ანალიტიკური პროგნოზირება მარკეტინგსა და გაყიდვებში

ციაკო კაციტაძე , ნინო ზექალაშვილი

ბიზნესის ადმინისტრირება და თანამედროვე ტექნოლოგიები

სამეცნიერო ხელმძღვანელი: გიორგი სიბაშვილი

ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტი

თბილისი, 2019

განაცხადი

„როგორც ავტორები, ვაცხადებთ, რომ ნაშრომი წარმოადგენს ჩვენს ორიგინალურ

ნამუშევარს, ხოლო სხვა ავტორების მიერ შექმნილი მასალები არის მოხსენიებული ან

ციტირებული სათანადო წესების შესაბამისად“

ციაკო კაციტაძე ______________________(15.05.2019)

ნინო ზექალაშვილი _____________________ (15.05.2019)

I

აბსტრაქტი

შესავალი და მიზანი: მსოფლიოში სხვადასხვა ბაზრების განვითარებასთან და შესაბამისად,

გაზრდასთან ერთად უფრო და უფრო რთული ხდება, რომ მომხმარებელი ამოიცნო და

მიაწოდო შენი ხმა ნაკლები ფინანსური დანახარჯებით. ბუნებრივია, დრო ფულია და

რეკლამაც, რომელიც მოხმარებელის დროს იკავებს თავისთავად ფულს მოითხოვს,

მაგრამ ტექნოლოგიები და მარტივი მანიპულაციები მარტივვე გამოსავალს გვაძლევს,

როცა ვიწყებთ მონაცემების შეგროვებას და მათ საფუძველზე დასკვნების გამოტანას.

მარკეტინგი და გაყიდვები ერთმანეთთან მჭიდროდ დაკავშირებული მიმდინარეობებია,

რომელიც კომპანიის ზრდასა და განვითარებას უწყობს ხელს. მარკეტინგი არის შენს

მოხმარებელზე ზემოქმედება და წახალისება, იმისთვის რომ გაყიდვები გაზარდო.

გაყიდვები არის პროცესი, რომ შენი პროდუქტი თუ სერვისი საბოლოო მფლობელს

გადასცე. დღეს თანამედროვე მსოფლიო დიდ ყურადღებას უთმოს CRM-ს ანუ

მომხმარებელთან ურთიერთობის მენეჯმენტს, რადგან ბაზრების სიდიდის გამო

შეინარჩუნოს და შეიძინოს ლოიალური მოხმარებელი. როგორ გავიგოთ რომ

მოხმარებელი ჩვენს ლოიალურ მოხმარებლად გადაიქცევა? პასუხს ამ კითხვაზე გვაძლევს

ანალიტიკური პროგნოზირება წარსული გამოცდილებების ფონზე თუ ჩვენ უკვე გვაქვს ბაზა

ჩვენი მოხმარებლების და მათ ონლაინ რეჟიმში ვადევნებთ თვალს.

თემის აქტუალურობიდან გამომდინარე, გადავწყვიტეთ შეგვეფასებინა ზოგადი თეორიული

ცოდნისა და რეალური მაგალითების ფონზე მიღებული შედეგები. შევადარეთ მსოფლიო

პრაქტიკა და საქართველოს ბაზარზე კომპანიების ნაწილი, რომელიც პროგნოზირებას

წარმატებით იყენებს მარკეტინგსა და გაყიდვებში. გარდა ამისა, რეალური კომპანიის

II

მაგალითზე დავიწყეთ მოდულის შემუშავება, რომელიც შექმნილი მცირე ბაზიდან

მოგვცემდა საშუალებას ქულები მიგვენიჭებინა მომავალში მოსული მოხმარებლისთვის და

თავიდანვე მოგვეხდინა მათი პროვოცირება მარკეტინგული საშუალებებით უკან

დასაბრუნებლად.

კვლევის მეთოდოლოგია: კვლევის მეთოდი შევარჩიეთ კითხვარის სახით, რომელიც

ავტომატურად ერთიან ბაზაში იტვირთებოდა. ბაზა ავტომატურად აგენერირებდა

მონაცემებს და დამთხვევების ალბათობას გამორიცხავდა. გარდა ამისა, კითხვარმა შექმნა

რეალური ბაზა მომხმარებელთან საკომუნიკაციოდ.

მეთოდი გახლავთ ინდუქციური მიდგომა, რადგან ვმუშაობდით ბაზის შექმნასა და

შეფასებაზე. შესაბამისად რეალურ კომპანიაში მონაცემების შეგროვების საფუძველზე

პირდაპირი კომუნიკაციით მოხდა არსებული მოხმარებლების გამოკითხვა და მათი

დაჯგუფება სეგმენტაციისა და შემდგომ ანალიტიკური მოდელის მიხედვით მოდულის

შექმნის მიზნით.

მიდგომა, რაზეც ვიმუშავეთ, იყო დამყარებული ჩვენს მიერ მოძიებული ინფორმაციებიდან

და წყაროებიდან გამომდინარე, რომელიც გარკვეულ წილად თანხვედრაში მოდიოდა

ჩვენს პირად ცოდნასა და გამოცდილებებთან მარკეტინგული საქმიანობისა და გაყიდვების

მიმართულებით.

გამოვიყენეთ პირველადი, სარწმუნო ინფორმაცია, რომელიც პირდადად ჩვენს მიერ

დამუშავდა და შემოწმებულ იქნა. საუბარია შერეული ტიპის კვლევაზე, რადგან

თვისებრივისა და რაოდენობრივისთვის მნიშვნელოვანი ასპექტები მოვიცვით.

შერჩევის ბაზა ეფუძვნებოდა, საკონდიტრო „აზზატო“- ში მოსულ მოხმარებლებს, რომ

დადგენილიყო მათი საჭიროებები, პრიორიტეტები, გამოგვევლინა სეგმენტი და

სამომავლო აქტივობებში დაგვენერგა ანალიტიკური მოდელის საშუალებით მოსული

III

მოხმარებლების ქულებით შეფასების სისტემა მათი წახალისებისა და ეგ.წ ვერცხლის

მომხმარებლიდან ოქროს ან პლატინის მოხმარებლამდე ზრდის პერსპექტივით.

დასკვნა: წაკითხული და განხილული ინფორმაციების საფუძველზე, რომელიც ჩვენს პირად

გამოცდილებას დიდწილად ემთხვევა, განვიხილეთ პატარა კომპანიის მაგალითზე თუ რა

მნიშვნელოვან გამოსავლად შეიძლება იქცეს ანალიტიკური მოდელის შემუშავება მისი

მარკეტინგული საქმინობისთვის და გაყიდვების გაზრდის პერსპექტივით. გამომდინარე

იქიდან, რომ საქართველოს ბაზარი მწირეა, მოსახლეობა ცოტა, ბიზნესი ბევრი და ბევრია

ასევე საკომუნიკაციო არხები, რომელიც გადატვირთულია ზღვა სახის ინფორმაციითა და

გაჯერებულია რეკლამით, ბიზნესს, და განსაკუთრებით მცირე ბიზნესს, ძალიან უჭირს

განვითარება. მოხმარებლების ამოცნობა და ანალიზი კი კომპანიების განვითარების

შედეგად საქართველოს ეკონომიკის გაძლიერებას შეუწყობს ხელს, რადგან რაც მეტი

წარმატებული ბიზნესი იქნება, მით უფრო მაღლა იდგება საქართველო მსოფლიო ქვეყნებს

შორის.

საკვანძო სიტყვები: ანალიტიკური პროგონოზირება, ანალიტიკური კვლელვა,

მარკეტინგული საქმიანობა, კვლევა, გაყიდვების მენეჯმენტი, მსოფლიო ტენდენციები

ბიზნეს განვითარების მიმართულებით, მონაცემთა დამუშავება, სტატისტიკური ანალიზი.

IV

Abstract

Introduction and aim: In the modern world, where the variety of markets are growing and

developing, it’s becoming more and more difficult to identify your costumer and give your voice

with less financial loss. It’s certain that money is time and commercials, which steal costumer’s

time, costs money itself, but technologies and easiest manipulations give us easy ways to survive,

when we start collecting data and try to discuss the results in order to decide what’s best way to

develope. Marketing and sales are very connected subjects, which helps companies to develope

and grow. Marketing is the way we influence consumers and costumers and push in order to

grow sales. Sales itself is the process to sell your product or service to the final person. Today

modern world gives a lot of attention to CRM- costumer realtions management, because markets

are growing and each costumer is becoming more and more valuable to preserve. How can we

identify loyal costumers? The answer on this question is hiding behind analytical prognosing

which is based on previous, past experiances if we already have collected data about our

costumers and watch their behavior online.

Because of the actuality of this subject, we decided to discuss the results, which are the mix of

theories and real axamples. We compared world practices and the situation of Georgian markets,

which are using analytical prognosing successfully in marketing and sales. Also, we have started

to create some tools on the example of the real company, which would give us a possibility to

discuss the little collected data and would help us to create module depended on score system to

V

guess which of our new costumers are more eager to become our loyal costumers to push them to

return with marketing ways.

The methology of the research: we have chosen the way of questionnaire, where the unswers

were collected in automatic system. The system was generating data and eliminating

coinciddances. Also, the questionnaire has made the real data about costumers in order to use ther

numbers or emails to communicate with them directly. We’ve been working on collecting real

data to discuss and make conclusions. That’s why the data was collected in a real company with

direct communication. After this we could form groups, make segmentations and create analytical

model depended of analytical modul.

The way of researches and actions, was depended on informations and sources we have learnt,

which was also base to our personal knowledge and experience in marketing and sales.

We have used the first, convincing information, which was collected, generated and checked by

us. We have used the method of mixed research.

The data was founded on costumers, who were visiting Azzato Cake House to verdict their needs,

priorities, find main segments and implement the analytical prognosing score system in the future

activities and transform our present and future costumers from silver to gold and from gold to

platinum segment.

Conclusion: We have discussed how important can be to create analytical model for a little

company like the one we have chosen to start marketing campaignes and grow sales on the basis

of read and inspecting information, which was also founded on our personal experiances. Georgia

is a little country, community is little too, there are a lot of markets and lot of communication

chanales, which are full of information and full of commercials, business, and especialy just

starting business or startups, is in danger to stop growing. Finding the right costumers and analise

VI

them will help those companies to grow, gain success and this will help Georgiane economic to

grow it’s place among other countries.

