Комплексное исследование методов и инструментария прогнозирования рыночной деятельности предприятий в условиях цифровой трансформации

В условиях постоянно меняющегося глобального экономического ландшафта, характеризующегося высокой волатильностью, непредсказуемыми событиями и ускоренной цифровой трансформацией, способность предприятия точно прогнозировать свою рыночную деятельность становится не просто конкурентным преимуществом, а критически важным фактором выживания и устойчивого развития. От прогнозов зависят не только операционные решения, но и долгосрочные стратегические направления, инвестиции и, в конечном итоге, максимизация прибыли. Для студентов и аспирантов экономических специальностей, глубокое понимание методов и инструментария прогнозирования — это фундамент для будущих профессиональных достижений, позволяющий не только анализировать текущие процессы, но и формировать будущее организации.

Целью настоящей работы является разработка комплексного исследования методов и инструментария прогнозирования рыночной деятельности предприятий. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи: рассмотреть и классифицировать основные методы прогнозирования; детально проанализировать инструментарий количественного прогнозирования, включая методы анализа динамических рядов и построения трендов; оценить влияние факторов внешней маркетинговой среды и изучить способы их интеграции в прогностические модели; исследовать экономико-математические модели и программные решения для оптимизации производственной деятельности; а также проанализировать современные тенденции, вызовы и критерии оценки точности прогнозов в эпоху цифровой трансформации.

Структура работы логично выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть все аспекты темы. Первая глава посвящена теоретическим основам и классификации методов прогнозирования. Вторая глава углубляется в количественные методы анализа динамических рядов и построения трендов. Третья глава рассматривает влияние внешней маркетинговой среды и пути ее интеграции. Четвертая глава исследует экономико-математические модели и инструментарий для оптимизации производственной деятельности. Завершает основную часть анализ современных тенденций, вызовов, а также критериев оценки точности и надежности прогнозов. Каждая глава призвана дать исчерпывающее представление о своей предметной области, опираясь на актуальные научные данные и практические примеры.

Теоретические основы и классификация методов прогнозирования рыночной деятельности

Рыночная деятельность предприятия – это сложный, многогранный процесс, постоянно подверженный влиянию внутренних и внешних факторов. Чтобы не просто реагировать на изменения, а активно формировать свое будущее, компаниям необходим надежный компас – прогнозирование. Это не гадание на кофейной гуще, а строго научный процесс, основанный на анализе прошлого и настоящего для формирования обоснованных представлений о грядущих событиях, позволяющий руководителям принимать стратегически выверенные решения.

Сущность и значение прогнозирования в управлении предприятием

Прогнозирование в бизнесе представляет собой структурированный процесс, направленный на предсказание будущих событий, тенденций или результатов путем систематического анализа прошлых данных, текущих условий и выявленных закономерностей. Его ключевая роль заключается в том, чтобы предоставить руководству предприятия ценную информацию для разработки эффективных бизнес-стратегий и принятия своевременных, обоснованных решений. В условиях динамичной рыночной среды, где факторы внутренней и внешней среды постоянно меняются, прогнозирование служит незаменимым инструментом для выявления тенденций развития фирмы, поддержания ее устойчивости и поиска рациональных маркетинговых мероприятий.

Само понятие «рыночная деятельность» охватывает весь спектр действий предприятия, связанных с взаимодействием с рынком: от исследования потребностей потребителей и формирования ассортиментной политики до ценообразования, продвижения и сбыта. Прогнозирование в этом контексте помогает предвидеть изменения спроса, колебания цен, появление новых конкурентов, технологические прорывы и сдвиги в потребительских предпочтениях, тем самым обеспечивая проактивное управление. Метод прогнозирования, в свою очередь, — это не просто инструмент, а научно обоснованный способ исследования объекта, направленный на разработку конкретных прогнозных оценок. От правильного выбора метода зависит не только точность, но и практическая применимость полученных результатов в реальной деятельности предприятия.

Классификация методов прогнозирования по временному охвату

Многообразие методов прогнозирования обусловлено широким спектром задач и горизонтов планирования, стоящих перед предприятием. Одним из наиболее фундаментальных критериев классификации является временной охват, или горизонт прогнозирования. Это разделение позволяет адаптировать методику и глубину анализа к конкретным стратегическим или тактическим целям.

Вид прогноза	Горизонт прогнозирования	Основные цели и применение
Оперативные	До 30 дней	Ежедневное управление запасами, краткосрочное планирование производства, корректировка сбытовых планов.
Конъюнктурные	Квартал — полгода	Оценка рыночной конъюнктуры, краткосрочные корректировки ценовой политики, планирование рекламных кампаний.
Краткосрочные	Несколько месяцев — год (маркетинг) / 1-2 года	Оценка финансовых показателей, планирование продаж, бюджетирование, управление оборотным капиталом.
Среднесрочные	1-5 лет (маркетинг) / 2-5 лет	Определение тенденций рынка, стратегические решения по продукту, каналам сбыта, ценовым сегментам, инвестиционное планирование.
Долгосрочные	От 5 и более лет (маркетинг) / 5-10 лет	Детальное изучение рынка, определение рисков, общих рыночных тенденций, разработка глобальных стратегий, R&D.
Перспективные	Более 10 лет	Формирование видения будущего компании, оценка мегатрендов, стратегическое позиционирование в новой экономической реальности.

Каждый из этих видов прогнозов требует своих подходов и детализации. Например, для оперативных прогнозов важна высокая точность на коротком отрезке, а для долгосрочных — способность улавливать общие векторы развития, даже если детали остаются размытыми. Это позволяет компаниям не только решать текущие задачи, но и формировать долгосрочное стратегическое видение, адаптируясь к меняющимся условиям и используя открывающиеся возможности.

Интуитивные (качественные) методы прогнозирования

Когда данные скудны, неполны или объект прогнозирования настолько сложен, что влияние множества факторов невозможно учесть формализованными методами, на помощь приходят интуитивные, или качественные, методы. Они опираются на бесценный опыт, глубокие знания и, порой, интуицию высококвалифицированных специалистов. Эти методы особенно ценны на начальных этапах формирования новых рынков или при разработке инновационных продуктов, где нет исторической статистики.

Примерами таких методов являются:

• Метод экспертной оценки: Это классический подход, при котором группа специалистов, обладающих глубокими знаниями в конкретной области, высказывает свои мнения и предположения о будущем развитии. Сила метода заключается в объединении коллективного интеллекта, но его уязвимость – в потенциальной субъективности и давлении большинства.
• Опросы потребителей: Прямое взаимодействие с целевой аудиторией позволяет понять их текущие потребности, предпочтения и ожидания от будущих продуктов или услуг. Это может быть как массовое анкетирование, так и фокус-группы.
• Метод полевых продаж (пробный маркетинг): Выпуск нового продукта или услуги на ограниченный рынок с целью изучения реакции потребителей и оценки потенциального спроса. Это своеобразный «тест-драйв» рынка перед полномасштабным запуском.
• Обобщение оценок торговых агентов: Торговые представители, находясь на передовой рынка, обладают уникальной информацией о настроениях клиентов, конкурентах и потенциальном спросе. Систематизация их отчетов может дать ценные прогнозные данные.
• Прогнозирование на базе прошлого оборота: Простейший метод, предполагающий, что будущие продажи будут примерно такими же, как и в прошлом периоде, с некоторыми корректировками. Однако его точность сильно ограничена стабильностью рынка.

Особое место среди качественных методов занимает метод Дельфи. Разработанный в 1950-х — 1960-х годах в США для прогнозирования влияния научных разработок на методы ведения войны, он впоследствии нашел широкое применение в экономике, маркетинге и социологии. Суть метода Дельфи заключается в итеративном, анонимном опросе группы высококвалифицированных экспертов с последующей систематизированной обработкой их оценок. Ключевые этапы его применения включают:

1. Формирование экспертной группы: Отбор специалистов с релевантным опытом и знаниями.
2. Первый раунд опроса: Эксперты анонимно отвечают на вопросы о будущем развитии объекта прогнозирования, высказывая свои оценки и обоснования.
3. Обработка и обратная связь: Полученные ответы агрегируются (часто с использованием медианы или среднего значения), и экспертам предоставляется анонимный свод мнений группы, а также их собственные оценки.
4. Повторные раунды: Эксперты пересматривают свои оценки с учетом общей картины, корректируя их или аргументируя свое несогласие. Процесс повторяется несколько раз, пока мнения не сойдутся до приемлемого уровня или не будет достигнут консенсус.

Преимущества метода Дельфи:

• Снижение субъективности: Анонимность исключает давление авторитетов и групповое мышление.
• Работа со сложными проблемами: Позволяет прогнозировать развитие объектов, которые плохо поддаются формализации.
• Долгосрочное прогнозирование: Эффективен для оценки новых тенденций, колебаний валютных курсов и выбора выгодных направлений на долгосрочную перспективу.
• Анализ сценариев: Помогает в изучении сценариев, где отсутствуют количественные данные.

Недостатки метода Дельфи:

• Субъективность: Хотя и минимизированная, она все равно присутствует в индивидуальных оценках экспертов.
• Длительность и трудоемкость: Проведение нескольких раундов может занимать много времени и требовать значительных ресурсов.
• Зависимость от качества экспертной группы: Результаты сильно зависят от квалификации и беспристрастности отобранных специалистов.

