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德尔菲法——经济实用的市场预测方式

消费者之声 2018-11-08 07:40:42

本文为于跃波原创,版权归中粮营养健康研究院消费者与市场中心所有,如需转载请与我们联系。


为了保持企业的市场活力、扩大市场份额,很多企业通过持续不断地开发新产品或者产品升级来推动企业销售增长,但是由于产品开发前期经费紧张、决策者的新产品开发思路主观化,很多企业往往忽视了前期的消费需求市场调研工作,导致新产品的市场方向不明确、制定的市场策略不符合现状、销量预测不准确,出现销量增长慢甚至亏损的现象。


那么如何在经费有限、缺乏足够的市场资料,但又需要作长远规划的情况下做出正确的决策呢?下面小编就来介绍一款经济实用的方法——德尔菲法(Delphi Method)帮助大家解决这一问题。



德尔菲法(Delphi Method)实施介绍

定义

德尔菲法也叫专家调查法,是通过将所需解决的问题单独发送到各个专家手中,征询意见,然后回收汇总全部专家的意见,并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家,再次征询意见,各专家依据综合意见修改自己原有的意见,然后再汇总。这样多次反复,逐步取得比较一致的预测结果的决策方法。


德尔菲法依据系统的程序,采用匿名发表意见的方式,即专家之间不得互相讨论,不发生横向联系,只能与调查人员产生交流,通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法,经过反复征询、归纳、修改,最后汇总成专家基本一致的看法,作为预测的结果。通常企业都具有行业专家资源,这里所说的专家可以是第一线的管理人员,也可以是企业高层管理人员和外请专家。这种方法具有广泛的代表性,在使用时更为精准可靠。


图1 德尔菲法的主要优点 


实施步骤

实施德尔菲法的时候,需要首先确定预测的主题和目标,搜集背景资料,包括产品以前的市场情况、市场现状以及未来可能面临的市场机会及威胁等;然后根据主题、目标和背景资料选择合适的、了解市场的、与主题相关的、并具有丰富的经验和预见分析能力专家和学者来配合调查。随后将设计好的调查问卷以及相关资料发放专家,并且要讲明,其预测结果和意见完全采用匿名处理;之后对于回收回来的数据和意见进行第一轮的数据汇总,并进行专业的数据分析,随后进行第二轮第三轮等。这样反复三次之后,预测专家就会有一个大体一致的意见,倘若选择的预测专家们之间还存在很大的分歧,那么可以按照这种顺序再进行第四轮,甚至第五、六轮调查,直到可以得出比较统一的意见为止。


图2 德尔菲法执行步骤

  

数据处理方式

对预测结果(包括反复征询阶段)进行统计处理的方法有中位数法、上下四分位数法、算术平均数法和主观概率法等。这些方法同样适用于反复征询阶段的每一轮专家意见的处理,一般情况下,通过极差、标准差等统计处理方式判断专家意见的集中度和离散性,评价预测值的代表性。专家意见经过3~5次的反馈之后,预测结果的概率分布接近正态分布,即可进行统计处理。


需注意问题

实施德尔菲预测,需要严格控制前期的设计和专家组织工作,所以一位组织能力强、熟悉市场情况、掌握一定的统计处理方法、有较强的汇总归纳能力的组织者是必需的,可以保证在实施前期科学的设计意见调查表,并科学的选择专家。意见征询表是专家判断、分析、回答问题的主要依据,也是进行德尔菲法预测的主要手段。调查表的设计首先要说明预测的目的和任务,设计要简化,问题提法要规范、科学、准确,必要时要附上文字说明,要将应答要求、应答时间等事项说明清楚。专家的选择是否合适,直接关系到预测的成败。专家的选择面要广一些、层次分布要多一些,可以是学者、企业内部各层次的管理者或工作在一线的富有经验、熟悉情况、精通业务的业务员或营销员,人数一般不少于10人,经验表明15~30人为宜。


图3 德尔菲法的专家沟通注意点


德尔菲法(Delphi Method)应用案例


百余名专家预测国家经济走势

在国家GDP增速公布之前,国家统计局会选择运用德尔菲法来预测GDP增速和下一年度的重点工作方向。在2002年国家统计局中国经济景气监测中心运用德尔菲法结合问卷法,对国务院发展研究中心、国务院政策研究室、中国人民银行、国家发展计划委员会、国家经济贸易委员会、国家统计局等政府部门;海尔集团、娃哈哈集团、东方航空集团、城建集团等企业;中国社会科学研究院、北京大学、清华大学、中国人民大学等高等院校和研究机构的百余名专家进行了2003年的GDP增速预测和工作重点意见综合。通过多轮意见收集,最终成功预计了GDP增速和扩大内需、加快结构调整、推进改革开放、加强就业与社会保障工作的经济工作重点。


新上市产品销量预测

A公司研制出一种新兴产品,现在市场上还没有相似产品出现,因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测,以决定产量。于是该公司成立专家小组,并聘请业务经理、市场专家和销售经理等8位专家(实际预测时,建议超过15位),预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判断,经过三次反馈得到结果如下表所示:

表一 专家预测数据回收结果


对于回收回来的数据,作进一步处理,了解数据的集中度和离散程度,确定最精准的销量数值:

表二 专家预测数据的统计分析


注:集中程度的主要判断指标为平均数、中位数、众数;离散程度的主要判断指标为极差、四分位距、标准差。峰度和偏度判断数据是否是正态分布。


统计结果解读

根据上图的统计结果来看,第一轮意见征询之后,预测值集中程度不够,数据离散型较大,以最可能销量举例,极差达到700,标准差达到241,表明数据非常离散;且数据不是完全正态分布,偏度和峰度(一般不超过3)值较大,预测结果不具有参考意义。所以继续征询,在第三轮时,数据差异开始收敛变小,以最可能销量举例,极差为340,标准差为114,数据相对比较集中。所以第三轮数据是预估销量的主要数据。


由于第三轮征询意见之后,数据区域集中,所以用集中度的三个指标(平均数、中位数、众数)来预测。在预测时,对于最低、最可能、最高三个值,需要设置权重(权重的设置可以按照市场同类产品、专家意见或者经验值来预设)。以下是预测值的计算过程:

 

 加权平均值预测:

  将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为:570*0.5+415*0.2+770*0.3=599

加权中位数预测:

  将可最能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测销售量为:560*0.5+400*0.2+700*0.3=570

加权众数预测:

将可最能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测结果为:500*0.5+300*0.2+600*0.3=490


在集中度较高的数据中,加权平均一般而言是最有代表性的数据,中位数可以作为辅助决策数据,而众数如果在专家数量较多的情况下比较有意义,由于此次调查仅有8位专家,所以众数不做参考。

综上所述,最终预测销量数据大约在570-599左右。


在企业竞争日益激烈,新产品不断推出的市场现状之下,通过简单有效的预测方法帮助我们正确决策和掌握市场动向是必不可少的一环,而德尔菲预测也正是满足了这一需求所以越来越受到企业的追捧和应用。

 


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