Key words: analytical prognosing, analytical research, marketing, research, sales management,

world’s tendencies in analytical prognosing, statistical analyse.

სარჩევი

გამოყენებული გრაფიკები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .VIII

აბრევიატურების ჩამონათვალი. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX

შესავალი. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

გამოყენებული სამეცნიერო მასალები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

ანალიტიკური პროგნოზირების არსი. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6

პროგნოზირების სისტემა. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

პროგნოზირების მეთოდები და მახასიათებლები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

ანალიტიკური პროგნოზირებისთვის საჭირო ხელსაწყოები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

ანალიტიკური პროგნოზირება როგორც ტექნოლოგირი და ადამიანური ძალისმიერი პროცესი. . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

ანალიტიკური მოდელები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .27

სტატისტიკა და მონაცემთა ანალიზი. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29

ანალიტიკური პროგნოზირების შეცდომები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32

სხვადასხვა მარკეტინგული მიდგომები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34

VII

ღირებულების მნიშვნელობა. . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .36

გაყიდვების პროგნოზირება. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

ანალიტიკური პროგნოზირებისთვის გამოყენებადი ხელსაწყოები მარკეტინგსა და გაყიდვებში. . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

სეგმენტაცია პროგნოზირებისთვის. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .47

მომხმარებლების დაყოფა. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

ყველაზე მომგებიანი კამპანიის შერჩევა. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .56

მარკეტინგული კვლევა . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

მსოფლიო პრაქტიკა . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61

კვლევა . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

კვლევის შედეგების შეჯამება. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

კვლევის მოკლე ანალიზი. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

რეკომენდაციები . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

გადაწყვეტილებები. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

ანალიტიკური მოდელი . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

დასკვნა . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84

ბიბლიოგრაფია . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .87

დანართები . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

VIII

გამოყენებული გრაფიკები

გრაფიკი 1. წყარო: White Paper. Predictive Analytics. გვ 8. ანალიტიკური პროგნოზირების

პროცესი

IX

X

გრაფიკი 2. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 3, გვ. 44.

კამპანიის

ორგანიზება

გრაფიკი 3. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 1, გვ. 8.

ინფორმაციისა და ცოდნის მახასიათებლები

XI

გრაფიკი 4. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 2, გვ. 20. მენიუ

სტრატეგიულ დონეზე.

XII

გრაფიკი 5. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავის 2, გვ. 22.

ვეშაპის მოდელი.

გრაფიკი 6. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 2, გვ. 24.

ბრუნვაზე დაფუძნებული სეგმენტაცია.

XIII

გრაფიკი 7. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 2, გვ. 35.

სეგმენტების ნაწილები და ბრუნვის მოძრაობის მოდელი.

XIV

გრაფიკი 8. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 2, გვ. 28. ოთხი

ძირითადი ღირებულების დისციპლინა

გრაფიკი 9. წყარო: Business Analytics for Sales and Marketing Managers. თავი 5, გვერდი 113.

ინვესტიციის უკუგება

X

აბრევიატურების ჩამონათვალი

SMS მოკლე ტექსტური შეტყობინება

CRD (Customers Requirments Directive) მომხმარებელთა მოთხოვნის თარიღის გაზრდა

IP (Internet Protocol) ინტერნეტ პროტოკოლი

SWOT (Strengths Weakneses Opportunities Threats)- სიძლიერეები, სისუსტეები,

შესაძლებლობები, საფრთხები

CRM (Customer Relationtip Marketing)- მომხმარებელთან ურთიერთობის მარკეტინგი

B2B (Business to Business) - ბიზნესი ბიზნესთან

API (Application Program Interface)- აპლიკაციის პროგრამული სახე

X

ROI (Return On Investment)- ინვესტიციის დაბრუნება

GFT (Google Flu Trends)- გუგლის ვირუსის ტენდენციები

1

შესავალი

თანამედროვე სამომხმარებლო ბაზრების გაფართოებასთან ერთად ნებისმიერი სფერო

საჭიროებს განვითარებისა და გაფართოების ახალ შესაძლებლობებს. დღეს ნებისმიერი

ურთიერთობათა ჯაჭვი და პროცესების ერთობლიობა დადის გაყიდვებისა და მარკეტინგის

მენეჯმენტის ჩაშლილ სპეციფიკაციებამდე თავის თავში დეტალიზირდება. 21-ე საუკუნეში,

სადაც მასწავლებლისა და მოსწავლის ურთიერთობაც კი სერვისის გაყიდვების

მენეჯმენტამდე დადის, დროა კომუნიკაციის უკეთ და სიღრმისეული დამყარებისთვის

შესაბამის ანალისზა და მომავლის განჭვრეტის ხერხებს მივმართოთ, რათა თავიდან

ავიცილოთ ის შესაძლო პრობლემები, რაც მონაცემების არასწორ დამუშავებასა და

შემდგომ აღქმას მოაქვს.

მარკეტინგი არის იარაღი, რომელიც ჩვენი გაყიდვების ტაქტიკასა და პროცესს აყალიბებს.

ეს იარაღი არის კომპანიის ბირთვი, რომელიც უბიძგებს სხვადასხვა დეპარტამენტებს

კომბინირებული და ორგანიზებული მუშაობისკენ, რათა ერთი მეორის პარალელურად

სერვისის ან პროდუქტის წარმოების დიზაინი არ დაირღვეს. მსოფლიო ბაზრების

განვითარებასთან ერთად, უფრო და უფრო რთული ხდება მომხმარებლების შენარჩუნება

და გაყიდვების მენეჯმენტი. კომპანიების უმრავლესობა აკეთებს სამომავლო ფინანსურ

გათვლებსა და წარსული გამოცდილებების საფუძველზე პროგნოზირებს მომავალს,

მაგრამ მხოლოდ მცირე რაოდენობა იყენებს ანალიზის მეთოდს მარკეტინგული

კამპანიების დაგეგმვისა და გაყიდვების წახალისებისთვის. მიზეზი ერთია: ინფორმაციის

მარკეტინგული მიზნებისთვის შეგროვება, განსაკუთრებით მცირე ზომის კომპანიებისთვის,

საკმაოდ რთულ პროცესს წარმოადგენს, რადგან გარდა თავად თანამშრომლების

არასწორად შეგროვილი მონაცემების შემთხვევებისა, შესაძლოა თავად მომხმარებლების

2

მხრიდან არასწორად მოწოდებული ინფორმაციები დაგიფიქსირდეს სხვადასხვა, ზოგ

შემთხვევაში არაავთენტური მიზეზების გამოც კი.

მთავარი საკვლევი პრობლემა მდგომარეობს ანალიტიკური პროგნოზირების, როგორც

ახალი მიდგომისა და მიმართულების მქონე მეცნიერების ჯერ კიდევ არა ათვისებული

ინფორმაციების ნაკლებობაში. სამწუხაროდ, ყოველშემთხვევაში საქართველოში,

მარკეტინგი, საზოგადოებასთან ურთიერთობის მენეჯმენტი, გაყიდვების მენეჯმენტი,

ადამიანური რესურსების მართვა, მომხმარებელთან ურთიერთობის მენეჯმენტი და ბევრი

სხვა ჯერ კიდევ ახალი პროფესიებია და სწორი ტექნიკების შემუშავება იმ ძველი 80-90-იანი

წლების ამერიკული წიგნებით იხელმძღვანელება, რაც აშშ-მ ჯერ კიდევ მაშინ გამოიყენა და

შემდგომ, რა თქმა უნდა, დახვეწა. მაგალითად შეგვიძლია ბრაიან თრეისის არაერთი წიგნი

მოვიყვანოთ, რაც ბოლო დროს ძალიან პოპულარულია. განსაკუთრებით: პიარი

მარტივად, რეკლამა მარტივად. აქ საუბარი ძირითადად აგრესiულ მარკეტინგზეა, რაც

თანამედროვე, უკვე ჭკვიან და გათვითცნობიერებულ მომხმარებლებს აღიზიანებს (

აღსანიშნავია, რომ ამავე მწერალს აქვს არაჩვეულებრივი წიგნები მოტივაციასა და

წარმატებაზე, რომელიც რეალურ ცხოვრებისეულ გამოცდილებას გვიზიარებს ამ სფეროში

გადასადგამ ნაბიჯებზე ) ასეთ მოხმარებლებს სჭირდებათ მეტი. მათ სურთ, რომ ისინი

ვიპოვოთ, ამოვიცნოთ და დავაფასოთ. ამ პროცესის დაგეგმვისთვის აუცილებელია

ფსიქოლოგიური მიდგომა მარკეტინგული კუთხით. სწორედ აქ იჩენს მთავარი პრობლემა

თავს: როგორ აღმოვაჩინოთ ასეთი მოხმარებლები?

მოცემული ნაშრომით გვსურს, რომ მსოფლიოში არსებული სხვადასხვა წიგნებისა თუ

სტატიების მოძიებით, წაკითხულის გაანალიზებით და მიღებული ინფორმაციის

საქართველოში არსებული ლიტერატურისა და ასევე სტატიების შედარებით განვიხილოთ

ჩვენი პრაქტიკული გამოცდილებების საფუძველზე გამოტანილი დასკვნები და

გადაწყვეტილებები, რომლებმაც კვლევის წარმართვასა და ანალიზში უდიდესი როლი

ითამაშა. ეს კვლევა მოცემულ ნაშრომთან ერთად გვიჩვენებს მაგალითს, თუ როგორ

შეუძლია მცირე კომპანიას ნოვატორულად მიღებული გადაწყვეტილებების მიღების

3

შემდგომ სამოქმედო გეგმის დასახვა ან არსებული გეგმის გადახედვა, დაკორექტირება და

შემდგომ უკვე სისრულეში მოყვანის პროცესის გაწერა. სამომხმარებლო ბაზრების

გაზრდასთან ერთად საქართველოშიც უნდა გაიზარდოს ცნობიერება მარკეტინგისა და

გაყივების მენეჯმენტის აღქმაში, როგორც მომხმარებლების, ასევე ამ სფეროში მომუშავე

ადამიანების მხრიდან, რათა კომპანიაში მომუშავე სხვა პირებთან ერთად მოხდეს

მიზანმიმართული პროცესების ჯაჭვის ჩამოყალიბება.