Качественные методы, несмотря на свою «неформализованность», играют незаменимую роль, особенно когда будущее туманно и неопределенно, и позволяют учесть факторы, которые не могут быть выражены числовыми значениями.

Формализованные (количественные) и комбинированные методы прогнозирования

В отличие от качественных подходов, формализованные, или количественные, методы прогнозирования опираются на строгие математические процедуры и численные расчеты. Они становятся незаменимыми, когда имеется достаточный объем надежных исторических данных, позволяющих выявить закономерности и экстраполировать их на будущее. Эти методы активно используются во всех сферах бизнес-планирования, от оперативного до стратегического.

Общая характеристика количественных методов:

• Основа: Базируются на анализе числовых данных, статистике и математических моделях.
• Примеры: Экстраполяция, моделирование, методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних, адаптивного сглаживания, авторегрессионного преобразования, гармонических весов, регрессионный анализ, ARIMA, нейронные сети.
• Преимущества:
  • Количественная характеристика связей: Позволяют точно определить степень влияния различных факторов и взаимосвязи между элементами рыночной среды.
  • Альтернативный анализ: Дают возможность строить различные сценарии развития и оценивать их количественно.
  • Выявление тенденций и цикличности: Эффективно обнаруживают долгосрочные тренды и повторяющиеся циклы в данных.
• Недостатки:
  • Требование к данным: Нуждаются в значительном объеме качественных и репрезентативных данных.
  • Нечувствительность к внезапным изменениям: Могут плохо реагировать на резкие, непредсказуемые события (например, экономические кризисы, появление прорывных технологий или внезапные изменения в законодательстве), поскольку базируются на продолжении прошлых тенденций.

Понимание ограничений как качественных, так и количественных методов привело к развитию комбинированных методов прогнозирования. Это интеграционный подход, который стремится объединить сильные стороны различных методик, используя как экспертную, так и фактографическую информацию. Комбинированное прогнозирование, иногда называемое усреднением прогноза или групповым прогнозированием, предполагает создание единого, более точного и надежного прогноза путем синтеза двух или более индивидуальных прогнозов, полученных разными методами или из разных источников данных. Этот подход позволяет нивелировать недостатки отдельных методов и получить более сбалансированное и устойчивое представление о будущем.

Примерами таких комплексных методов являются:

• Метод прогнозного графа: Визуализирует взаимосвязи между различными факторами и событиями, позволяя экспертам оценивать их влияние на будущие сценарии.
• Система Паттерн: Представляет собой сложный алгоритм, который объединяет экспертные оценки с количественными данными для построения многофакторных прогнозов.

Комбинированные методы демонстрируют высокую эффективность в сложных и быстро меняющихся условиях, поскольку они позволяют сочетать гибкость экспертных оценок с точностью математических моделей, тем самым существенно повышая надежность и адекватность прогнозных результатов.

Количественные методы анализа динамических рядов и построения трендов

Погружение в мир количественного прогнозирования начинается с анализа временных рядов – своеобразных «отпечатков времени», фиксирующих, как изменялись те или иные показатели. Эти данные, словно древние свитки, хранят в себе тайны прошлых тенденций и ключи к предсказанию будущего.

Компоненты временного ряда и их анализ

Временной ряд — это упорядоченная последовательность значений какого-либо показателя (например, объем продаж, цена акций, количество произведенной продукции), измеренных через равные промежутки времени. Эти ряды являются фундаментальной основой для большинства количественных методов прогнозирования, поскольку они содержат информацию о динамике параметра и позволяют выявить скрытые закономерности.

Каждый временной ряд, как правило, состоит из нескольких взаимосвязанных компонентов, каждый из которых отражает определенный тип изменений:

• Тренд (T): Это долгосрочная, устойчивая тенденция изменения данных, которая отражает основное направление движения показателя во времени. Тренд в значительной мере свободен от случайных воздействий и может быть восходящим (рост), нисходящим (падение) или горизонтальным (стабильность). Его выявление является ключевым для долгосрочного прогнозирования.
• Сезонность (S): Представляет собой повторяющиеся, предсказуемые изменения, которые проявляются в течение календарного периода (например, года, квартала, месяца, недели). Эти колебания обычно связаны с циклическими событиями, такими как времена года, праздники, каникулы. Например, рост продаж мороженого летом или увеличение спроса на подарки перед Новым годом.
• Цикличность (C): Отражает колебания, которые не привязаны к жесткому календарному графику, но обусловлены экономическими циклами или циклами деловой активности. Период таких колебаний обычно составляет от двух до пяти лет и связан с макроэкономическими факторами, такими как фазы роста, спада, депрессии и оживления экономики.
• Случайные колебания (E): Это непредсказуемые, ситуативные изменения, вызванные случайными, нерегулярными событиями. К ним относятся неожиданные технические сбои, стихийные бедствия, внезапные политические решения или другие форс-мажорные обстоятельства. Их невозможно предсказать, но важно учитывать их влияние на общую динамику.

В зависимости от характера взаимосвязи между этими компонентами, временной ряд может быть аддитивным (Y = T + S + C + E) или мультипликативным (Y = T ⋅ S ⋅ C ⋅ E).

Для анализа динамики ряда и построения краткосрочных прогнозов используются следующие ключевые показатели:

1. Абсолютный прирост (Δ̅): Показывает, на сколько изменился уровень ряда по сравнению с предыдущим или базисным периодом. Это простейший индикатор, отражающий абсолютную величину изменения.
   Формула среднего абсолютного прироста:

   Δ̅ = 1⁄(n-1) Σni=2 (yi - yi-1)

   где y_i — уровень ряда в период i, n — число уровней ряда.
   Прогноз на основе среднего абсолютного прироста: y_прогн(t+1) = y_t + Δ̅.
   Пример: Если продажи выросли с 1000 единиц до 1100, абсолютный прирост составил 100 единиц.

2. Темп роста (коэффициент роста K̅): Показывает, во сколько раз изменился уровень ряда. Этот показатель особенно полезен для оценки относительного изменения.
   Формула среднего коэффициента роста:

   K̅ = exp(1⁄(n-1) Σni=2 ln(yi ⁄ yi-1))

   где y_i — уровень ряда, n — число уровней ряда, exp — экспоненциальная функция (e^x), ln — натуральный логарифм.
   Прогноз на основе среднего коэффициента роста: y_прогн(t+1) = y_t ⋅ K̅.
   Пример: Если продажи выросли с 1000 до 1100, темп роста составил 1100 ⁄ 1000 = 1,1 или 110%.

3. Темп прироста/снижения: Показывает, на сколько процентов изменился уровень ряда. Он рассчитывается как (Темп роста — 1) ⋅ 100%. Это наиболее интуитивный показатель для восприятия динамики.
   Пример: При темпе роста 1,1 темп прироста составляет (1,1 — 1) ⋅ 100% = 10%.

Понимание и корректное применение этих показателей позволяет получить первое, но крайне важное представление о динамике исследуемого процесса и заложить основу для более сложных прогностических моделей.

Методы экстраполяции трендов

Когда мы смотрим на график данных, часто замечаем определенную закономерность – будь то плавный рост, постепенное снижение или циклическое колебание. Методы экстраполяции трендов как раз и призваны уловить эту «нить» прошлого, чтобы затем «протянуть» ее в будущее, предсказывая дальнейшее развитие событий.

Сущность метода экстраполяции:
Экстраполяция — это метод прогнозирования, при котором будущие значения показателя рассчитываются как продолжение уже выявленной закономерности развития, присущей динамическому ряду. По своей сути, это перенос тенденций и закономерностей, наблюдавшихся в прошлом, на будущий период. Этот метод базируется на ключевых условиях:

• Инерционность развития: Предполагается, что социально-экономические явления обладают определенной инерцией, то есть их основные тенденции будут сохраняться в ближайшем будущем.
• Стабильность влияния внешних факторов: Допускается, что факторы, формировавшие динамику в прошлом, не претерпят кардинальных изменений в прогнозном периоде.
• Возможность охарактеризовать развитие плавной траекторией (трендом): Предполагается, что изменения могут быть описаны определенной математической функцией (трендом), которая достаточно хорошо аппроксимирует исторические данные.

Однако у экстраполяции есть важное ограничение, известное как правило «1/3 длительности базы расчета». Оно гласит, что период прогноза не должен превышать 1/3 длительности базы (то есть периода, за который собраны данные для построения уравнения тренда). Это правило продиктовано логикой инерционности: чем дальше мы заглядываем в будущее, тем менее вероятно сохранение прежних закономерностей и тем выше риск ошибки.

Модели тренда и методы их построения:
Для описания тренда используются различные математические функции, выбор которых зависит от характера динамики временного ряда:

• Линейная модель (y = a + bt): Простейший вариант, предполагающий постоянный абсолютный прирост или снижение. Подходит для рядов, демонстрирующих относительно стабильное линейное изменение.
• Степенная модель (y = at^b): Используется для описания процессов, развивающихся с ускорением или замедлением, где темпы роста меняются пропорционально степени времени.
• Экспоненциальная модель (y = ab^t): Идеально подходит для явлений, характеризующихся постоянным темпом роста или снижения (например, рост населения, инфляция).
• Логарифмическая модель (y = a + b ln(t)): Применяется, когда рост замедляется со временем, приближаясь к некоторому пределу.
• Параболическая модель (y = a + bt + ct²): Позволяет описывать более сложные, нелинейные изменения, имеющие точки перегиба (например, начальный рост, затем замедление).
• Логистическая модель (y = k ⁄ (1 + ae^-bt)): Используется для процессов, которые сначала растут медленно, затем ускоряются, а потом замедляются, приближаясь к насыщению (например, жизненный цикл продукта).

