
一、课程内容中的市场预测方法
1. 经济预测的计量方法
如静态回归等计量方法,这是经济预测的常用手段之一。例如在研究市场需求与价格的关系时,可以通过静态回归分析来确定价格变动对需求量的影响程度。
2. 自上而下的策略
从宏观大趋势出发,考虑经济预测的方式方法。比如在分析某个行业的市场前景时,先关注国家宏观经济政策、全球经济形势等宏观因素,再逐步深入到行业层面和企业层面的分析。
3. 需求理论、生产理论、成本理论等
这些理论在市场预测中的应用非常重要。例如,通过需求理论可以分析消费者的需求弹性,从而预测市场对产品价格变动的反应;生产理论有助于预测企业的生产规模和成本变化对市场供给的影响;成本理论能帮助企业在定价和市场竞争策略制定时进行成本效益分析。
4. 博弈论和行为经济学等理论工具和模型
在市场竞争和消费者行为分析中发挥作用。例如,企业在制定市场进入策略时,可以利用博弈论分析竞争对手的可能反应;行为经济学理论可以帮助企业理解消费者的非理性决策行为,从而更精准地预测市场需求。
5. 数据分析和商业智能等模块
随着数字化时代的发展,数据分析在市场预测中的地位日益重要。EMBA课程中的数据分析模块会教授学员如何收集、分析市场数据,如通过分析历史销售数据和市场趋势,企业可以更准确地预测需求,从而优化库存管理和生产计划。
二、案例分析中的市场预测应用
1. 供应链优化案例
某跨国制造企业的EMBA学员在课程中学习了供应链优化课程后,通过分析历史生产数据和市场需求数据,发现某些产品的生产周期过长,导致库存积压和资金占用。于是利用机器学习算法开发了一个预测模型,能够根据市场需求动态调整生产计划,减少了库存成本,提高了客户满意度。
2. 新产品开发案例
如联合利华在开发衣物洗涤剂新产品时,通过前期调研,对客户需求进行识别,包括去除污渍、有效去除油渍、不会损害衣物等需求。然后通过感知图分析等方法,对产品原型进行测试,利用联合分析法找出客户最关注的因素,如色彩、质地和颗粒等,从而为产品的市场定位和定价策略提供依据,这也是一种市场预测的实践应用。