農(nóng)商天下提供韓國sk電信的市場(chǎng)運(yùn)營戰(zhàn)略(編輯修改稿)
2025-06-19 02:31 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 以對(duì)應(yīng)答者進(jìn)行控制。 舉例 中國移動(dòng)電話用戶 1999年為 4,300萬名， 2021年達(dá)到 7,700萬名，那么 2021年預(yù)計(jì)可以達(dá)到 1億 2千萬名。 1. 那么到 2021年年底移動(dòng)電話用戶數(shù)會(huì)達(dá)到多少 ? 2. 理由是什么 ? 是一種反復(fù)問卷調(diào)查法，也被稱為 “ Enquete”收集法。以相應(yīng)領(lǐng)域的專家為對(duì)象進(jìn)行問卷調(diào)查后，把結(jié)果和得出結(jié)果的理由收集后公布，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次同樣內(nèi)容的問卷調(diào)查，得到改善后的預(yù)測(cè)值。這樣的過程反復(fù)進(jìn)行直到專家們得出大體一致的意見。 1996 1997 1998 1999 2021(F) 2021(F) 2021(F)用戶數(shù) ( 百萬 ) ( ? )知通 網(wǎng) （ ），提供海量管理 資 料免 費(fèi) 下 載 ！ 主觀預(yù)測(cè)法 AHP Analysis 舉例 AHP是 1977年在 Saaty的基礎(chǔ)上開發(fā)出來的方法 ， 之后經(jīng)過與許多的研究 ， 90年后半期開始這種模型用于那些在不確定性強(qiáng) 、 資料不足時(shí)做出決策的情況 。 AHP是在根據(jù)多種標(biāo)準(zhǔn)做決策時(shí)決定對(duì)策方案的優(yōu)先順序的方法 。 把評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)呈階梯狀排列 ， 通過各標(biāo)準(zhǔn)之間行列兩兩比較 ， 計(jì)算出特征值 (Eigenvalue)， 得出相對(duì)的重要性 。 但是須注意到評(píng)價(jià)者做出判斷的一貫性 ， 只有當(dāng)具有一貫性性時(shí)才用此方法計(jì)算 。 中國移動(dòng)電話用戶 1999年為 4,300萬名，2021年達(dá)到 7,700萬名， 2021年預(yù)計(jì)達(dá)到 1億2千萬名。請(qǐng)就 2021年的用戶數(shù)做出預(yù)測(cè)。 Million 140 160 180 200140160180200答案從 19中選，標(biāo)準(zhǔn)是 1可能性一樣 , 3可能性稍大 , 5可能性大 , 7非?？赡?,9非常非?？赡? 例 )如果覺得 2021年的用戶數(shù) 140萬名的可能性比 160萬名的可能性稍大的話選擇 3， 140萬名的可能性比 180萬名的可能性稍小的話選擇 3。 知通 網(wǎng) （ ），提供海量管理 資 料免 費(fèi) 下 載 ！ 比較類推法 Analogy Analogy 比較類推法是通過與市場(chǎng)環(huán)境類似的國家或先進(jìn)國家的事例進(jìn)行比較類推 ， 對(duì)相應(yīng)項(xiàng)目的未來市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法 。 這種方法與預(yù)測(cè)需求數(shù)量 、 市場(chǎng)占有率相比 ， 更主要的用在對(duì)需求趨勢(shì)的預(yù)測(cè)上 。 舉例 與美國、日本、韓國、芬蘭等普及率高的國家的普及率增長趨勢(shì)進(jìn)行比較類推， 預(yù)測(cè) 2021年以后中國的移動(dòng)電話普及率。 1996 1997 1998 1999 2021(F) 2021(F) 2021(F) 2021(F) 2021(F)中國 % % % % %美國 % % % % % % % % %日本 % % % % % % % % %芬蘭 % % % % % % % % %韓國 % % % % % % % % %知通 網(wǎng) （ ），提供海量管理 資 料免 費(fèi) 下 載 ！ 3. 定量的方法論 ? 以利用歷史資料為基準(zhǔn)進(jìn)行計(jì)量化的分析，預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求的方法。 ? 介紹預(yù)測(cè)移動(dòng)通信用戶數(shù)的最為準(zhǔn)確的、受到公認(rèn)的 Bass模型和改進(jìn)型 Bass模型中的 Logistic Growth模型。 學(xué)習(xí)介紹 知通 網(wǎng) （ ），提供海量管理 資 料免 費(fèi) 下 載 ！ 時(shí)間序列模型 時(shí)間序列模型是基于對(duì)歷史時(shí)間序列市場(chǎng)資料進(jìn)行自我相關(guān)性分析的一種模型。 BoxJenkins的 ARIMA模型具有代表性。 時(shí)間序列模型 ? 我們把與特定產(chǎn)品的銷售額的變化那樣具有受時(shí)間影響的形態(tài)的資料叫做時(shí)間序列資料。時(shí) 間序列資料值得序列就簡單稱為時(shí)間序列 (time series)。 時(shí)間序列分析是對(duì)資料的趨勢(shì)理 解后以此來預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)，一般是把普通資料的趨勢(shì)用時(shí)間的函數(shù)來表示。 ? 預(yù)測(cè)的期間越長預(yù)測(cè)值就越容易被平均值覆蓋，所以適用于短期預(yù)測(cè)。 ? 時(shí)間序列模型經(jīng)過復(fù)雜的計(jì)算過程，設(shè)定自我相關(guān)關(guān)系 (Autocorrelation)和移動(dòng)平均值 (Moving Average）， 并且隨著設(shè)定方法的不同預(yù)測(cè)結(jié)果也不同。最少需要 50個(gè)以上的歷史 數(shù)據(jù)。 ? 因?yàn)槭且詺v史數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，所以用來預(yù)測(cè)像移動(dòng)通信這種市場(chǎng)增長極快的市場(chǎng)有多
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