Для отыскания параметров этих моделей, то есть коэффициентов (a, b, c и т.д.), чаще всего используется метод наименьших квадратов (МНК). Его суть заключается в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений временного ряда от значений, предсказанных моделью. Это позволяет найти такую линию тренда, которая наилучшим образом «вписывается» в имеющиеся данные, сглаживая случайные колебания и выявляя основную тенденцию.

Выбор конкретной модели тренда всегда должен быть обоснован как визуальным анализом графика временного ряда, так и статистическими критериями, оценивающими качество аппроксимации.

Сглаживание временных рядов и продвинутые статистические модели

Когда данные колеблются, как волны на неспокойном море, вычленить из них четкую тенденцию бывает непросто. Здесь на помощь приходят методы сглаживания, которые помогают «успокоить» шум и выявить истинные паттерны. Эти методы, в сочетании с более продвинутыми статистическими моделями, составляют основу современного количественного прогнозирования.

Один из старейших и наиболее интуитивных методов сглаживания — метод скользящего среднего. Он заключается в расчете среднего значения для последовательных подмножеств данных. Например, для 3-периодного скользящего среднего каждое новое значение является средним из текущего и двух предыдущих.

• Преимущества: Простота расчета и понимания.
• Недостатки:
  • Запаздывание: Скользящее среднее всегда запаздывает относительно текущих изменений, так как оно основано на прошлых данных.
  • Низкая чувствительность: Плохо реагирует на быстрые и резкие изменения, что делает его менее эффективным в условиях высокой волатильности или при наличии ярко выраженных трендов и сезонности.
  • Не учитывает важность последних данных: Все точки данных в окне усреднения имеют одинаковый вес, хотя последние данные могут быть более актуальным индикатором будущего.

Для устранения этих недостатков были разработаны более совершенные модели:

• Взвешенное скользящее среднее (WMA): Придает больший вес последним данным, делая прогноз более чувствительным к недавним изменениям. Например, последнему значению может быть присвоен вес 3, предыдущему — 2, а самому старому — 1. WMA быстрее реагирует на новые тенденции, но при появлении ложного сигнала может привести к сильным колебаниям.
• Экспоненциальное скользящее среднее (EMA): Считается наиболее совершенной моделью скользящей средней, поскольку оно придает экспоненциально убывающий вес старым данным, уделяя наибольшее внимание самым свежим наблюдениям.

Метод экспоненциального сглаживания является развитием идеи EMA. Он учитывает как текущие, так и прошлые данные, придавая им разный вес с помощью коэффициента сглаживания α, который обычно выбирается в пределах от 0 до 1.

• Большие значения α (ближе к 1) приводят к тому, что прогноз быстро реагирует на изменения, но может быть более чувствительным к случайным выбросам.
• Меньшие значения α (ближе к 0) обеспечивают более сильное сглаживание, делая прогноз более стабильным, но менее чувствительным к новым тенденциям.

Формула простого экспоненциального сглаживания:

St = α ⋅ Ct + (1 - α) ⋅ St-1

где S_t — сглаженное значение (фактически, прогноз на текущий период), C_t — фактическое значение в текущем периоде, S_t-1 — предыдущее сглаженное значение.
Этот метод эффективен для рядов без выраженного тренда или сезонности. Для более сложных случаев существуют модификации, такие как двойное и тройное экспоненциальное сглаживание (модели Холта и Холта-Уинтерса), которые учитывают тренд и сезонность соответственно.

Декомпозиция временных рядов — это мощный аналитический подход, заключающийся в разложении временного ряда на его основные компоненты: тренд, сезонность и остаток (случайные колебания). Это позволяет лучше понять внутреннюю структуру данных, выявить скрытые паттерны и оценить вклад каждого компонента в общую динамику. После декомпозиции можно прогнозировать каждый компонент отдельно, а затем синтезировать их для получения итогового прогноза.

Переходя к более продвинутым статистическим моделям, нельзя не упомянуть семейство моделей ARIMA, ARMA и нейронные сети.

• Модели AR (Авторегрессия) предполагают, что будущее значение переменной зависит от ее прошлых значений.
• Модели MA (Скользящее среднее) оценивают влияние прошлых ошибок прогноза на текущие значения.
• Модели ARMA объединяют эти два подхода.
• Модели ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) расширяют ARMA, добавляя дифференцирование (I – Integrated) для работы с нестационарными временными рядами (то есть рядами, у которых среднее значение или дисперсия меняются со временем). ARIMA-модели (p, d, q) — где p – порядок авторегрессии, d – порядок интегрирования, q – порядок скользящего среднего — широко применяются в экономике и финансах, в том числе для прогнозирования волатильности рыночных активов (часто в сочетании с GARCH-моделями). Для корректного применения ARIMA требуется достаточное количество исторических данных; чем больше интервал прогноза, тем больше данных необходимо.

В последние годы активно развиваются нейронные сети (например, DeepAR и NBEATS) для прогнозирования временных рядов. Они показывают высокую точность, особенно при работе с нелинейными зависимостями, сложными паттернами и большими объемами данных, часто превосходя классические статистические методы в некоторых сценариях. Нейронные сети способны «учиться» на исторических данных, выявляя даже самые неочевидные взаимосвязи, что делает их перспективным инструментом в условиях постоянно растущей сложности рыночных процессов.

Влияние внешней маркетинговой среды и ее интеграция в системы прогнозирования

Предприятие не существует в вакууме. Оно – часть сложной экосистемы, где каждый элемент, от поведения потребителей до изменений в законодательстве, может значительно повлиять на его рыночную деятельность. Понимание и прогнозирование этих внешних сил – ключ к стратегическому успеху.

Структура маркетинговой среды предприятия

Маркетинговая среда — это обширный комплекс явлений и сил, окружающих компанию, которые оказывают прямое или косвенное влияние на ее способность эффективно функционировать и получать прибыль. Она является динамичной, малопредсказуемой и зачастую сложной для глубокого изучения, что требует от предприятий постоянного мониторинга и адаптации.

Маркетинговая среда традиционно делится на две основные составляющие: внутреннюю (контролируемую компанией) и внешнюю (неконтролируемую). В контексте прогнозирования рыночной деятельности особое значение приобретает внешняя маркетинговая среда, поскольку она представляет собой совокупность факторов, которые действуют на компанию извне, находясь за пределами ее прямого контроля, но способных существенно повлиять на ее успех. Предприятия, как правило, не могут активно формировать внешнюю среду, но их выживание и развитие напрямую зависят от способности быстро приспосабливаться к ее изменениям.

Внешняя маркетинговая среда, в свою очередь, подразделяется на:

1. Макросреду (среда косвенного влияния): Эти факторы оказывают широкомасштабное воздействие на весь бизнес-ландшафт города, страны или региона, независимо от специфики компании (формы собственности, видов товаров или услуг, размера бизнеса). Они формируют общие «правила игры» и тенденции.
   • Экономические факторы: Включают инфляцию, процентные ставки, уровень безработицы, располагаемые доходы населения, стабильность национальной валюты. Они определяют покупательную способность потребителей и инвестиционную привлекательность рынка.
   • Политические факторы: Связаны с государственной политикой, стабильностью правительства, уровнем налогообложения, торговыми соглашениями. Могут создать как благоприятные, так и неблагоприятные условия для бизнеса.
   • Социальные факторы: Отражают демографические тенденции, культурные ценности, образ жизни, изменения в потребительских предпочтениях и общественные настроения. Влияют на спрос, позиционирование продуктов и коммуникационные стратегии.
   • Технологические факторы: Охватывают темпы научно-технического прогресса, появление новых технологий, автоматизацию, цифровизацию. Могут привести к устареванию существующих продуктов или открытию совершенно новых рынков.
   • Демографические факторы: Включают численность населения, его возрастную и гендерную структуру, уровень рождаемости и смертности, миграционные процессы. Определяют размер и структуру потенциального рынка.
   • Природные факторы: Влияют на доступность ресурсов, климатические условия, экологические требования. Актуальны для ресурсоемких отраслей и компаний, чувствительных к изменениям климата.
   • Правовые факторы: Регулируют деловую активность через законы, нормативные акты, стандарты. Обеспечивают «правила игры» и защиту интересов всех участников рынка.

   Анализ макросреды необходим для адаптации компаний к глобальным тенденциям и эффективного реагирования на внешние вызовы.

2. Микросреду (среда непосредственного, прямого влияния): Эта среда формируется непосредственно на целевом рынке компании и включает поведение всех его участников, с которыми предприятие взаимодействует напрямую.
   • Поставщики: Обеспечивают компанию необходимыми ресурсами. Их надежность, ценовая политика и качество продукции напрямую влияют на производственные процессы и себестоимость.
   • Конкуренты: Прямые и косвенные конкуренты, их стратегии, доля рынка, инновации. Постоянный мониторинг конкурентной среды позволяет выявлять угрозы и возможности.
   • Посредники: Каналы сбыта (оптовые и розничные торговцы, дистрибьюторы), логистические компании. От их эффективности зависит доступность продукции для конечного потребителя.
   • Потребители: Конечные покупатели, их потребности, предпочтения, покупательская способность. Являются центральным элементом, для которого создаются продукты и услуги.
   • Контактные аудитории: Государственные учреждения, финансовые институты, СМИ, общественные организации. Могут влиять на общественное мнение, репутацию и регулирование деятельности компании.