კვლევით, რომელიც ნაშრომის ბოლოშია აღწერილი, მიზნად დავისახეთ, რომ სწორედ

ზემოთ ნახსენები პროცესების ჯაჭვი შექმნილიყო და სამოქმედო გეგმასთან მიმართებით

დადგენილიყო რეკომენდაციები, რომელიც იმ კომპანიას, სადაც კვლევა ჩატარდა

გადაწყვეტილებების მიღებაში დაეხმარებოდა და შემდგომ, რა თქმა უნდა, წარმატებას

მოუტანდა. მიზანი ასევე გულისხმობდა მიღებული გამოძიებისა და თეორიების გატესტვასაც

პრაქტიკაში, რადგან ბუნებრივია პირად მაგალითზე პირველად მოგვიწია მსჯელობა და

ანალიტიკური მოდელის შემუშავების პრინციპების მოძიება, დადგენა და შემდგომ

გამოყენება. საინტერესოა პროცესი, რომელსაც კვლევის მოლოდინებიდან დაწყებული

მისი ამოქმედებიდან დასრულებამდე გადის ჯგუფი, რომელსაც ცვლილების მოხდენა სურს

და შეუძლია კიდეც თუ აპრობირებული მეთოდებით დაიწყებს ხელმძღვანელობას. რა თქმა

უნდა, მსოფლიო პრაქტიკაში არის შემთხვევები, რომლებიც არ იყო აპრობირებული და

პირველად იქნა დანერგილი, თუმცა ამ ეტაპზე ვიხელმძღვანელეთ შედარებით იოლი

მიდგომებით და მათემატიკური მანიპულაციებით.

საკვლევი საკითხები, რომელიც ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელის შესაქმნელად

გამოვიყენეთ შემდგომში, მოიცავდა კომპანიის ასაკობრივი და სქესობრივი სეგმენტის

განსაზღვრას, მომხმარებლების რეკომენდაციების ანალიზს კომპანიის სხვადასხვა

ასპექტთან მიმართებით, მათ საკონტაქტო ინფორმაციებს და სხვა დამატებით საკვლევ

კითხვებთან ერთად, ყველაზე დიდი კონკურენტების გამოვლენას. პირველ რიგში,

კვლევით მოგვეცა საშუალება, რომ კომპანისთვის შეგვექმნა გარკვეული ბაზა, რაც

მარკეტინგული საქმიანობისთვის უდიდეს განძს წარმოადგენს sms თუ email დონეზე

4

საკომუნიკაციოდ და გაყიდვების გაზრდისთვის. გარდა ამისა, სიღრმისეულმა შერეულმა

კვლევამ მოგვცა საშუალება, რომ კომპანიაში დაგეგმილი ცვლილებები ანალიზისა და

ჩვენს მიერ შემუშავებული რეკომენდაციების საფუძველზე დაწყებულიყო. ეს პროცესი ბევრ

ქვეყანაში რელევანტურადაა მიჩნეული, თუმცა ჩვენს ბაზრებზე ცოტა თუ მიმართავს.

სწორედ ამიტომ, თავიდანვე დავადგინეთ პრიორიტეტები და კითხვარები, რომელიც

ბაზისა და შემდგომში ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელის შექმნისას გამოვიყენეთ და

კომპანიის საჭიროებებს მოვარგეთ.

მოცემული ნაშრომი მოიცავს ანალიტიკური პროგნოზირებისა და მარკეტინგის სხვადასხვა

განმარტებებთან ერთად სტატისტიკის დებულებებს, რომელიც ამ ორს ერთმანეთთან

აკავშირებს და ერთამენთთან გარდა თეორიული საერთო ელემენტებისა, პრაქტიკული

გამოყენების უპირატესობებს გვიჩვენებს. გარდა ამისა, განხილულია მარკეტინგისა და

გაყიდვების მენეჯმენტის სხვადასხვა მიმართულებები და განსაკუთრებული მიდგომები

ანალიზისას. ნაშრომში დეტალურადაა აღწერილი რას გულისხმობს ანალიტიკური

პროგნოზირება, რა ხელსაწოებია მისთვის საჭირო, როგორ გამოვიყენოთ სეგმენტაცია

პროგნოზირებისთვის და მოვახდინოთ მათი ინტეგრირება მარკეტინგულ მიდგომებში.

ასევე, რა თქმა უნდა, მკაფიოდ ვუსვამთ ხაზს პროგნოზირებას, როგორც ტექნოლოგიურ

პროცესს, რადგან თანამედროვე მსოფლიო უმარტივესი მანიპულაციებით ჩვენს მიერ

მოძიებული მონაცემების საფუძევლზე (მაგ : კომპანიის მოხმარებელთა ბაზა) გვაძლევს

საშუალებას, რომ სწორად დავაგენერიროთ ინფორმაცია.

5

გამოყენებული სამეცნიერო მასალები

მოცემული ნაშრომისთვის გამოყენებულია სამეცნიერო ლიტერატურა, რომლის

საფუძველზეც მომზადდა კვლევა. პირველ რიგში, გამოყენებულ მთავარ ლიტერატურას

წარმოადგენს წიგნი Business Analytics for Sales and Marketing Managers ( Laursen , Gert H. N

) , რომელიც ნაშრომის ფაქტობრივად მთავარ ბირთვს წარმოადგენს და გვაწვდის

თეორიულსა და პრაქტიკულ მიმართულებებზე ინფორმაციას სხვადასხვა რაკურსით.

მოცემულ ლიტერატურაში განხილულია მენეჯერების როლი და ტაქტიკური

გადაწყვეტილებების მიღებისთვის აუცილებელი ნაბიჯები, რომელიც სწორი

მარკეტინგული კამპანიების დაგაგემვასა და გაყიდვების გაზრდაში ვლინდება. სწორედ მის

ფაქტობრივად შემცირებულ ვერსიას წარმოადგენს Predictive Analytics White Paper, 2007 (

Charles Nyce ) , რომელიც აქცენტს ძირითადად აკეთებს ტექნოლოგიური თვალსაზრისით

და სტატისტიკის აქტიური გამოყენებისკენ მოგვიწოდებს, რადგან მათემატიკური

მანიპულაციების საფუძველზე შეიქმნას ბიზნეს მოდული ნებისმიერი დარგის განვითარების

ანალიზის, პროგნოზირებისა და დაგეგმვისკენ. სტატისტიკა ზოგადად ისე

ფართომაშტაბიანი იარაღია, რომ ნებისმიერი სფეროს უპირობოდ აუცილებელი

გამოყენებად ინსტუმენტს წარმოადგენს, რადგნ ის ითვლის სიხშირეს, ამოწმებს წარსულს,

ეყრდნობა ფაქტებს და მხოლოდ დასაბუთებული არგუმენტების საფუძველზე იღებს

გადაწყვეტილებას. სტატისტიკა უტყურია, თუ მასში მონაცემების გაერთიანება მოხდა

სწორად და თანმიმდევრულად ყოველგვარი დეტალების დაცვით. სწორედ ამაზეა

აგებული წიგნები : Predictive Analytics ( Eric Siegel ) და Forecastind & Statistical Analysis (

Salem Press ). ეს ლიტერატურა დამატებით განვიხილეს იმისთვის, რომ უკეთ

ჩავწვდომოდით იმ საჭირო ინსტუმენტების გამოყენების არსს, რომელსაც მენეჯერები

ძირითად შემთხვევაში დაქვემდებარებულ ადანალიტიკოსებს აბარებენ. რადგან ნაშრომის

თითოეულ თავში არაერთხელ ავღნიშნავთ, რომ ცოდნა მეფეა, ხოლო ანალიტიკური

ანალიზი- მეფეთა მეფე, აუცილებელია სიღრმისეული ცოდნა იმ პროცესისა, რაც

პროგნოზირებისთვის აუცილებელი და სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია. მოცემულ

ნაშრომებში აუცილებლად შეხვდებით და ჩვენც ჩვენი ჩატარებული კვლევის საფუძველზე

ავღნიშნავთ, რომ არის შემთხვევები, როდესაც პროგნოზები არ მართლდება სხვადასხვა

6

ფაქტორების გამო, რაც ბუნებრივი და საკმაოდ გასაგები მიზეზია, რადგან ფორსმაჟორული

სიტუაციები, მათ შორის გეოგრაფიული ან სოციალურ-ეკონომიკური მოქმედებს ამა თუ იმ

მოვლენების განვითარებაზე. გარდა ზემოთ აღნიშნული ლიტერატურული წყაროებისა,

საკმაოდ ბევრი ინფორმაცია მოიპოვება უცხოურ ბლოგებსა და სტატიებში და მხოლოდ

მცირე ქართულ ვებ-გვერდებზე, რომელიც კონკრეტულად მარკეტინგისა და გაყიდვების

ანალიტიკურ ნაწილსა და პროგნოზირებას მოიცავს.

ანალიტიკური პროგნოზირების არსი

ანალიტიკური პროგნოზირება არის იარაღი, იმისთვის რომ სტატისტიკისა და შემდგომ

ანალიზის საშუალებით განვსაზღვროთ მომავალი, წარსული გამოცდილებების

საშუალებით. ეპოქაში, რომელიც მთლიანად არის გადასული ავტომატიზირებულ

მუშაობაზე და კომპიუტერული ტექნიკის შესაძლებლობები ელვის სისწრაფით ვითარდება,

პროგნოზირება უმარტივესი საშუალებაა იმისათვის, რომ ვიწინასწარმეტყველოთ

მომავალი ყველაზე სწრაფი და მარტვივი საშუალებებით. საუბარი არ ეხება მხოლოდ

ციფრულ სივრცეს, საუბარი რეალურ და ცოცხალ მაგალითებზეა, რომლებიც

შესაძლებელია უბრალოდ Excel-ის ცხრილით ასახო მარტივი ფილტრაციით დააჯგუფო და

გაუკეთო სეგმენტაცია. ჩვენ ვისაუბრებთ ანალიტიკურ პროგნოზირებაზე, როგორც

გაყიდვების გაზრდის ყველაზე რეალურ საშუალებაზე და იარაღზე, რომლის მიხედვითაც

შეგვიძლია დავგეგმოთ მარკეტინგული კამპანია სხვადასხვა საკომუნიკაციო

საშაულებებითა და საჭირო კადრებით.

