждый, кто заходил в павильон, в результате что-то там купил. Нам нужно не забыть сделать еще одну развилку для тех, кто зашел в павильон [купил – или ушел без покупки].

Как показано на схеме, чтобы ответить на вопрос о среднем весе покупки, мы должны найти ответ на вопрос, какова вероятность того, что человек, зашедший в павильон, что-нибудь там купит. Если таких данных в нашем распоряжении не имеется, а нам они нужны, придется их получить самим, понаблюдав некоторое время за посетителями павильона. Допустим, наши наблюдения показали, что только пятая часть посетителей павильона что-то покупает.

Как только эти оценки нами получены, задача становится уже простой. Посчитаем ее не перемножением процентов, как в предыдущем случае, а подсчетом людей, оказавшихся на данной ветке дерева решений. Из 10 000 человек, пришедших на рынок, 5 000 зайдут в павильон молочных продуктов, покупку сделают только 1 000. Отсюда средний вес покупки равен 500 граммов.

Интересно отметить, что для построения полной картины будущих продаж, логика условных «ветвлений» должна быть определена на каждом этапе нашего рассуждения так же четко, как если бы мы работали с «конкретной»ситуацией, а не с прогнозами.

 

Что произойдет, с нашими оценками, если на какой-нибудь развилке варианты решений не являются взаимоисключающими? Давайте рассмотрим еще один пример.

Пример. Владелец фирмы частных такси хочет сделать прогноз количества клиентов на новогоднюю ночь. Пусть, по статистике, в прошлом году Новый год встретили дома 50 %; в компании друзей или родственников, но, не выезжая из города, – 80 %; в отъезде были 10 %. Почему у него получилось в сумме больше 100 %?

Обсуждение. Видимо, каких-то жителей он посчитал больше одного раза. Скорее всего, тех, кто сидел дома, но одновременно принимал друзей или родственников, которые пришли к нему в гости. Поскольку эти события не являются взаимоисключающими, просто складывая количество таких людей, он завышает свои оценки.

Выход здесь один: мы должны вовремя заметить, что события частично «"перекрываются», чтобы не переоценить потенциальные возможности сбыта.

 

На предыдущих примерах мы показали лишь один из способов анализа емкости рынка и Вашей доли в нем. Его можно условно поделить на несколько этапов.

 

1. Как Вы заметили, мы начинали наши оценки с приблизительного подсчета общего числа людей, которые могут в принципе «дотянуться» до Вашего товара, если у них возникнет такое желание. Здесь же имеет смысл подумать о динамике (как можно расширить сферу наших действий).

 

2. Затем переходим к анализу самого желания потребителей. В чем сущности и особенности нашего товара? Кто будет покупать наш товар? Какого пола, возраста эти люди? Каков их доход и стиль жизни? Каков процент этой категории от общего числа доступных нам людей? Попутно можно сделать попытки спровоцировать формирование этого желания у той категории людей, которая пока его не проявляет. И снова поинтересуемся динамикой. Какие тенденции в обществе могут повлиять на увеличение (уменьшение) нашего сегмента рынка? (например, демографические процессы, социальные сдвиги, новые технологии, политика).

 

3. Допустим, мы приблизительно представляем, у какого количества людей может возникнуть потребность в таком товаре (услуге). Следующая развилка: часть людей купит не наш товар, а товар-заменитель. Поэтому нам надо знать, какие товары-заменители имеются на рынке и насколько они доступны. И снова – выводы. Чем мы превосходим заменитель, в чем уступаем, что можно предпринять, сколько это будет стоить, и т.д.

 

4. Следующая развилка: часть оставшихся потенциальных покупателей пойдет к нашим конкурентам, работающим на том же рынке. О конкурентах нужно знать очень многое, ведь их доля рынка – это лишь следствие их особенностей. А если мы хотим не только посчитать пропорции, но и воздействовать на них, нужно знать как можно больше. И снова динамика. Каковы входные барьеры для фирм-новичков, желающих попробовать себя в этом бизнесе? Даже самый доскональный анализ существующих конкурентов может оказаться недостаточным, если отрасль с легкостью принимает новых участников, о которых Вам пока ничего не известно.