   Отличительной особенностью микросреды является ее частичная управляемость: предприниматель может опосредованно влиять на нее, например, повышая конкурентоспособность продукции, расширяя ассортимент или выстраивая долгосрочные отношения с поставщиками и посредниками.

Грамотный анализ и прогнозирование изменений в обеих составляющих внешней маркетинговой среды позволяют предприятию не только минимизировать риски, но и выявлять новые возможности для роста и развития.

Методики анализа внешней среды и их интеграция в прогнозирование

Анализ внешней маркетинговой среды — это не просто констатация фактов, а систематический процесс, направленный на выявление ключевых тенденций, угроз и возможностей. Интеграция результатов этого анализа в системы прогнозирования позволяет значительно повысить их точность и релевантность, поскольку будущие значения рыночных показателей зависят не только от прошлых тенденций, но и от влияния внешних факторов.

Для анализа маркетинговой среды используются различные методики, каждая из которых имеет свои особенности и фокус:

• SWOT-анализ (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats): Классический инструмент стратегического планирования, который позволяет оценить внутренние сильные и слабые стороны предприятия, а также внешние возможности и угрозы. В контексте прогнозирования, «возможности» и «угрозы» выявляются именно на основе анализа макро- и микросреды, что помогает предвидеть благоприятные или неблагоприятные изменения и заложить их в основу сценарного прогнозирования.
• PEST-анализ (Political, Economic, Social, Technological) или STEP-анализ: Фокусируется на факторах макросреды. Он систематизирует влияние политических, экономических, социальных и технологических факторов на деятельность компании. Расширенные версии могут включать экологические (Environmental) и правовые (Legal) факторы, превращая его в PESTEL-анализ. Результаты PEST-анализа критически важны для формирования долгосрочных прогнозов, поскольку позволяют оценить, как изменения в этих сферах повлияют на общую конъюнктуру рынка и, следовательно, на спрос на продукцию компании.

Среди прочих методи�� особого внимания заслуживает QUEST (Quick Environmental Scanning Technique) – методика быстрого сканирования внешней среды. Её преимущество перед более простыми подходами, такими как STEP или ETOM, заключается в способности учитывать возможную взаимосвязь и взаимовлияние факторов макросреды. QUEST позволяет не просто перечислить факторы, но и оценить, как изменение одного фактора может каскадно повлиять на другие, а следовательно, на предприятие в целом. Это помогает более взвешенно подходить к разработке программ действий и формированию прогнозов, учитывая комплексное воздействие макросреды.

• Пример: Рост цен на энергоносители (экономический фактор) может привести к повышению стоимости производства (внутренний фактор), что, в свою очередь, может вызвать недовольство потребителей и потенциальное снижение спроса (социальный фактор). QUEST помогает выявить такие цепочки взаимосвязей.

Интеграция факторов в модели прогнозирования:

• Идентификация ключевых факторов: Прогнозирование должно начинаться с выявления наиболее значимых положительных и негативных факторов внешней среды, которые могут повлиять на компанию, ее продукты или динамику спроса. Это могут быть изменения в законодательстве, новые технологические прорывы, изменения в предпочтениях потребителей или действия конкурентов.
• Количественная оценка влияния: По возможности, необходимо попытаться количественно оценить влияние этих факторов. Например, изменение процентной ставки на X% может привести к изменению потребительского спроса на Y%. Для этого используются эконометрические модели, включающие внешние факторы в качестве объясняющих переменных.
• Сценарное планирование: Поскольку внешняя среда часто непредсказуема, наиболее эффективным подходом является разработка нескольких сценариев развития событий (оптимистичного, пессимистичного, базового), каждый из которых учитывает различное сочетание внешних факторов. Затем для каждого сценария строится отдельный прогноз.
• Регулярный пересмотр прогнозов: Факторы внешней среды динамичны и могут меняться неожиданно. Поэтому критически важно регулярно пересматривать и корректировать прогнозы, поскольку будущие значения могут не следовать тем же закономерностям, что и прошлые (например, из-за внезапного экономического кризиса, природных катаклизмов или появления нового, разрушительного конкурента).

Интеграция глубокого анализа внешней маркетинговой среды в процесс прогнозирования является залогом разработки более реалистичных, гибких и стратегически ценных прогнозных моделей, позволяющих предприятию эффективно адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять конкурентоспособность.

Экономико-математические модели и инструментарий для оптимизации производственной деятельности

В современном мире, где каждый ресурс на счету, а конкуренция постоянно ужесточается, предприятиям необходимо не просто предсказывать будущее, но и активно формировать его, оптимизируя свою деятельность. Здесь на первый план выходят экономико-математические модели и специализированный инструментарий, позволяющие не только прогнозировать, но и принимать решения, направленные на максимизацию прибыли.

Роль прогнозирования в производственно-сбытовой деятельности

Экономико-математические модели и специализированный инструментарий находят свое широкое применение в прогнозировании и оптимизации производственной деятельности предприятия, преследуя главную цель — максимизацию прибыли. Модель прогнозирования, по сути, представляет собой математически формализованное описание исследуемого объекта, позволяющее получить информацию о его возможных состояниях в будущем. Это не просто предсказание, а мощный инструмент для обоснования управленческих решений.

Сфера применения методов прогнозирования в маркетинговых системах чрезвычайно обширна и охватывает множество аспектов деятельности предприятия:

• Исследование рыночной конъюнктуры: Прогнозирование помогает понять будущие изменения в спросе, предложении, ценах, уровне конкуренции и других ключевых параметрах рынка.
• Прогнозирование цен: Оценка будущей динамики цен на сырье, готовую продукцию и услуги критически важна для ценовой политики и финансового планирования.
• Прогнозирование новых продуктов и технологий: Предвидение появления инноваций позволяет компаниям опережать конкурентов, инвестировать в перспективные R&D и своевременно выводить на рынок новые предложения.
• Прогнозирование поведения покупателей: Понимание будущих предпочтений, лояльности, каналов покупок позволяет адаптировать маркетинговые стратегии.
• Прогнозирование сбыта и рынков: Оценка потенциального объема продаж на существующих и новых рынках, что напрямую влияет на производственные планы.

Применение прогнозирования в производственной деятельности:

1. Прогнозирование спроса: Это предсказание будущего потребления товаров и услуг, основанное на глубоком анализе исторических данных, текущих рыночных условий и ожидаемых изменений в экономике. Грамотное прогнозирование спроса является краеугольным камнем эффективного бизнеса. Без него компании сталкиваются с серьезными рисками:
   • Перепрогноз (избыточные запасы): Замораживание значительных средств в ненужных запасах, рост затрат на хранение, риск устаревания продукции и списаний, что приводит к убыткам.
   • Недопрогноз (дефицит): Упущенные продажи, потеря лояльности клиентов из-за отсутствия товара, снижение выручки и прибыли.
   • Примеры успешного применения: Компании активно внедряют машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ИИ) для прогнозирования спроса. Например, ГК «Абрау-Дюрсо» внедрила ИИ-модель, которая предсказывает спрос с высокой точностью. Danone снизила погрешность прогнозов на 20% и упущенный сбыт на 30% благодаря ML-прогнозированию. «АШАН Ритейл Россия» в 2024 году сократила пищевые отходы на 9,6 тыс. тонн (30%) с помощью ИИ-системы динамического ценообразования и прогнозирования. X5 Retail Group добилась снижения потерь в молочной категории на 15% за счет аналогичных решений.
2. Прогнозирование производственных мощностей: На основе прогнозируемого спроса строится план по необходимым производственным мощностям. Это позволяет определить, достаточно ли текущих ресурсов (оборудование, персонал, площади) для удовлетворения будущего спроса или потребуются инвестиции в расширение.
3. Прогнозирование продаж: Дает оценку ожидаемой выручки и прибыли компании. Это критически важно для финансового планирования, бюджетирования, постановки целей для отделов продаж и адаптации производственных планов к будущим изменениям рынка.
4. Оптимизация производственных процессов: Прогнозирование позволяет предприятиям более эффективно планировать закупки сырья и комплектующих, оптимизировать управление запасами и настраивать производственные графики. Это приводит к значительному снижению операционных затрат, уменьшению отходов и, как следствие, к увеличению прибыли.

Таким образом, прогнозирование в производственно-сбытовой деятельности — это не просто аналитический инструмент, а основа для принятия стратегических решений, направленных на повышение эффективности, конкурентоспособности и финансовой устойчивости предприятия.

Экономико-математический инструментарий и модели

Для того чтобы прогнозирование было не просто угадыванием, а научно обоснованным процессом, предприятия используют широкий спектр экономико-математических моделей и методов. Эти инструменты позволяют формализовать сложные экономические взаимосвязи и трансформировать их в количественные прогнозы.

Общие принципы моделирования:
В основе лежит моделирование — процесс конструирования упрощенного представления реального объекта или процесса. Это включает предварительное изучение объекта, выделение его существенных признаков и характеристик, а затем их формализацию в математическую модель. Цель — создать такую модель, которая, будучи менее сложной, чем оригинал, способна точно отражать его ключевые свойства и предсказывать поведение.