პროგნოზირება მომავლის განჭვრეტის პროცესია, იგი ეხმარება მენეჯერებს

გაურკვევლობის შემცირებასა და ამის საფუძველზე უფრო რეალური სამოქმედო გეგმების

შემუშავებაში. პროგნოზი შეიძლება ითქვას მომავლის სავარაუდო აღწერაა. ბიზნესში

პროგნოზირება ბიუჯეტის შედგენს, საწარმოო სიმძლავრეების, გაყიდვების, წარმოების,

7

მატერიალური და შრომითი რესურსების დაგეგმბის, აგრეთვე შესყიდვების

განხორციელების მყარი საფუძველია. ამჟამად მსოფლიო ბიზნესში პროგნოზირების

მრავალი უკვე გამოცდილი და ახალი პროგნოზირების მეთოდები გამოიყენება.

მიუხედავად იმისა, რომ ისინი მნიშნვნელოვნად განსხვავდებიან ერთმანეთისგან, მაინც

აქვთ ზოგიერთი საერთო მახასიათებელი:

ეს იარაღი გვაძლევს საშაულებას, რომ დავაკვირდეთ მარკეტინგსა და გაყიდვებში ჩვენი

მომხმარებლების ქცევას და ამის საფუძველზე, ჩვენს მიერ დასახული მიზნების შესაბამისად,

დავგეგმოთ კამპანიები ისე, რომ ამოვიცნოთ ჩვენთან მოსული ახალი პოტენციური

მოხმარებელი ხოლო შემდგომში შევინარჩუნოთ იგი. ეს ყველაფერი კი ხდება საკმაოდ

მარტივი, მაგრამ სწორად შემუშავებული კითხვარების საშუალებით, რომელზეც შემდგომში

ვისაუბრებთ.

მონაცემთა ანალიზი არის ანალიტიკური პროგნოზირების ყველაზე კარგი საშუალება. ის

იკვლევს ტრენდებს, ხელსაწყოებს, ურთიერთობასა და დამოკიდებულებებს ჩვენი ამა თუ

იმ მომხმარებლის ქცევებსა და ერთი შეხედვით არაფრის მომცემ მონაცემებს შორის. ეს

ანალიზი გვაძლევს საშუალებას, რომ შევქმნათ ანალიტიკური მოდელი და ამის მიხედვით,

უამრავი სტატისტიკური მოდელიდან, შევამციროთ და შემდეგ შევარჩიოთ ჩვენთვის

ყველაზე მულტივარიანტის მქონე მოდელი, რომელიც დროისა და ენერგიის დაზოგვაში

დაგვეხმარება. ასეთი ტექნიკები ნებისმიერ კომპანიას დაეხმარება განვითარებაში.

იმისათვის, რომ ბიზნესი იყოს წარმატებული, აუცილებელია მას ჰქონდეს შესაძლებლობა

გააკეთოს დროული და რაც შეიძლება ზუსტი პროგნოზირება. შეიძლება ითქვას, რომ

ყველა ბიზნესი აკეთებს პროგნოზირებას, ვინაიდან პრაქტიკულად ყველა საწარმოო ან

მომსახურების კომპანიამ უნდა წარადგინოს მათი მოკლე და საშუალოვადიანი გაყიდვების

პროგნოზები (Boulton, 2003, გვ 1), თუმცა ყველა ბიზნესმენი აღიარებს პროგნოზირების

საჭიროებას ზოგიერთ შემთხვევაში ისევე შეუძლებელია მათი პროგნოზირების ნახვა

როგორც შეუძლებელი ამოცანის .

8

„გაყიდვების პროგნოზირების მიზანია დაეხმაროს ბიზნესს (და სხვა ორგანიზაციებს)

თავიანთი შესყიდვების, პერსონალის, პროდუქციის ან სერვისის ფუნქციების და ფინანსების

დაგეგმარებაში“ (სართიოსი და მოჰნი, 1976, გვ .2).

არსებობს პროგნოზირებისადმი ორი მიდგომა, ხარისხობრივი და რაოდენობრივი. ამ

მიდგომებიდან თითოეული, რა თქმა უნდა, თავის თავში აერთიანებს რამოდენიმე მეთოდს.

მისი ხარისხობრივი მეთოდები უმეტესად დაფუძნებულია პროგნოზისტთა პირად

გამოცდილებაზე, პრაქტიკასა და ინტუიციაზე. ისინი მას როგორც წესი იყენებენ ბუნდოვან

სიტუაციებში და მაშინ, როდესაც არ აქვთ საკმარისი რაოდენობის მონაცემები.

რაოდენობრივი მეთოდები კი მათგან განსხვავებით გამოიყენება შედარებით სტაბილურ

სიტუაციებში, რეალური მონაცემების არსებობის პირობებში და ყოველი მათგანი იყენებს

სხვადასხვა სირთულის მათემატიკურ აპარატებს. ერთდერთ გამონაკლისად შეგვიძლია

მივიჩნიოთ ე.წ „მარტივი მიდგომა“, რომელიც მართალია ეფუძნება რაოდენობრივ

მონაცემებს, მაგრამ მის ფარგლებში არანაირ გამოთვლებს არ აქვს ადგილი.

9

პროგნოზირების სისტემა

Crosby (1997)- ის მიხედვით, როდესაც ადილი აქვს წარმატებული პროგნოზირების სისტემას

იქ ჩნდება მატერიალური და არამატერიალური სარგებელი. განვიხილოთ თუ რისგან

შედგება თითოეული მათგანი.

მატერიალური სარგებელი:

გაზრდილი მოგება ოპერაციებისგან

არაპროდუქტიული ფულადი მოხმარების შემცირება

გაზრდილი ქარხნის გამოყენება

შემცირება ჭარბი და მოძველებული ინვენტარის

ინვენტარის ბრუნვის გაზრდა

უარყოფითი წარმოების ვარიანტების შემცირება

მომხმარებელთა მოთხოვნის თარიღის გაზრდა (CRD)

10

შეძენილი საქონლის ღირებულების შემცირება

არამატერიალური სარგებელი:

გაუმჯობესებული სამომხმარებლო ურთიერთობები

იმედგაცრუების დონის შემცირება (როგორც კომპანიის შიგნით ასევე გარეთ)

შემცირებული შეხვვედრების დრო

გაზრდილი ორგანიზაციული მოქნილობა

მეტად ხშირი და ზუსტი დაკვირვებები ბაზარზე

მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს ბევრი სარგებელი, რომელსაც პროგნოზირება იძლევა,

ზოგიერთი მიიჩნევს, რომ არსებობს ფაქტორები, რომლებიც ართულებს ბაზრის

პროგნოზირებას. მაგ: პროგნოზირება რთულია ნამდვილ ბაზრებზე, თავად ამავე ბაზრების

ბუნებიდან გამომდინარე. რეალურ მსოფლიო ბაზარზე მახასიათებლები მხოლოდ

ერთხელ შეიძლება იყოს ერთნაირი, თუმცა მიუხედავად ამისა მაინც არსებობს

მახასიათებლები, რომლებსაც იზიარებენ ძირითადი ბაზრებ. ესენია:

ხშირი სარეკლამო აქტივობები

ფასეულობას შორის ვაჭრობის პოზიციონირება (მაგ: დაბალი ფასი +დამატებითი

ღირებულება)

კონკურენტების აქტივობების მაღალი ცვალებადობა

ყოველწლიურად უფრო ნაკლები პრომოცია ერთსა და იმავე დროს

მიწოდების ვადების ცვალებადობა

არსებობს სამი ფართოდ გააზრებული სკოლა, რომელიც გავლენას ახდენს თუ როგორ

წარიმართება პროგნოზირება. ეს სამი სკოლაა: ეკონომიკური, სტატისტიკური ან

ოპერაციული კვლევის და მსჯელობითი.

ეკონომიკის სკოლა- შეიქმნა მსოფლიო აკადემიური სამყაროს ეკონომიკის

განყოფილების მიერ და ის ფოკუსირებულია მიზეზობრივი და განმარტებითი მოდელების

11

გამოყენებაზე, რომლებიც განვითარებულია ძირითადი ეკონომიკური ცვლადების მარტივი

და კომპლექსური რეგრესული ანალიზიდან.

სტატისტიკური და ოპერაციული კვლევითი სკოლა- ზოგადად მოდის კონკრეტულიდან

ზოგადამდე, განტოლების ინდივიდუალური ნაწილის აღებით და მათი დაჯამებით, რათა

აწარმოოს ორგანიზაციული ან ინდუსტრიული პროგნოზი.

მსჯელობითი სკოლა- ეყრდნობა ისეთ პრაქტიკას, როგორიცაა გაყიდვების ძალების

შეფასება, აღმასრულებელი ჟურის მოსაზრებებს და პროგნოზირებისმიდგომების ჯგუფს,

რომელსაც ეწოდება დელფის ტექნიკა. წყარო: old.press.tsu.edu.ge მენეჯმენტი. თავი 4 :

პროგნოზირება.

დელფის ანალიტიკური მეთოდი- ეს მეთოდი პრობლემის კომპლექსური დამუშავების

საშუალებას იძლევა და განსაკუთრებით აქტუალურია ზოგიერთი ტიპის გადაწყვეტილების

მიღების დროს. დელფის პროცედურა ითვალისწინებს ექსპერტთა სამი ჯგუფის

მონაწილეობას. პირველ მათგანს ეკისრება პროგნოზირების, მეორეს სტრატეგიული,

მესამეს კი მაკოორდინირებელი ფუნქცია. გადაწყვეტილების მიღების პროცესი

ხუთეტაპიანია.

პირველ ეტაპზე ფირმაში მომუშავე ან მოწვეული სპეციალისტებისგან იქმნება

მაკოორდინირებელი ჯგუფი, რომელიც შეიმუშავებს კითხვარებს და ანკეტებს.

