Новости

Новая статья в Opinion Park: Типичные ошибки при прогнозировании

Автор: Сергей Смирнов, Маркетолог, Руководитель отдела развития и лицензирования Bayer;
Курс "Ценообразование и прогнозирование"


Вместо предисловия

Соотношение между фактическими продажами и прогнозом можно описать достаточно стандартной формулой: Факт = Прогноз -/+ %(ошибка). Величина допустимой ошибки должна быть оговорена заранее, как и причины появления такой ошибки прогнозирования. На деле же получается, что величина данной ошибки может варьировать в очень широком диапазоне. Далее я постараюсь описать наиболее частые причины возникновения подобных ошибок.

Стратегия и тактика

Наиболее часто ошибки возникают тогда, когда ещё до составления прогноза были неправильно (или в полном объёме) использованы предпосылки (assumptions) для его составления. Выбор неправильной техники прогнозирования также относится к наиболее распространённым ошибкам. Вот  основные виды ошибок, с которыми мне приходилось сталкиваться на практике, при прогнозировании продаж и бюджетов различных продуктов и бизнес-подразделений. Я сознательно не буду касаться ошибок, связанных с крупными изменениями в политической или экономической жизни. Обычно эти предпосылки качественно отражаются в PEST анализе бизнес- или маркетингового плана, а количественно  - при непосредственном бюджетировании, в разделах “upsides & downsides”. Я же предлагаю сконцентрироваться на ошибках, возникающих на тактическом/операционном уровне.

Неправильные предпосылки: динамика рынка

Вот далеко не полный список «популярных» ошибок при прогнозировании роста (или падения) рынка:

  • Неправильный «перевод» динамики из рублей в евро/доллары и наоборот. Очень часто бюджет препарата строится в «валюте компании», а отчёт о продажах, на основании которого составляется прогноз – в «валюте страны», т.е.в рублях. При переводе динамики рынка из одной валюты в другую очень легко переоценить или недооценить динамику рынка. Это становится особенно важным при «фиксации» рынка в рублях, например, в сегменте госзакупок. Не добавляет ясности при прогнозировании дополнительное использование компанией «внутреннего» или «контроллингового» курса пересчёта. Причина возникновения таких ошибок кроется в прямом копировании практики прогнозов в странах со свободно-конвертируемой и стабильной валютой, с низким уровнем инфляции.
  • Недооценка скорости выхода новых препаратов/генериков на рынок. При этом (в зависимости от жизненного цикла как рынка, так и препаратов) может наблюдаться значительное расхождение динамики рынка в SKU (или в днях лечения) и в деньгах, что увеличивает риск ошибки. Здесь причина часто кроется в недостаточном взаимодействии с регуляторным (или медицинским) отделом компании.
  • Злоупотребление использования  CAGR на слишком новых (или быстро устаревающих) рынках. CAGR – очень полезный инструмент прогнозирования, но имеет целый ряд недостатков. Главный из них: CAGR всегда показывает «среднюю температуру по больнице»; им очень легко манипулировать, выбирая тот или иной временной промежуток. CAGR «умело» сглаживает пики и падения, оперируя лишь начальными и конечными данными продаж.

Неправильные  предпосылки: доля рынка

Здесь типичная ошибка всего одна, но она состоит она из множества факторов. Эта ошибка  - в определении причин (драйверов) роста препарата. Причин таких (согласно матрице Ансоффа) существует всего четыре:

  • Появление (рекрутинг) новых пациентов за счёт лучшей диагностики;
  • Появление новых показаний (или off-label использование), использование в комбинированной терапии;
  • Увеличение приверженности (комплаентности) в лечении текущих пациентов;
  • Переключение с других препаратов.

Очень часто эти причины не учитываются и возникают забавные парадоксы: либо сумма долей рынка препаратов становиться более 100%, либо развитие рынка перестаёт соответствовать тенденциям/стандартам в лечении того или иного заболевания. Существуют разные способы устранения таких ошибок (мнение экспертов, экстраполяция международных данных и т.п.), но самые лучшее средства здесь – логика и отличное знание своего рынка.

Неправильная техника прогнозирования: слишком простая модель

Для целого ряда сегментов (например, для инновационных онкологических и орфанных препаратов) простой «плоский» прогноз с несколькими простыми предпосылками работает плохо. Именно для таких рынков и придумали сложные пациентские модели, часто требующие значительной адаптации и доводки для наших рынков. Для этого часто стали использоваться динамические модели с обратной связью, позволяющие значительно выйти за «2-D» ограничения MS Excel (в простых электронных таблицах при этом возникает циклическая ссылка). Такое моделирование требует значительных усилий по сбору необходимых допущений и предпосылок, но это с лихвой окупается точным, понятным прогнозом и отсутствием последующих завышенных ожиданий со стороны руководства.

Неправильная техника прогнозирования: слишком сложная модель

Очевидно также и обратное: если есть упрощение модели, то также часто встречается и её ненужное усложнение. При выводе на рынок 8-го генерика строить сложную пациентскую модель явно нет необходимости. Предпосылки о занятии «z% от лидирующего продукта» или «у% от рынка к 201х году при росте а, в и с% первые три года» будет более чем достаточно.

Безусловно, в рамках такой короткой статьи невозможно коснуться целого ряда специфических ошибок, возникающих при прогнозировании. Тем не менее, хотелось бы ещё раз подчеркнуть: избежать этих ошибок помогут здравый смысл и знание своего рынка в сочетании с владением основных методов прогнозирования и статистики. Всё остальное лежит, скорее, в области искусства, чем науки.


Мы будем благодарны за Ваше мнение относительно размещенных материалов и с удовольствием разместим Ваши комментарии к соответствующим статьям/видео, а также ответим Вам лично.
Ваши комментарии, статьи и видеоматериалы Вы можете присылать нам по адресу pharmaschool@comcon-2.com.

16 Сентября 2014