Эконометрические модели:
Эти модели основаны на экономической теории и используют статистические методы для анализа экономических данных. Они позволяют количественно оценить взаимосвязи между экономическими переменными (например, между ценой и спросом, инвестициями и прибылью) и на их основе строить прогнозы. Эконометрика объединяет экономическую теорию, математику и статистику, чтобы создать более реалистичные и обоснованные прогностические модели, учитывающие причинно-следственные связи.

Балансовый метод:
Этот метод основан на разработке балансов, которые представляют собой систему показателей, где первая часть, характеризующая ресурсы по источникам их поступления, всегда равна второй, отражающей распределение этих ресурсов по всем направлениям расхода. Классический пример — баланс материальных ресурсов, который показывает равенство между источниками поступления (производство, запасы, закупки) и направлениями расхода (производство, продажи, запасы). Прогнозирование с использованием балансового метода позволяет обеспечить ресурсную сбалансированность планов.

Нормативный метод:
Суть нормативного метода заключается в технико-экономическом обосновании прогнозов с использованием нормативов и норм для расчета потребности в ресурсах. Нормативы могут быть различными: нормы расхода сырья на единицу продукции, нормативы трудоемкости, нормы оборачиваемости запасов. Если известно, сколько продукции планируется произвести (прогноз), и известны нормы расхода ресурсов на единицу продукции, можно легко рассчитать общую потребность в этих ресурсах.

Метод сценариев:
Один из наиболее гибких и адаптивных подходов к прогнозированию, особенно в условиях высокой неопределенности. Метод сценариев представляет собой вероятностный подход, который предполагает прогнозирование нескольких возможных исходов развития событий и присвоение им соответствующих вероятностей. Это позволяет не ограничиваться одним «точечным» прогнозом, а подготовиться к различным вариантам будущего.
Последовательность применения метода сценариев:

1. Прогнозирование вариантов развития рынка: Идентификация ключевых факторов, влияющих на рынок, и разработка нескольких правдоподобных сценариев их развития (например, «оптимистичный», «пессимистичный», «базовый»).
2. Присвоение вероятностей: Экспертная оценка вероятности реализации каждого сценария.
3. Установление корреляционной связи: Анализ взаимосвязи между целевой функцией (например, объемом прибыли) и зависимыми переменными в каждом сценарии.
4. Расчет вариантов прогноза: Для каждого сценария рассчитываются оптимистический, пессимистический и базовый варианты прогноза.

Для расчета базового варианта (У_б) часто используется формула Л. Гурвица, которая учитывает как оптимистические, так и пессимистические ожидания:

Уб = Уопт ⋅ α + Упесс ⋅ (1 - α)

где У_опт — оптимистический вариант прогноза; У_песс — пессимистический вариант прогноза; α — коэффициент оптимизма (значение от 0 до 1, отражающее степень уверенности в благоприятном развитии событий).

Использование этих экономико-математических инструментов позволяет предприятию не только строить прогнозы, но и активно управлять своей деятельностью, оптимизируя ресурсы и максимизируя прибыль в различных рыночных условиях.

Специализированные программные решения и системы

В эпоху цифровой трансформации ручное прогнозирование и расчеты на основе простых таблиц становятся неэффективными, а порой и невозможными из-за огромных объемов данных. На смену приходят специализированные программные продукты и интегрированные системы, которые значительно повышают точность, скорость и автоматизацию прогностических процессов.

Универсальные пакеты статистического анализа:
На начальном этапе освоения количественных методов прогнозирования или для более глубокого анализа данных широко используются универсальные статистические пакеты, такие как SPSS и Statistica. Эти программы предоставляют широкий набор инструментов для:

• Анализа временных рядов (построение трендов, анализ сезонности, экспоненциальное сглаживание).
• Регрессионного и корреляционного анализа.
• Многомерных статистических методов.
• Визуализации данных.

Они являются мощными помощниками для аналитиков и исследователей, позволяя применять сложные статистические методы без необходимости глубокого программирования.

APS-системы (Advanced Planning and Scheduling):
На более высоком уровне зрелости прогнозирования и планирования предприятия внедряют APS-системы. Это программные решения нового поколения, которые значительно улучшают процессы планирования и управления производством, выходя за рамки традиционных ERP-систем. Ключевые особенности APS-систем:

• Интеграция данных: Они интегрируют данные из различных источников:
  • ERP-системы: Информация о заказах, запасах, производственных мощностях.
  • Данные о спросе и предложении: Исторические данные о продажах, прогнозы рынка.
  • Внешние рыночные прогнозы: Аналитические отчеты, макроэкономические показатели.
• Использование алгоритмов машинного обучения: APS-системы активно применяют сложные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для:
  • Предсказания изменений спроса с высокой точностью: Анализируя огромные объемы данных, ИИ-алгоритмы выявляют не только очевидные, но и скрытые закономерности, что позволяет значительно повысить точность прогнозов.
  • Оптимизации производственных графиков: Системы способны учитывать множество ограничений (доступность оборудования, квалификация персонала, сроки поставки сырья) и строить оптимальные производственные планы.
  • Управления запасами: Минимизация как избыточных, так и дефицитных запасов, что приводит к сокращению затрат и повышению оборачиваемости.

Числовые преимущества использования APS-систем с ML-алгоритмами:

• Повышение точности прогнозов: Алгоритмы машинного обучения позволяют увеличить точность прогнозов до 20% по сравнению с традиционными методами.
• Сокращение времени на прогнозирование: Автоматизация процессов позволяет сократить время, затрачиваемое на прогнозирование, до 50%, освобождая аналитиков для более стратегических задач.
• Выявление аномалий: Системы способны оперативно выявлять не только долгосрочные тренды, но и краткосрочные аномалии в данных, что позволяет компаниям быстро реагировать на изменения спроса и минимизировать потенциальные убытки или излишки товара.

Таким образом, современные программные решения, особенно APS-системы, усиленные машинным обучением, становятся незаменимым инструментарием для предприятий, стремящихся к эффективному прогнозированию, оптимизации производственных процессов и максимизации прибыли в условиях сложной и динамичной рыночной среды.

Современные тенденции, вызовы и перспективы развития методов прогнозирования

Мир меняется с головокружительной скоростью, и вместе с ним эволюционируют и методы прогнозирования. В условиях нестабильной мировой экономики и непрерывной цифровой трансформации традиционные подходы сталкиваются с серьезными вызовами, уступая место новым, более совершенным инструментам.

Недостатки традиционных методов в условиях нестабильности

В условиях глобальной экономической нестабильности, когда мир сотрясают непредсказуемые события (пандемии, геополитические конфликты, резкие колебания цен на ресурсы), традиционные методы прогнозирования, основанные преимущественно на исторических данных и экспертных оценках, часто демонстрируют свою ограниченность. Потребность в точных и надежных методах анализа становится как никогда актуальной, но старые подходы не всегда справляются с этой задачей.

Почему традиционные методы запаздывают: как обеспечить актуальность прогнозов в условиях постоянных изменений?

• Инерционность скользящих средних: Одним из наиболее наглядных примеров является метод скользящего среднего. Несмотря на свою простоту и распространенность, он inherently запаздывает относительно ценовых графиков и текущих изменений. Поскольку каждое новое значение является усреднением прошлых данных, метод реагирует на переломы тренда с задержкой, что критично в условиях высокой волатильности. Например, в период резкого падения спроса из-за неожиданного кризиса, скользящее среднее будет продолжать показывать относительно высокие значения еще некоторое время, давая ложное представление о стабильности.
• Низкая чувствительность к изменениям: Традиционные методы часто недостаточно чувствительны к внезапным, резким изменениям рыночной конъюнктуры. Они предполагают, что прошлые закономерности будут сохраняться, но в условиях «черных лебедей» или быстрых технологических сдвигов это предположение оказывается неверным. Например, введение новых санкций или появление на рынке революционного продукта конкурента могут мгновенно изменить динамику, которую старые модели не смогут уловить.
• Зависимость от ручного труда и Excel: Многие компании, даже имея сложные модули планирования в ERP-системах, по-прежнему полагаются на таблицы Excel для ручного сведения прогнозов. Это не только трудоемко, но и чревато ошибками, а также существенно ограничивает возможности учета множества факторов. При этом, как показывают опросы, до 80% компаний видят потенциал для улучшения прогнозов за счет включения дополнительных, не учтенных ранее факторов.
• Ограниченность экспертных оценок: Хотя экспертные методы ценны, они также могут быть субъективными и подвержены когнитивным искажениям. В условиях, когда опыт прошлого нерелевантен из-за беспрецедентности ситуации, полагаться исключительно на интуицию экспертов становится рискованно.
• Риск экстраполяции: Основной риск метода экстраполяции заключается в предположении, что будущие значения будут следовать тем же закономерностям, что и прошлые. Экономический кризис, изменения в потребительском поведении или появление новых конкурентов могут нарушить эти закономерности, делая прогноз неверным.

Таким образом, в условиях постоянно ускоряющегося и усложняющегося мира, предприятия вынуждены искать новые, более адаптивные и точные подходы к прогнозированию, способные эффективно справляться с вызовами нестабильности и высокой волатильности рынка.

Цифровая трансформация и роль ИИ/машинного обучения

Цифровая трансформация — это не просто автоматизация, это фундаментальное изменение подходов к ведению бизнеса, в основе которого лежит использование данных и новых технологий. В области прогнозирования это привело к революционным сдвигам, где ключевую роль играют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML).