ამავდროულად მაკოორდინირებელი ჯგუფი კომპანიის თანამშრომლებისგან არჩევს

სპეციალისტთა ორ ჯგუფს, პირველ მათგანს ევალება დელფი- გამოკითხვების ჩატარება,

ის აგრეთვე ახორციელებს სოციალურ და ფიზიკურ გარემოში მიმდინარე იმ ტენდენციების

პროგნოზირებას, რაც გავლენას ახდენს მოცემულ ორგანიზაციაზე, მეორე კი განსაზღვრავს

ორგანიზაციის სტრატეგიულ მიზნებს და პრიორიტეტებს. სტრატეგიულ ჯგუფში

აუცილებელია ტოპ და ფუნქციური მიმართულებების მენეჯერების შეყვანა.

მეორე ეტაპზე ხდება საფრთხეების და შესაძლებლობების გამოვლენა.

მაკოორდინირებელი ჯგუფი ანკეტური გამოკითხვის რამდენიმე რაუნდის შემდეგ სთხოვს

12

პროგნოზისტთა ჯგუფს, განსაზღვროს ბაზრის განვითარების ძირითადი მიმართულებები,

საფრთხეები და შესაძლებლობის ფანჯრები. ამ ეტაპზე სასურველია გადაწყვეტილების

მიღება კონსენსუსის საფუძველზე.

მესამე ეტაპზე განისაზღვრება ორგანიზაციის სტრატეგიული განვითარების

მიმართულებები. მაკოორდინირებელი ჯგუფი სტრატეგიულ გუნდს გადასცემს

პროგნოზისტთა ჯგუფის მიერ შევსებულ ანკეტებს, რის საფუძველზეც ეს უკანასკნელი

ატარებს ახალ გამოკითხვას, რომლის მიზანია ორგანიზაციის სტრატეგიული მიზნების

განსაზღვრა.

მეოთხე ეტაპზე ხდება ალტერნატივების გენერირება. ვინაიდან სტრატეგიული ჯგუფის

მიზანია გრძელვადიანი მიზნების განსაზღვრა, მან საკუთარი ყურადღების კონცენტრირება

უნდა მოახდინოს სხვადასხვა ვარიანტის განხილვაზე.

მეხუთე ეტაპზე განისაზღვრება პრიორიტეტები, რომლის საფუძველზეც სტრატეგიული

ჯგუფის მიერ შეირჩევა ალტერნატივები.

ვინაიდან ზემოთ მოკლედ მიმოვიხილეთ ანალიტიკური პროგნოზირების არსი და

მნიშვნელობა ბიზნესისათვის, ახლა უნდა განვიხილოთ ის მეთოდები რომლის

მეშვეობითაც შესაძლებელია ანალიტიკური პროგნოზირების წარმოება და

მახასიათებლები, რომლებიც თანს სდევს ამ პროცესებს.

13

პროგნოზირების მეთოდები და მახასიათებლები

პროგნოზირების ყველაზე ადვილი მეთოდია მარტივი პროგნოზი, რომლის მიხედვითაც

მოცემული პერიოდის პროგნოზი წინამორბედი პერიოდის ფაქტობრივი მნიშვნელობაა.

მიუხედავად იმისა, რომ ერთი შეხედვით ეს მეთოდი ზედმეტად მარტივად გამოიყურება, ის

პროგნოზირების მაინც საკმაოდ მიღებული ინსტრუმენტია, რადგან მას გამოკვეთილი

უპირატესობები გააჩნია სხვა მეთოდებთან შედარებით ის ფაქტობრივად არ საჭიროებს

დანახარჯებს, სწრაფად შესრულებადი და ადვილად გასაგებია. უარყოფითი მხარე კი,

14

ცხადია, რომ პროგნოზის სიზუსტის ნაკლებობაა. ამ მეთოდის არჩევისას ეყრდნობიან

პროგნოზზე გაწეული დანახარჯებისა და პროგნოზის სიზუსტის თანაფარდობის ანალიზს,

ასევე კონკრეტული შემთხვევისთვის არსებულ პრიორიტეტებს.

პროგნოზი უნდა იყოს დროული. როგორც წესი, გარკვეული დროა საჭირო პროგნოზში

არსებულ ინფორმაციაზე რეაგირებისთვის და ზოგიერთ შემთხვევაში ეს დრო საკმაოდ

დიდია.

პროგნოზი უნდა იყოს რაც შეიძლება ზუსტი, ანუ ის არ უნდა გასცდეს შეცდომის წინასწარ

დაგეგმილ დერეფანს. ეს საშუალებას მისცემს მომხმარებლებს, დაგეგმვა შესაძლო

შეცდომების გათვალისწინებით განახორციელონ.

პროგნოზი უნდა იყოს საიმედო, პროგნოზირების მეთოდი უნდა მუშაობდეს

თანმიმდევრულად. თუ ის ზოგჯერ იძლევა ზუსტ პროგნოზებს და ხანდახან კი მცდარს, ეს

მუდმივ დაძაბულობაში ამყოფებს მომხმარებლებს.

პროგნოზი ჩამოყალიბებული უნდა იყოს შესაბამისი ფორმით. ფორმისა თუ ერთეულის

არჩევა დამოკიდებულია მომხმარებლის მოთხოვნებზე.

პროგნოზი ფორმალურად უნდა იყოს დაფიქსირებული. წერილობითი ფორმა მეტ

გარანტიას იძლევა, არ დამახინჯდეს პროგნოზი.

პროგნოზის მეთოდიკა გასაგებად და გამოსაყენებლად მარტივი უნდა იყოს. თუ

მომხმარებელს არ აქვს გაცნობიერებული პროგნოზირების პროცესის მიმდინარეობა,

დიდია შეცდომის დაშვების ალბათობა.

15

ანალიტიკური პროგნოზირებისთვის საჭირო ხელსაწყოები

ანალიტიკური პროგნოზი მთლანად ეფუძნება ზუსტ მონაცემებს და ფაქტებს. ამის გარდა

გრაფიკის უფრო ზუსტი შედგენისათვის, პროგნოზი უნდა შეიცავდეს ბაზრის ქცევის

ფსიქოლოგიურ ასპექტებსაც. ფაქტობრივად პროგნოზი არის პერსპექტიული

16

მოქმედებების ერთგვარი გზამკვლევი, რომელიც შეიცავს ბევრ რთულ კომპონენტს ამიტომ

პროგნოზირება ხდება რამდენიმე ძირითად ეტაპად:

ფაქტორების გამოვლენა

შეფასებები

ზემოქმედების და მიმართულების ძალთა ანალიზი

მაგ: ერთ-ერთი სტატიის მიხედვით, იაპონიის მიწისძვრამ გამოიწვია იაპონური იენის

ძლიერი ვარდნა, ხოლო იაპონიის ბანკის ცნობამ საპროცენტო განაკვეთის ცვლილების

შესახებ, გამოიწვია იაპონური იენის კურსის უმნიშვნელო დაწევა.

ანალიტიკური პროგნოზების შედგენისას აგრეთვე გასათვალისწინებელია სეზონური

ფაქტორებიც, რომელთაც ნამდვილად არ აქვთ მეორეხარისხოვანი გავლენა ბაზარზე.

ანალიტიკური პროგონოზირების გასაკეთებლად აუცილებელია მნიშვნელოვანი

ფაქტორი- სამუშაო ძალა ეგ.წ მხარდაჭერა, რომელიც შეძლებს პროგრამული

უზრუნველყოფის ფონზე დააგენერიროს და გადაამუშაოს ინფორმაცია. ბაზის

დანიშნულებაც სწორდ ისაა, რომ შექმნას საჭირო ხელსაწყოების გამოყენებით

ანალიზიტკური მოდელი, რომელიც არქიტექტურულადაც და ფუნქციურადაც გამართული

და მორგებული იქნება დასმულ საჭიროებებზე.

ინფორმაციულად მდიდარ სამყაროში ბიზნეს ინტელექტი გვეხმარება პოტენციურად

გავზარდოთ გადაწყვეტილებების მიღების გზები და ადამიანური რესურსის

პარალელურად დავზოგოთ დრო. სხვათაშორის, ადამიანურ რესურსებში ძალიან

აქტიურად ხდება სწორედ ამგვარი მოდულებით თანამშრომლების მოსწრების შეფასება და

შემდეგ მათი შესაბამისი წახალისება პროდუქტიულობის გაზრდის პერქსპექტივითა თუ

მიღწეული წარმატებებების ხარჯზე. ბიზნეს ინტელექტი ეხმარება მენეჯერებს კაპიტალის

ხარჯის შემცირებაში, რომელიც საქონელზე იხარჯება იმ მიმართულებაზე დახარჯვის

პერქსპექტივით, რაც მას რეალურად სჭირდება.

17

ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელში გვჭირდება პროცესის წარმმართველი

რამდენიმე მთავარი ადამიანი. ერთ-ერთი მათგანი არის სტრატეგიული

გადაწყვეტილებების მიმღები პიროვნება. ეს არის ინდივიდი, რომელიც არის სტრატეგიის

მიმდევარი, დამგეგმავი და ადამიანი, რომელიც აანალიზებს საჭიროებებს და

მიზანმიმართულად მიმართავს ქმედებებს დასახული მიზნების მისაღწევად. თუმცა,

გაყიდვებისა და მარკეტინგული სვლების გადაწყვეტილებების მიმღებები პროცესს

მომხმარებელთან ურთიერთობების მენეჯმენტის გაუმჯობესების ფარგლებში მიმართავენ

და გრძელვადიანი და მოკლევადიანი გეგმების პარალელურად, კამპანიებისა და

გაყიდვების აქტივობის დონეს საზღვრავენ არსებული ბაზის ანალიზის შედეგად. არსებობენ

ოპერაციული გადაწყვეტილებების მიმღებები- ისევ და ისევ ანალიტიკური პროგნოზირების

საფუძველზე მონაწილე რგოლის სახით, რომლებიც სამოქმედო გეგმის ტექნიკურ ნაწილს

წარმოადგენენ და იციან პასუხები კითხვაზე თუ საჭიროების შემთხვევაში (ამა თუ იმ

კამპანიაზე აქტივობისას) მაგ: ქოლ-ცენტრში სად დარეკოს მოხმარებელმა, ხარვეზი თუ

შეექმნა ვის გაასწორებინონ და ა.შ ანუ საუბარია მთლიანად support-ზე.

პროცესებისა და სხვადასხვა ფაქტორების დასაგეგმად:

პირველი და უპირველესი რაც გვჭირდება, არის ტექნოლოგიური შესაძლებლობა,

რადგან როგორც ზემოთ ვახსენეთ, კომპიუტერული სისტემები დღეს საშუალებას

იძლევა მრავალმხრივი კალკულაციებით პროდუქტიული ანალიზი ჩავატაროთ და

გავფილტროთ მოხმარებლები.

მეორე და მთავარი, იმისთვის რომ ჩავატაროთ კვლევა ჩვენი მოხმარებლების

შესახებ, აუცილებელია ბაზა. ბაზის არ ქონის შემთხვევაში ბევრი კომპანია მიმართავს

სხვა კომპანიებს და ყიდულობენ მონაცემებს, რომელიც შესაძლოა მოდიოდეს მათი

სეგმენტისა და პროდუქტის თანხვედრაში, მაგრამ მხოლოდ ის კომპანია აღწევს

რეალურ წარმატებას, რომელმაც პირველად გადაწყვიტა და დაიწყო მონაცემების

შეგროვება თავისი მოხმარებლების შესახებ და მხოლოდ თავისზე დაკვირვებით

გამოიტანა დასკვნა. მოამავლში სწორედ ასეთი კომპანის მაგალითს გავივლით.

18

მესამე არის სურვილი. რა თქმა უნდა, თქვენ შეიძლება მოღვაწეობდეთ სფეროში

სადაც გაქვთ უზარმაზარი შემოსავალი მაგ: კაზინო, დეველოპერული ბიზნესი,

სააფთიაქო ქსელი ან ა.შ. არ აქვს მშნიშვნელობა როგორ გიკავიათ ნიშა ან

რამდენად ლიდერი ხართ ამ სფეროში. ყოველთვის შესაძლოა და სწორიცაა , რომ

გსურდეთ მეტი, სწორედ ამიტომ სურვილი არის მთავარი მოტივატორი იმისა, რომ

მიაღწიოთ მეტს. ეს სურვილივე გიბიძგებთ იმისკენ , რომ წახვიდეთ რთული გზით,

რაც რეალურად დიდი თანხებს დაგაზოგინებთ მარკეტინგის სარეკლამო

კამპანიებში და მიზანმიმართულ შედეგს მოგცემთ.

მაგ: მოცემულია ნიმუში ანალიტიკური პროგნოზირების ფოკუსირებას ახდენს

მარკეტინგზე, აპლიკაციების შევსებასა და პრობლემებზე. წყარო: Predictive Analytics

White Paper . სადაზღვეო კომპანიები.

მარკეტინგი- სწორად მომზადებული დამზღვევი კომპანიები იყენებენ ანალიტიკურ

პროგნოზირებას, რომ დაადგინონ მათი რეალური მომხმარებლები და მარკეტინგული

ფუნქციები გააუმჯობესონ შეტევითი ან შემაკავებელი მიმართულებით

გაფილტვრა- შექმნილი მოდელის მიხედვით, აპლიკანტებიდან დამზღვევებს შეუძლიათ

გაფილტრონ პოტენციური მოხმარებლებიდან ისინი, რომელიც მართლა გახდებიან

მყიდველები და გადახდის უნარიანობა ექნებათ მოცემული სადაზღვეო პაკეტის უფრო

მაღალი. მათ ექნებათ სურვილიც, რომ იყვნენ დაზღვეულები. ამას გარდა, ცალკე

მოდელის შედგენა ხდება ფასისა და პრიორიტეტების განმსაზღვრელ დეტალებზეც.

საშიშროებები- დამზღვევები იყენებენ სხვადასხვა მოდულს, რომ დააფიქსირონ თუ სადაა

ყველაზე მეტად საშიშროებების ალბათობა, რომ ამის მიხედვით მიმართონ თავისი ძალები

პრობლემების დროული გადაწყვეტისთვის.

ამავე წინგის ინფორმაციაზე დაყრდნობით, წარმოგიდგენთ სხვადასხვა დეტალებს, რაზეც

ფოკუსირდება ანალიტიკური პროგნოზირება:

19

iშეტევითი კოეფიციენტი- არის თუ რამდენად ხშირადაა მარკეტინგის როლი

დაკავშირებული გაყიდვებთან თითოეული კონატაქტით მყიდველთან. ანალიტიკური

ანალიზი ჩვენს გაყიდვების მენეჯერებს აძლევს საშუალებას, რომ სამუშაო ძალა მთლიანად

იმ მომხმარებლისკენ მიმართონ, რომელიც უფრო მეტადაა შესაძლებელი, რომ გახდეს

ჩვენი მყიდველი. მაგ: ბანკი აპლიკაციების საშუალებით ადგენს სესხი კლიენტს მისცეს თუ

არა, ე.ი ნამდვილად დაინტერესებულია მოხმარებელი სესხის აღებით თუ არა. ეს გარდა

იმისა, რომ აპლიკაციების შევსებისას მოწმდება, ხშირია შემთხვევა როდესაც

მოხმარებლებს პირდაპირ გვეგზავნება შეტყობინებები შეთავაზებებით სესხზე, განვადებაზე

თუ საკრედიტო ბარათზე. რატომ? იმიტომ , რომ ბანკებს ყველაზე დიდი წვდომა აქვთ

ბაზებთან და შესაბამისად, ყველაზე კარგად ხედავენ ჩვენს საჭიროებებს მილიონობით

დაკვირვებული მომხმარებლის მაგალითზე და კარგად იციან ჩვენი გადახდისუნარიანობა.

შემაკავებელი კოეფიციენტი- რამდენად მეტი გააგრძელებს ჩვენთან ურთიერთობას და

განაახლებს შესყიდვებს. ანალიტიკური პროგნოზირება საშუალებას იძლევა, რომ

წარსული გამოცდილების ან მოხმარებლის პასიურობაზე ან ქცევაზე დაკვირვებით ეს

საკითხი წინასწარ განჭვრიტოს. მაგ: ტელეკომუნიკაციებში მობილური ოპერატორები

ხშირად პროგნოზირებენ თუ როდის დაპორტირდება მოხმარებელი და მიმართავენ

საშუალებებს, რომ ეს ყველაფერი შეაჩერონ და აბონენტი შეინარჩუნონ. იგივე

შესაძლებელია ითქვას ბანკზე. მაგ: უმრავლესობა სარგებლობს რამდენიმე, მინიმუმ 2

ბანკის მომსახურებით, უბრალოდ ერთი რეგულარულ ფაზაში გამოიყენება ხოლო მეორე

პასიურ. პასიური გამოყენების ბანკი ცდილობს დაგამოტივიროთ მაგ: ხელფასის მასთან

გადატანის შესაძლებლობით, ამა თუ იმ პროდუქტზე დაბალი საპროცენტო განაკვეთის

შემოთავაზებით. ეს თავის მხრივ მოიცავს მარკეტინგული აქტივობის ხრიკებს, რომელიც

ინფორმაციის რამდნიმე წყაროდან მოედინება ჩვენამდე და საბოლოოდ დიდი შანსია, რომ

მიგვაღებინოს გადაწყვეტილება. საშუალოდ კონვერსია ასეთ შემთხვევაში 0.5% მაინც არის,

რადგან ბანკს დიდ ბაზაზე აქვს წვდომა. გარდა ამისა, მარკეტინგში ყველამ ვიცით, რომ

იმისთვის რომ ინფორმაცია ჩვენამდე მოვიდეს 8-ჯერ მაინც უნდა ვნახოთ ან მოვისმინოთ.

20

განთავსების გარანტია- ანუ აპლიკაციებით შევსებული გამოცდილება ანალიტიკურ

ანალიზსა და პროგნოზირებაში უფრო ევოლუციურია ვიდრე რევოლუციური, რადგან ის

ძაბრის პრინციპით უფრო და უფრო ვიწროვდება და კონკრეტიზირება ხდება. აპლიკაცია

ადგენს მოხმარებელს, რომელიც ჩვენი არ გახდება და არ იყიდის იმ პროდუქტს, რომელიც

გვინდა რომ მივყიდოთ. აპლიკაცია გვიზოგავს დროს, სამუშაო ძალას და უამრავ ხარჯს.

მაგ: ისევ ბანკი, სადაც აპლიკაციების შევსების შემდეგ ბანკმა იცის რამდენიმე თვის მერე

მოხმარებელი გადაიხდის თუ არა სესხს, გააგრძელებს თუ არა განვადების გადახდას და ა.შ

საჩივრები- ანალიტიკური პრგონოზირება საჩივრების/პრობლემების/საშიშროებების

დადგენისა და გაფილტვრის, აღმოფხვრის კარგი საშუალებაა წარსული გამოცდილებების

ასახვის შემდეგ. ანალიტიკური პროგნოზირება ჯერ კიდევ საწყის ეტაპზე იდენტიფიცირების

საშუალებას იძლევა, რომ დროულად იქნეს შესაბამისი ზომები მიღებული.

ანალიტიკური პროგნოზირება როგორც ტექნოლოგიური და ადამიანური

ძალისმიერი პროცესი

როგორც ვახსენეთ, იმისთვის რომ პროცესი დაიწყო ან არსებულ პირადად შექმნილ ბაზასა

და გამოცდილებას უნდა დაეყრდნო ან შეიძინო ბაზა, რაც ხარჯებთანაც ასოცირდება და

21

ინფორმაციის ზღვასთან, რომელიც უსარგებლო შეიძლება აღმოჩნდეს კომპანიიისთვის.

გარდა ამისა, შესაძლოა საერთოდაც აკლდეს ის მნიშვნელოვანი კომპონენტები,

რომლებიც ჩვენთვის ასე მნიშვნელოვანია. ბაზის გარდა მნიშვნელოვანია Soft, რომელიც

ამ მონაცემების დაგენერირრებასა დახარისხებაში დაგვეხმარება. ციფრულ სამყაროში,

მაგალითად: სადაც საიტის მომხმარებლების კლასიფიცირებას IP-ის საშუალებებითა და

ვიზიტების დროებით ვხედავთ ანუ სამყაროში, სადაც ყველანაირი ინფორმაცია და

სეგმენტაცია შესაძლებელია, ეს ყველაფერი გაცილებით მარტივია ვიდრე რეალურ

ცხოვრებაში.