Влияние цифровой трансформации:
Цифровая трансформация изменила саму парадигму прогнозирования. Если раньше аналитики работали с ограниченным набором данных, то теперь предприятия имеют доступ к огромным массивам информации (Big Data) из различных источников: онлайн-продажи, социальные сети, IoT-устройства, сенсоры в магазинах. Обработка таких объемов данных вручную или с помощью классических статистических методов неэффективна. Именно здесь на сцену выходят ИИ и машинное обучение.

Роль машинного обучения и искусственного интеллекта в прогнозировании спроса:
Машинное обучение и ИИ стали незаменимыми инструментами для прогнозирования спроса, благодаря их способности:

1. Анализировать огромные объемы данных: ML-алгоритмы могут обрабатывать петабайты информации, выявляя сложные, нелинейные зависимости и паттерны, которые человек или традиционные методы просто не видят.
2. Выявлять скрытые закономерности: ИИ-модели способны обнаруживать неочевидные взаимосвязи между тысячами факторов, влияющих на поведение покупателей (например, погода, праздники, акции конкурентов, локальные события).
3. Создавать высокоточные прогнозы: Анализируя ретроспективные данные и дополнительные параметры, ИИ-модели значительно сокращают погрешность прогнозов.

Конкретные кейсы успешного применения ИИ-моделей:

• ГК «Абрау-Дюрсо»: Внедрила ИИ-модель прогнозирования спроса, которая с высокой точностью предсказывает потребность в продукции, что позволяет оптимизировать производство и логистику.
• Danone: Благодаря ML-прогнозированию спроса, компания сократила погрешность прогнозов на 20% и, что особенно важно, уменьшила упущенный сбыт на 30%. Это прямой результат более точного планирования производства и запасов.
• «АШАН Ритейл Россия»: В 2024 году, внедрив систему динамического ценообразования и прогнозирования на базе ИИ, компания сократила пищевые отходы на 9,6 тыс. тонн, что составило 30% от общего объема. Это демонстрирует не только экономическую эффективность, но и вклад в устойчивое развитие.
• X5 Retail Group: Использование ИИ в прогнозировании позволило снизить потери в молочной категории на 15%, минимизируя списания скоропортящихся продуктов.

Эти примеры показывают, что ИИ и машинное обучение не просто теоретические концепции, а мощные практические инструменты, которые приносят ощутимые экономические выгоды: сокращение затрат, увеличение выручки, повышение эффективности и лояльности клиентов. Алгоритмы способны обрабатывать исторические данные продаж и цепочек поставок, анализировать тысячи факторов и эффективно работать с большими объемами данных, превосходя классические подходы в большинстве сложных сценариев.

Интеграция систем и скорость реакции

В условиях цифровой экономики изолированные системы прогнозирования теряют свою эффективность. Ключевым трендом становится интеграция, которая позволяет не только повысить точность прогнозов, но и значительно ускорить реакцию бизнеса на постоянно меняющиеся рыночные условия.

Преимущества интеграции систем прогнозирования с ERP и WMS-системами:

Интеграция систем прогнозирования с корпоративными информационными системами, такими как ERP (Enterprise Resource Planning) и WMS (Warehouse Management System), создает единую, бесшовную информационную среду. Это обеспечивает быструю и надежную коммуникацию между различными компонентами системы прогнозирования и другими системами управления предприятием.

1. Улучшение планирования и управления производством:
   • ERP-системы получают точные прогнозы спроса, что позволяет оптимизировать производственные планы, загрузку оборудования, планирование персонала и закупки сырья. Это снижает риски как перепроизводства, так и дефицита продукции.
   • Пример: Если система прогнозирования предсказывает увеличение спроса на определенный продукт, ERP автоматически корректирует производственный график, выдает заказы на закупку комплектующих и распределяет ресурсы.
2. Оптимизация уровней запасов:
   • WMS-системы используют данные прогнозирования для более эффективного управления складскими запасами. Это позволяет поддерживать оптимальные уровни запасов, минимизируя затраты на хранение и риски устаревания, одновременно обеспечивая наличие товара для удовлетворения спроса.
   • Пример: Сеть «Магнит» в результате тестирования автоматической системы контроля сроков годности в 500 магазинах уменьшила списания на 8%, а оборачиваемость товаров выросла на 12%. Это прямое следствие более точного прогнозирования и управления запасами.
   • Пример: Сеть «Магнолия» объединяет WMS, GPS и ERP, что позволяет повышать общую эффективность логистики и управления ассортиментом.

Повышение скорости реакции на изменения рынка:

В условиях быстро меняющихся потребительских предпочтений, появления новых конкурентов и нестабильной экономической ситуации, скорость реакции становится критически важным фактором конкурентоспособности. Современные технологии и интегрированные системы позволяют:

• Мониторинг в реальном времени: Собирать и анализировать данные о продажах, поведении потребителей, конкурентных акциях в режиме реального времени.
• Автоматическая корректировка прогнозов: Системы с ИИ-алгоритмами могут автоматически пересчитывать прогнозы при поступлении новых данных или изменении внешних факторов, оперативно реагируя на рыночные сдвиги.
• Быстрое принятие решений: Руководство получает актуальную и точную информацию, что позволяет принимать обоснованные решения гораздо быстрее, чем при использовании ручных методов.

Таким образом, интеграция систем прогнозирования с другими корпоративными ИТ-решениями не просто повышает эффективность, но и трансформирует предприятия в более гибкие, адаптивные и конкурентоспособные структуры, способные оперативно реагировать на любые вызовы современного рынка.

Вызовы и ограничения современного прогнозирования

Несмотря на впечатляющие достижения в области прогнозирования, связанные с цифровой трансформацией и развитием ИИ/ML, существуют значительные вызовы и ограничения, которые необходимо учитывать для обеспечения надежности и точности прогнозных моделей. Эти вызовы становятся особенно острыми в условиях экономической нестабильности и высокой неопределенности.

1. Качество данных:
   • Основа любой модели: Качество данных является краеугольным камнем любой прогностической модели. «Мусор на входе — мусор на выходе» — этот принцип остается актуальным.
   • Проблемы с качеством: Неточности, неполнота, несогласованность, пропуски, дублирование данных могут серьезно подорвать все усилия по созданию точных прогнозов. Даже самые совершенные алгоритмы машинного обучения не смогут выдать корректные результаты, если обучаются на искаженных данных.
   • Критически важные этапы: Сбор, очистка, стандартизация и приведение данных к единому формату являются критически важными этапами, требующими значительных ресурсов и внимания.
2. Недостаточность данных:
   • Ограничение точности: Недостаточное количество релевантных исторических данных может существенно ограничить точность прогнозов, особенно для новых продуктов или на развивающихся рынках.
   • Требования моделей: Многие продвинутые модели, такие как ARIMA или нейронные сети, требуют значительного объема данных для обучения и верификации. Чем больший интервал прогноза рассматривается, тем больше данных потребуется. Например, для ARIMA-моделей необходимы данные минимум за несколько месяцев, а для выявления сезонности – за несколько лет. При этом очень старые данные могут быть нерелевантными.
3. Влияние случайных факторов и внеплановых обстоятельств:
   • Непредсказуемость: Несмотря на использование исторических данных и сложных алгоритмов, случайные факторы и «черные лебеди» (неожиданные, труднопредсказуемые события) всегда остаются источником неопределенности. Экономические кризисы, стихийные бедствия, политические потрясения, пандемии или внезапные изменения в законодательстве могут привести к неверному прогнозу, поскольку они нарушают исторические закономерности.
   • Сложность моделирования: Моделирование таких факторов крайне затруднительно, а их влияние может быть колоссальным.
4. Недостаточность методов анализа временных рядов:
   • Сезонность и другие компоненты: Методы анализа временных рядов могут быть недостаточными, если данные обладают сложной сезонностью, цикличностью или имеют несколько трендов, а эти факторы не были должным образом учтены в анализе. Простое экспоненциальное сглаживание, например, неэффективно для данных с ярко выраженной сезонностью.
5. Риски экстраполяции:
   • Изменение закономерностей: Основной риск метода экстраполяции заключается в том, что будущее не всегда является простым продолжением прошлого. Экономический кризис, появление новых технологий или изменение потребительских предпочтений могут привести к тому, что будущие значения не будут следовать тем же закономерностям, что и прошлые.
   • Ограниченный горизонт: Правило «1/3 длительности базы расчета» подчеркивает, что чем дальше мы пытаемся экстраполировать, тем выше вероятность серьезных ошибок.

Таким образом, современные методы прогнозирования, несмотря на их мощь, не являются панацеей. Успех зависит от комплексного подхода, включающего не только выбор и применение адекватных моделей, но и критическую оценку качества данных, понимание ограничений каждой методики и готовность к быстрой адаптации к непредсказуемым изменениям внешней среды.

Критерии оценки точности и надежности прогнозов, и минимизация рисков

Создание прогноза — это лишь полдела. Настоящая проверка его ценности начинается с оценки того, насколько он оказался точен и насколько ему можно доверять. Именно здесь на помощь приходят критерии качества и метрики ошибок, позволяющие не только понять, где мы ошиблись, но и как минимизировать риски в будущем.

Основные критерии качества и показатели точности прогнозов

Оценка точности и надежности прогнозов является одним из важнейших этапов в процессе социально-экономического прогнозирования. Она позволяет не только определить степень соответствия прогнозных оценок фактическим показателям, но и выявить источники возможных отклонений и ошибок, что критически важно для совершенствования прогностических моделей.