პროგნოზირების ეტაპებია:

პროგნოზის დანიშნულების განსაზღვრა.

საპროგნოზო საკითხების შერჩევა.

პროგნოზირების დროის განსაზღვრა

მონაცემთა შეგროვება.

შედეგების შემოწმება და გამოყენება.

ყველაზე კარგი მაგალითი არის საიტებზე რეკლამების განთავსებისას თავად ამავე

საიტების მიერ შემუსავებული სქემა ჩვენი მოხმარებლების გამოსაცნობად. მაგ : adjaranet.

com- ის გაყიდვების გუნდის ინფორმაციით თუ კომპანიას სურს, რომ დუკვეთოს მათ

რეკლამა (მაგ: ავტო სესხზე)

1. ისინი გაუშვებენ საჭირო ასაკობრივ სეგმენტზე რეკლამას.

2. გარდა ამისა, არ გაუშვებენ გვიან ღამით, სადღაც შუადღის პერიოდამდე, რადგან

მათი კვლევით ადამიანი, რომელიც იძენს მანქანას ძირითადად მუშაობს და

დაკავებულია, თუ მას აქვს დრო იმისთვის, რომ ფილმს უყუროს სამსახურში ცოტა

ხნით მაინც, ეს დრო დილა ნამდვილად არ იქნება. ყველამ ვიცით და ცნობილი

ფაქტია, რომ სამსახურში მისვლისთანავე უმრავლესობა ცდილობს, რომ

მაქსიმალური სრაოდენობის საქმე მოიცილოს და მერე დანარჩენი დღის ამოწურვას

22

მშვიდად შეუდგეს. ჩვენ ამ შემთხვევაში ვიყენებთ ლოგიკას, თუმცა მოცემულ

კომპანიას აქვს რეალური ფაქტები ამ ყველაფრის შესახებ.

3. ასევე, ეს კომპანია ამ რეკლამას არ მიმართავს საბავშვო მულტფილმებისა და

თინეიჯერული სერიალების ან ნებისმიერი ტელენოველის დროს, რადგან აქ

რეკლამის გაშვება არარელევანტურია შედარებით დაბალი კოეფიციენტის

მაჩვენებლით, რომ ამ სეგმენტზე რეკლამა იმუშავებს.

უნდა აღინიშნოს, ეს კომპანია ვერ გვეტყვის ჩვენთან ამა თუ იმ დროს მოსული

მოხმარებელი, რომელიც უბრალოდ ბროშურით დაინტერესდა და მხოლოდ

ოპერატორთან გაიარა კონსულტაცია ყველანაირი მომსახურების გაწევის ან აპლიკაციის

შევსების გარეშე, არის თუ არა ჩვენი პოტენციული მოხმარებელი, რადგან მის შესახებ არ

ფლობს ვირტუალურ მონაცემებს.

სწორედ ამიტომ, რეალურ ცხოვრებაში, იქ სადაც სამწუხაროდ ჯერ კიდევ არ ხდება

ინფორმაციის მაღალ დონეზე შეგროვება და სწორი გენერირება, გაფილტვრა და

დასკვნების გამოტანა საკმაოდ რთული პროცესია კითხვარების და შესაბამისად ბაზების

/მონაცემების გარეშე. ბევრი კომპანია ცდილობს მარტივი გზებით სასურველი შედეგის

მიღებას და თუ კომპანია დიდია, თეორიულად მათთვის მარტივია მომხმარებლების დიდი

რაოდენობიდან გამომდინარე არარსებული ბაზიდან რეალურის შექმნა, როცა ამ

პროცესში მათსავე სამუშაო ძალას დაიხმარენ. თუმცა, განსაკუთრებით რთულია, როცა

პატარა კომპანიებზე მიდგება საუბარი, მითუმეტეს ვინც ახლახანს დაიწყო ბაზის შეგროვება

ან სულაც არ დაუწყია.

წარმოგიდგენთ მოდელის გენერირებისთვის აუცილებელ ელემენტებს. (იხ. გრაფიკი 1)

ტექნოლოგიური პროცესისთვის ასევე მნიშვნელოვანია მონაცემთა გააზრება. ეს არის

საუკეთესო გზა ტრენდების , ურთიერთობებისა და საჭირო ხელსაწყოების საპოვნელად. ეს

ანალიტიკური პროგნოზირების პირველი ნაბიჯია იმიტომ, რომ ის ყველაზე რელევანტურია

იდენტიფირებისა და ანალიტიკური მოდელის ჩამოყალიბების მხრივ. ესაა ინფორმაციის

23

თავმოყრა, რომელიც კორელაციურ ანალიზს უწყობს ხელს. მაგ: White Paper. Predictive

Analytics- ის მიხედვით, მონაცემთა გააზრებამ შეიძლება გვითხრას რა კავშირია ასაკსა და

ჭაღარა თმას შორის ან ასაკსა და ავტო საგზაო შემთხევევბს შორის, მაგრამ ჭაღარა თმასა

და ავტო საგზაო შემთხვევებს შორის კავშირი არ ასახოს, თუ ჩვენ ერთი მეორიდან

გამომდინარე მოვლენების დაფისქირების აუცილებლობას არ შევქმნით და თავიდან არ

გავწერთ შემუშავებულ მოდულში.

მონაცემთა გააზრების შემდგომ კომპანიას განვითარებისთვის სჭირდება მიზნების დასახვა.

იმისთვის, რომ ნათლად დაინახოთ თქვენი კომპანიის ძლიერი და სუსტი მხარეები,

განსაზღვროთ მომავალი შესაძლებლობები და თავიდან აირიდოთ სავარაუდო

საფრთხეები. მარკეტინგული გეგმის შედგენისას ბევრი კომპანია იყენებს SWOT ანალიზს.

ამ ანალიზის შემადგენელი ნაწილებია: ზლიერი მხარეები, სუსტი მხარეები,

შესაძლებლობები და საშიშროებები. იმის შემდგომ კი, რაც კომპანია ამ ანალიზს

ჩაატარებს, მან უნდა დაისახოს გეგმა, რომლის ძირითადი შემადგენელი ნაწილები

ანალიტიკური პრგონოზირებისთვის ზუსტად ესადაგებოდეს გადასაჭრელ პრობლემებს და

გარდა ამისა, მკაფიოდ უნდა აჩვენებდეს სამოქმედო გეგმას:

1. გაყიდვების გაზრდა

2. მოხმარებელთა ოდენობის შეფასება

3. ბაზის შექმნა

4. ბაზის ანალიზი

5. ახალი ლოიალობის პროგრამის დანერგვა

6. მოხმარებლების უკან დაბრუნება

როგორც ავღნიშნეთ, ბაზები მნიშვნელოვანია პროგნოზირებისთვის, იმისთვის რომ

გავზარდოთ გაყიდვები და გაყიდვების გაზრდის მიზნით კი ბაზიდან ამოღებული

ინფორმაციით დავგეგმოთ მარკეტინგული კამპანიები. ეს სამი რამ ერთმანეთთან დიდ

კავშირშია, რადგან გაყიდვების პროცესის წარმმართველ მთავარ მექანიზმს წარმოადგენს.

გარდა წამახალისებელი აქტივობებისა, რომელიც მომხმარებლებს ჩვენთან დააბრუნებს,

24

გაყიდვების გურუები cross selling-ს, ლოიალობის კამპანიების ან ვაუჩერების სისტემის

დანერგვას გვთავაზობენ გამოსავლად და მსგავსი ტიპის აქტივობებით მოგვიწოდებენ

მოხმარებლების გააქტიურებისკენ. მათ აქვთ ოქროს წესი: იფიქრე დიდად, დაიწყე

მცირედით და მიაწოდე სწრაფად. ბუნებრივია, თითოეული ამ კამპანიის ორგანიზებისთვის

მნიშვნელოვან როლს თამაშობს ანალიტიკა. (იხ. გრაფიკი 2. )

აუცილებლად უნდა ავღნიშნოთ, რომ ისევე როგორც ბიზნეს ანალიტიკასა და ბიზნეს

ინფორმაციულობას შორის, ასევე მოხმარებლის ანალიტიკასა და მოხმარებლის

ინფორმაციულობას შორის არის სხვაობები, რომელიც პროცესის ჯაჭვში ჩართულობის

ღირებულებით განისაზღვრება. ბიზნესის ანალიტიკა და ინფორმაციულობა,

განსაკუთრებულად უფრო გაჯერებულია ინფორმაციითა და ექსკლუზიურობით, ვიდრე

მომხმარებლის ირგვლივ მბრუნავი საშულებები, რადგან მოხმარებელი ზოგჯერ

არაპროგნოზირებადია და ანალიზზე დაყრდნობა 100%-ით არ შეიძლება.

იმპულსები ვარირებს და პროცესის წარმართვა დამოკიდებულია მოხმარებლების

შეცნობასა და ორგანიზაციაში მათი შეფასების ხარისხის გაუმჯობესებაზე ინფორმაციული

წყაროებისა და მათი მოპოვების მრავალფეროვანი საშუალებებით. თუ თქვენ ანალიზს

უყურებთ, მხოლოდ როგორც ტექნიკურ საშუალებას, თქვენ წაგებული დარჩებით.

ბევრი კომპანია არ აფასებს ინფორმაციას სწორად. შეუძლებელია მოხმარებლის

შეფასებისა და ანალიზის გარეშე დაგეგმო კამპანიის მოგება და მოახდინო შედეგების

ოპტიმიზაცია. თუ კომპანიას სურს მოახდინოს შედეგი, ამისთვის მას განხორციელების

ხელსაწყოების მთელი რიგი დასჭირდება.

იმისთვის, რომ ეს ყველაფერი ნაბიჯ-ნაბიჯ შეძლოთ გირჩევთ რამდნეიმე საშუალებას

1. შეადგინეთ პროცესის რუქა, რომელიც გაჩვენებთ თუ როგორ გინდა იმუშაოს

თქვენმა ხელქვეითმა ისე, რომ თქვენს მიერ დაგეგნილ კამპანიას მოერგოს.