Основные критерии качества прогноза:

1. Точность прогноза: Определяется как максимальная приближенность прогнозной модели к фактическому состоянию объекта прогнозирования. Эмпирической мерой точности является величина его ошибки, которая рассчитывается как разность между прогнозными и фактическими значениями. Чем меньше ошибка, тем выше точность.
2. Надежность прогноза: Отражает близость между прогнозируемыми и реальными тенденциями. Особенно успешным считается прогноз, который «угадывает» смену тенденций, то есть точки перелома (например, начало спада после роста или наоборот). Надежный прогноз не просто предсказывает значения, но и правильно определяет направление и характер изменений.
3. Верифицируемость: Мера достоверности прогноза, которая может быть измерена количественными оценками. Это означает, что прогноз должен быть построен на прозрачных и проверяемых методах, а его результаты должны быть сопоставимы с реальными данными после наступления прогнозного периода.
4. Актуализированность: Мера ответной реакции на изменения внешней среды и возможности корректировки. Хороший прогноз должен быть гибким и позволять оперативно вносить изменения в модель при появлении новой информации или изменении ключевых факторов.

Оценка качества социально-экономического прогноза необходима для глубокого анализа значений и источников отклонения прогнозных оценок от фактических показателей хозяйственной деятельности, а также для выявления основных ошибок, допущенных при разработке прогнозных моделей.

Показатели оценки точности прогнозов:

Для количественной оценки точности прогнозов используются различные метрики, выбор которых зависит от специфики данных и целей анализа:

1. Абсолютная ошибка прогноза (Δ):

   Δt = yt - ŷt

   Где y_t — фактическое значение признака в период t; ŷ_t — прогнозное значение признака в период t. Этот показатель удобен для понимания абсолютной величины ошибки.

2. Относительная ошибка прогноза (δ):

   δt = [(yt - ŷt) ⁄ yt] ⋅ 100%

   Показывает ошибку в процентах от фактического значения, что позволяет сравнивать точность прогнозов для разных величин или объектов.

3. Средняя абсолютная ошибка (MAE — Mean Absolute Error):

   MAE = 1⁄n Σ |yt - ŷt|

   Где n — длина временного ряда; y_t — фактическое значение; ŷ_t — прогнозное значение. MAE усредняет абсолютные значения ошибок, не учитывая их направление, и применяется для оценки ошибки прогнозирования цен. Её преимущество в простоте интерпретации.

4. Средняя квадратическая ошибка прогноза (σ_прогн) (или RMSE — Root Mean Squared Error):

   σпрогн = √[1⁄(n-k-1) Σ(yt - ŷt)2]

   Где n — длина временного ряда; y_t — фактическое значение; ŷ_t — прогнозное значение; k — число параметров модели. Этот показатель более чувствителен к большим ошибкам, поскольку они возводятся в квадрат. Применяется для прогнозов методом экстраполяции трендов или методами, содержащими полиномы различных степеней.

5. Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE — Mean Absolute Percentage Error):

   MAPE = (1⁄n Σ |(Z(t) - ŷ(t))⁄Z(t)|) ⋅ 100%

   Где Z(t) — фактическое значение временного ряда; ŷ(t) — прогнозное. MAPE выражает ошибку в процентах от фактического значения, что делает её очень удобной для сравнения точности прогнозов для разных рядов. Однако она имеет недостаток: если фактическое значение Z(t) близко к нулю, MAPE может принимать очень большие значения или быть неопределенной. Применяется для временных рядов, фактические значения которых значительно больше 1.

6. Симметричная оценка качества (SMAPE — Symmetric Mean Absolute Percentage Error):

   SMAPE = (1⁄n Σ [|yt - ŷt| ⁄ ((|yt| + |ŷt|) ⁄ 2)]) ⋅ 100%

   Нивелирует асимметрию, присущую MAPE, и позволяет избежать проблемы деления на ноль, когда фактические значения близки к нулю.

Для сравнения точности прогнозов, полученных по различным моделям или для разных объектов, часто используется средняя ошибка аппроксимации, выражающаяся в процентах относительно фактических значений признака. Выбор наиболее подходящего показателя зависит от конкретной задачи и характеристик данных, но их комплексное применение дает наиболее полное представление о качестве прогноза.

Минимизация рисков и повышение надежности прогнозов

Прогнозирование — это не просто аналитический инструмент, это стратегический компас, который помогает бизнесу ориентироваться в будущем. Надежные прогнозы не только предсказывают изменения, но и дают возможность активно управлять рисками, оптимизировать ресурсы и принимать обоснованные решения для достижения поставленных целей.

Последствия неточного прогнозирования:
Ошибка в прогнозе, будь то переоценка или недооценка, имеет серьезные экономические последствия для предприятия:

1. Перепрогноз (избыточные запасы):
   • Замораживание средств: Капитал, который мог бы быть использован для инвестиций или других операционных нужд, оказывается связанным в складских запасах.
   • Рост затрат на хранение: Увеличение расходов на аренду складов, их обслуживание, охрану, страхование.
   • Риск устаревания/порчи: Особенно актуально для скоропортящихся товаров или продукции, подверженной быстрым изменениям моды и технологий, что приводит к значительным убыткам от списаний.
2. Недопрогноз (дефицит, упущенные продажи):
   • Упущенная выручка и прибыль: Невозможность удовлетворить существующий спрос означает прямые потери от несделанных продаж. По данным исследований, неточный прогноз спроса может привести к упущенным продажам, которые с помощью методов машинного обучения могут быть сокращены до 30%.
   • Потеря лояльности клиентов: Клиенты, не найдя нужного товара, могут обратиться к конкурентам, что ведет к долгосрочным потерям и снижению репутации бренда.
   • Увеличение сроков выполнения заказов: Задержки в производстве и поставках из-за дефицита сырья или готовой продукции.

Стратегии минимизации рисков и повышения надежности прогнозов:

1. Ретроспективный прогноз (бэктестинг):
   • Проверка методики: Этот метод используется для проверки разработанной методики прогнозирования. Суть его заключается в расчете прогнозных значений для периода, за который уже имеются фактические данные.
   • Разделение данных: Вся имеющаяся историческая информация делится на две части:
     • Тренировочная выборка (первые 2/3 ряда): Используется для оценивания параметров модели и её обучения.
     • Тестовая выборка (последняя 1/3 ряда): Применяется для реализации оценок прогноза и сравнения их с фактическими значениями. Это стандартная практика для оценки качества модели и ее способности к обобщению на новые, ранее не виденные данные.
   • Выявление слабых мест: Ретроспективный прогноз позволяет выявить систематические ошибки модели, её чувствительность к различным условиям и степень адекватности выбранных параметров.
2. Регулярная оценка и корректировка моделей:
   • Динамичность рынка: Рынок не статичен, поэтому прогнозы не могут быть «высечены в камне». Необходимо регулярно оценивать точность уже сделанных прогнозов по мере поступления новых фактических данных.
   • Адаптация к изменениям: При необходимости, модели должны быть скорректированы или перестроены с учетом изменившихся рыночных условий, появления новых факторов или выявления ранее не учтенных закономерностей. Это позволяет поддерживать актуальность и повышать точность прогнозов.
3. Использование комбинированных методов: Сочетание качественных и количественных подходов, а также интеграция различных количественных моделей (например, ARIMA с нейронными сетями), может повысить устойчивость и надежность прогноза, нивелируя недостатки отдельных методов.
4. Сценарное планирование: Разработка нескольких сценариев развития будущего (оптимистичный, пессимистичный, базовый) позволяет подготовиться к различным исходам и разработать гибкие стратегии реагирования, снижая влияние неопределенности.
5. Интеграция с информационными системами: Как было отмечено ранее, интеграция систем прогнозирования с ERP, WMS и другими корпоративными системами обеспечивает актуальность данных, автоматизацию процессов и оперативность принятия решений, что также способствует минимизации рисков.

Таким образом, минимизация рисков в прогнозировании — это непрерывный процесс, требующий систематического анализа, верификации моделей и готовности к адаптации. Только такой комплексный подход позволяет предприятиям не просто выживать, но и процветать в условиях постоянно меняющейся экономической среды.

Заключение

В условиях стремительной цифровой трансформации и непредсказуемости глобальных рынков, прогнозирование рыночной деятельности предприятий стало краеугольным камнем стратегического управления, обеспечивающим их устойчивость и конкурентоспособность. Настоящее исследование позволило глубоко погрузиться в многообразие методов и инструментария, используемого для предсказания будущих тенденций, а также выявить ключевые вызовы и перспективы развития этой важнейшей управленческой дисциплины.

В ходе работы были успешно решены все поставленные задачи:

1. Рассмотрена классификация методов прогнозирования, выявившая их разделение по временному охвату (от оперативных до перспективных) и степени формализации (интуитивные, формализованные и комбинированные). Детальное описание метода Дельфи, его преимуществ и недостатков, подчеркнуло ценность качественных подходов в условиях неопределенности.
2. Проанализирован инструментарий количественного прогнозирования, включая глубокое изучение компонентов временных рядов (тренд, сезонность, цикличность, случайные колебания) и показателей их динамики. Методы экстраполяции трендов, сглаживания временных рядов (скользящие средние, экспоненциальное сглаживание) и продвинутые статистические модели, такие как ARIMA и нейронные сети, были представлены с математическим аппаратом и условиями их применимости, что является ценным для академической работы.
3. Оценено влияние внешней маркетинговой среды на рыночную деятельность и изучены подходы к ее интеграции в прогностические модели. Подробный анализ макро- и микросреды, а также методик SWOT, PEST и особенно QUEST, выделил важность учета взаимосвязи внешних факторов для повышения адекватности прогнозов.
4. Изучены экономико-математические модели и инструментарий для оптимизации производственной деятельности. Обоснована роль прогнозирования спроса, мощностей и продаж для максимизации прибыли. Детально рассмотрены балансовый, нормативный методы, метод сценариев (с формулой Л. Гурвица), а также современные APS-системы с алгоритмами машинного обучения, демонстрирующие значительные преимущества в точности и скорости планирования.
5. Исследованы современные тенденции, вызовы и перспективы развития методов прогнозирования. Особое внимание уделено роли цифровой трансформации, машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, значительно повышая точность прогнозов, что было подкреплено реальными кейсами компаний. Одновременно были обозначены критические вызовы, такие как качество и достаточность данных, влияние случайных факторов и риски экстраполяции.
6. Представлены и проанализированы критерии оценки точности и надежности прогнозов, а также стратегии минимизации рисков. Рассмотрение показателей, таких как абсолютная и относительная ошибка, MAE, RMSE, MAPE и SMAPE, а также метода ретроспективного прогноза, обеспечивает методологическую базу для верификации и повышения качества прогнозных результатов.

Ключевые выводы исследования подтверждают, что в условиях современной экономики традиционные методы прогнозирования, хоть и остаются актуальными для определенных задач, демонстрируют свои ограничения в условиях высокой волатильности и сложности. На передний план выходят современные подходы, основанные на машинной обработке больших данных, искусственном интеллекте и глубокой интеграции с корпоративными информационными системами. Эти методы не только повышают точность прогнозов, сокращают время на планирование, но и позволяют предприятиям оперативно реагировать на изменения рынка, оптимизировать ресурсы и минимизировать риски, связанные с перепроизводством или дефицитом.

Дальнейшее развитие исследований в области прогнозирования рыночной деятельности должно быть сфокусировано на совершенствовании гибридных моделей, сочетающих ИИ с экспертными знаниями, разработке более устойчивых к «черным лебедям» алгоритмов, а также на вопросах этики и прозрачности ИИ-прогнозов. В условиях постоянных изменений, предприятиям необходимо не просто использовать методы прогнозирования, а выстраивать культуру непрерывного обучения, адаптации и верификации своих прогностических моделей, чтобы оставаться на шаг впереди.

Список использованной литературы

1. Афанасьев, М. Маркетинг: стратегия и практика фирмы. Москва: Финстатинформ, 2000.
2. Гольцов, А. Принципы организационного построения стратегического маркетинга на промышленном предприятии // Маркетинг. 2004. № 6.
3. Горелов, С. Математические методы в прогнозировании. Москва: ЮНИТИ, 2003.
4. Денискин, В. Основы социального прогнозирования. Москва: ЮНИТИ, 2003.
5. Долинская, М.Г., Соловьев, И.А. Маркетинг и конкурентоспособность промышленной продукции. Москва: ИНФРА-М, 2001.
6. Кретов, И.И. Маркетинг на предприятии: практическое пособие. Москва: Финстатинформ, 2004.
7. Курс экономической теории / под ред. А.С. Сидоровича. Москва, 1997.
8. Основы экономического и социального прогнозирования. Москва: Экономика, 2005.
9. Саати, М.А. Моделирование сложных систем. Москва: ЮНИТИ, 2003.
10. Цыгичко, В. Основы прогнозирования систем. Москва: ИНФРА-М, 2006.
11. Черников, Д. Макроэкономическая теория // Российский Экономический Журнал. 2005. № 9.
12. Юрченко, А. Моделирование социально-экономического развития общества // Вестник МГУ: Экономика. 2003. № 2.
13. Анализ временных рядов: полное руководство для начинающих. URL: https://habr.com/ru/articles/775434/ (дата обращения: 16.10.2025).
14. Анализ погрешностей прогноза для интеллектуальных систем управления и предиктивной диагностики // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-pogreshnostey-prognoza-dlya-intellektualnyh-sistem-upravleniya-i-prediktivnoy-diagnostiki (дата обращения: 16.10.2025).
15. Анализ временных рядов в экономике: методы и приложения // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vremennyh-ryadov-v-ekonomike-metody-i-prilozheniya (дата обращения: 16.10.2025).
16. Как оценить качество прогнозирования. URL: https://reshape.pro/blog/kak-ocenit-kachestvo-prognozirovaniya (дата обращения: 16.10.2025).
17. Качественные методы прогнозирования // GAAP.ru. URL: https://gaap.ru/articles/kachestvennye-metody-prognozirovaniya/ (дата обращения: 16.10.2025).
18. Количественные методы прогнозирования. URL: https://studref.com/393220/marketing/kolichestvennye_metody_prognozirovaniya (дата обращения: 16.10.2025).
19. Маркетинговая среда: как влияет на бизнес, методы анализа // Sales-generator. URL: https://sales-generator.ru/blog/marketingovaya-sreda/ (дата обращения: 16.10.2025).
20. Метод экстраполяции // Finzz.ru. URL: https://finzz.ru/metod-ekstrapolyacii.html (дата обращения: 16.10.2025).
21. Методы прогнозирования // Up-Pro.ru. URL: https://www.up-pro.ru/library/production_management/planning/metody-prognozirovaniya.html (дата обращения: 16.10.2025).
22. Методы прогнозирования в бизнесе // Генеральный Директор. URL: https://www.gd.ru/articles/108507-metody-prognozirovaniya-v-biznese (дата обращения: 16.10.2025).
23. Методы прогнозирования рынка // ННТУ. URL: http://www.nntu.ru/frontend/web/assets/files/ir/marketing_research_methods_market_forecast.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
24. Методы экстраполяции трендов // КазГАСА. URL: https://www.kazgasa.kz/docs/lekcii-planirovanie-v-stroitelnoy-organizacii.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
25. Основные методы прогнозирования и планирования // UPPrav.ru. URL: https://upprav.ru/osnovnye-metody-prognozirovaniya-i-planirovaniya/ (дата обращения: 16.10.2025).
26. Основы экономического прогнозирования // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovy-ekonomicheskogo-prognozirovaniya (дата обращения: 16.10.2025).
27. Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять. URL: https://pravuk.com/oshhibka-prognozirovaniya-kak-rasschitat-i-primenyat/ (дата обращения: 16.10.2025).
28. Оценка точности экономических прогнозов: вопросы методики // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-tochnosti-ekonomicheskih-prognozov-voprosy-metodiki (дата обращения: 16.10.2025).
29. Прогнозирование в бизнесе: этапы, виды, задачи // Platrum. URL: https://platrum.ru/blog/prognozirovanie-v-biznese (дата обращения: 16.10.2025).
30. Прогнозирование в маркетинге — какие методы использовать // Tochno.pro. URL: https://tochno.pro/blog/prognozirovanie-v-marketinge (дата обращения: 16.10.2025).
31. Прогнозирование производства: методы, автоматизация и APS системы // AVM.Sky. URL: https://avm.sky/blog/prognozirovanie-proizvodstva (дата обращения: 16.10.2025).
32. Прогнозирование спроса: инструменты и методы для точного планирования // DopDox.ru. URL: https://dopdox.ru/blog/prognozirovanie-sprosa-instrumenty-i-metody (дата обращения: 16.10.2025).
33. Прогнозирование спроса: методы, модели и анализ прогнозирования потребительского спроса // GoodsForecast. URL: https://goodsforecast.com/blog/prognozirovanie-sprosa-metody-modeli-i-analiz/ (дата обращения: 16.10.2025).
34. Прогнозирование цепочек поставок: основные методы и сложности в прогнозах // Optimacros. URL: https://optimacros.ru/blog/prognozirovanie-tsepochki-postavok/ (дата обращения: 16.10.2025).
35. Простейшие приемы прогнозирования рядов динамики // Studme.org. URL: https://studme.org/168449/ekonomika/prosteyshie_priemy_prognozirovaniya_ryadov_dinamiki (дата обращения: 16.10.2025).
36. Система методов прогнозирования и планирования. Интуитивные методы // Economy-lib.com. URL: https://economy-lib.com/book/item/chast-i-teoreticheskie-osnovy-prognozirovaniya-i-planirovaniya-glava-4-sistema-metodov-prognozirovaniya-i-planirovaniya-intuitivnye-metody (дата обращения: 16.10.2025).
37. Система прогнозирования спроса: принципы, методы анализа // Prolog-group.ru. URL: https://prolog-group.ru/blog/sistema-prognozirovaniya-sprosa-printsipy-metody-analiza (дата обращения: 16.10.2025).
38. Факторы внешней маркетинговой среды: микро- и макросреда в маркетинге, факторы влияния // Zaochnik.com. URL: https://zaochnik.com/spravochnik/marketing/osnovy-marketinga/faktory-vneshnej-sredy-marketinga/ (дата обращения: 16.10.2025).
39. Факторы маркетинговой среды // Napišem.com. URL: https://napishem.com/articles/faktory-marketingovoj-sredy/ (дата обращения: 16.10.2025).
40. Что такое маркетинговая среда: все просто // SendPulse. URL: https://sendpulse.kz/support/glossary/marketing-environment (дата обращения: 16.10.2025).