გამოიყენეთ საუკეთეოს პრაქტიკები ამისთვის.

25

2. შექმენით ტექნიკური სისტემა, რომელიც ამ კამპანიას ხარვეზების ან კითხვების

შემთხვევაში მხარს დაუჭერს.

3. დაატრენინგეთ თქვენი დაქირავებული თანამშრომლები შესაბამისად.

4. შექმენით შესაბამისი საბონუსე სისტემა, რომელიც მიბმული იქნება გაყიდვებზე. ის

უფრო დაამოტივირებს თანამშრომლებს შეასრულონ თქვენი გეგმები.

დიახ, როცა ჩვენ ვსაუბრობთ მოხმარებლების ანალიზზე, მათი ქცევის პროგნოზირებასა და

ამის მიხედვით გაყიდვების ზრდასა და ზრდის სურვილის გამო დაგეგმილი მარკეტინგულ

საქმიანობაზე თარგეთირების მეთოდებით, ხშირად გვავიწყდება ხელსაწყოები, რომელიც

მთავარი იარაღია ამისთვის- თანამშრომლები. სწორედ ამიტომ, ჩამოვთვალეთ რამდენიმე

გზა იმისთვის, რომ წინასწარ გავითვალისწინოთ ნებისმიერი ნაბიჯი ჩვენი შედეგების

მიღწევამდე და იმ შემთხვევაში, თუ საუბარია ცოცხალი ძალის მიერ გაყიდვების გაზრდის

პროვოცირებაზე, თუნდაც ბექ ოფისის საშუალებით (მაგ: ქოლ ცენტრი, საიტი და ა.შ).

აუცილებელია თანამშრომლების ჩართულობა.

ანალიტიკური პროგნოზირებისთვის აუცილებელ ეტაპს წარმოადგენს ინფორმაციული

სტრატეგია, როგორც ცოდნის ერთობლიობა და ინფორმაცია, რომელიც მოითხოვს, რომ

ბიზნეს სტრატეგია იყოს წარმატებული, გააჩნდეს გეგმა თუ როგორ დაუჭიროს მხარი

გადაწყვეტილებებს და მათ განხორციელებას/ოპერაციულ ქმედებებს. მცირე

დეფინიციასაც დავამატებდით კომპლექსურობისთვის ინფორმაციული სტრატეგია შედგება

3 მნიშვნელოვანი ასპექტისგან, რომელიც უნდა იყოს მართული ანუ გადაწყვეტილი და

რეგულირებული, რომ გამოიყენო ინფორმაციული წყაროების ერთობლიობა.

1. აუცილებელია იყოს ბიზნეს მოთხოვნები, რომელსაც კომპანია უყენებს თითოეულ

მის დეპარტამენტს, რადგან დირექტივები და რეაგირების გზები იყოს ნათელი.

2. ანალიტიკური კომპეტენციები, რომელიც თუ არ ვიცით რა დროს როგორ

გამოიყენო, მიგვიყვანს იმ შედეგამდე, რომ ერთსა და იმავე თავსატეხის ამოხსნისას

იგივე ანალიტიკური გადაჭრის მეთოდებით ერთ ადგილზე გავიჭედებით და

26

პროცესი ვერ განვითარდება. ყველაზე ჭკვიანების გადარჩენის გზა არის მოგება და

არა ერთი და იგივე გამოყენებული ფორმულის გამეორება.

3. მონაცემთა ფუნდამენტი- თუ არ გაქვთ წვდომა ინფორმაციაზე, რომელიც

სხვადასხვა მონაცემების სახით არის შენახული, ანალიტიკა ფაქტობრივად

შეუძლებელი იქნება. შესაბამისად, ხანდახან გამოცდილი დეველოპერის ჩარევა

შეიძლება გახდეს ისეთ საკითხებში საჭირო, სადაც აქამდე გადაწყვეტილების

მიმღებთათვის სხვა გუნდის წევრების ჩახედვა არ იყო შესაძლებელი. გუნდმა

ერთიანი მუშაობის შედეგად და სხვადასხვა არხების მონაცემების გაერთიანების

შესაძლებლობების ფონზე უნდა შეძლოს სწორი შედეგის დადება.

სტრატეგია არის მეფე- ბიზნეს სტრატეგიაზე დაყრდნობით გუნდის თითოეულმა

ფუნქციურმა ერთეულმა (ადამიანური რესირსები, გაყიდვები , ფინანსები და ა.შ)

ერთმანეთთან უნდა გამონახონ ფუნქციური დაკავშირებისა და თანამშრომლობის გზები,

რადგან როდესაც საუბარია მოხმარებელზე, რომელიც ჩვენი კომპანიის ზრდისა და

განვითარებისთვის მნიშვნელოვანია, სჭიროა იყოს მოძებნილი სპეციფიური მიდგოები.

საუკეთესო მაგალითია ამის ინფორმაციული ბორბალი. (იხ. გრაფიკი 3. )

ხშირად გაყიდვებისა და მარკეტინგის მენეჯმენტი არის გაიგივებული მოხმარებელთან

ურთიერთობის მენეჯმენტთან (CRM), რადგან ეს პროცესი არის ის თუ როგორ ვეპყრობით

ჩვენს მოხმარებლებს. პროგნოზირება გვეუბნება თუ როდის, რატომ და რომელ

მომხმარებელს დავკარგავთ და ამის საფუძველზე ხდება საფუძვლიანი აქტივობების

წარმართვა ამ უმნიშვნელოვანეს ნაწილში. სხვადასხვა დაყოფილ ინფორმაციაზე

დაყრდნობით ბიზნეს ანალიტიკა იწყებს ისეთი მონაცემების ძიებას, რომელიც

უზრუნველყოფს წვლილის შეტანას მონაცემთა გააზრების მოდელსა და სტატისტიკურ

მცდელობებს შორის. შესაძლოა ეს მონაცემები ისედაც არსებობდეს, მაგრამ თუ არ

მოიპოვება, ალტერნატიული საშუალება არის, რომ კომპანიამ ან დაიწყოს მისი შექმნა

ახლა ან მომავალში, რასაც ხანგძლივი დრო და ენერგია დასჭირდება.

ჩვენ გვჭირდება 3 ტიპის ინფორმაცია:

27

1. ინფორმაცია, რომ დავიწყოთ და შევმქნათ ახალი პროცესები

2. არსებული პროცესების მონიტორინგის შედეგად მირებული ინფორმაცია

3. შემსწავლელობითი ინფომრაცია, რომელიც არის სტრატეგიული ფუნქციის

უკუკავშირი და პარალელი გაყიდვების დეპარტამენტის შესაძლებლობებსა და

არსებულ თუ სამომავლო საშიშროებებზე ისტორიული მარკეტინგული აქტივობების

შედეგად მიღებული გამოცდილებით.

ამიტომ, ანალიზისთვის აუცილებელია ბიზნესის, ანალიტიკისა და მონაცემთა დამუშავების

უნარები, ადამიანები და პროექტზე მუშაობის უნარები. ასეთი მხოლოდ ლიმიტირებული

ოდენობის კადრები არსებობს, მითუმეტეს საქართველოს ბაზარზე. მათი პოვნა რთულია,

მაგრამ თუ იპოვით ისინი კომპანიას ძვირად დაუჯდება.

ჩვენ ავღწერთ პროცესს, როგორც კოორდინირებული სერიების წყებას საერთო მიზნებით

გონებაში. არსებობს ორი გზა რევოლუციური და ევოლუციური. გააჩნია თუ რომელს

მოირგებს კომპანია. თუ თქვენ ხართ ბიზნესის წარმომადგენელი, რომელიც ნაბიჯებს

ახლახანს დგამს, სჯობს ევოლუციური მიდგომები გამოიყენოთ წარსული

გამოცდილებებით. თუ რევოლუციური ბიზნესი გაქვთ ახალი მოდელების გამოგონება ან

ძველის გარდასხვა მოგიწევთ, რაც საკმაოდ თამამი ნაბიჯია ანალიტიკის სფეროში.

იმისთვის, რომ კომპანიამ შეინარჩუნოს პოზიცია, მისი პროცესი კონფიგურირებულ უნდა

იქნას ბაზრის მოთხოვნის შესაბამისად. ის გზა თუ როგორ იყენებ შენი სეგმენტაციის

მოდელს, არის გზა რომელიც დაკავშირებულია შენი ინფორმაციული წყაროს, მონაცემთა

ერთობლიობის რეალობასთან ან არის აბსტრაქტული იდეა, რომელიც მარტივი Power

Point პრეზენტაციით აწყობილი.

28

ანალიტიკური მოდელები

ანალიტიკურ მოდელს, მათ შორის მარკეტინგსა და გაყიდვებში, შესაძლებელია ჰქონდეს

სხვადასხვა ფორმა და ზომა მისი კომპლექსურობიდან და დეტალებიდან გამომდინარე.

გამომდინარე იქიდან თუ რა საჭიროებისთვისაა შექმნილი. ზოგიერთი სტატისტიკური

მოდელი სხვადასხვა სპეციფიკაციებს იყენებს ინფორმაციის გაფილტვრისათვის და უფრო

ღრმა დეტალებს ეძებს.

რეგრესიული მოდელ - მათემატიკური მოდელი, რომელიც აღწერს დამოკიდებულებას

დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ ცვლადებს შორის. კორელაციისგან განსხვავებით,

რომელიც ჯერ ადგენს ურთიერთობების მიზეზს და შემდეგ მიღებულ დასკვნებს ტესტავს

რეგრესიულ მოდელზე. რეგრესიული მოდელს ახასიათებს მიზნობრიობა. ის იკვლევს და

შესაბამისად სჭირდება საკვლევი პოპულაცია, ამიტომ აუცილებელია საუკეთესო მოდელის

აწყობა იმისთვის, რომ საუკეთესო ნამდვილი ცვლადები განისაზღვროს და მეტი

სიფრთხილისთვის ანალიზი ჩაუტარდეს დამოუკიდებელ ცვლადებს.

წრფივი რეგრესია- არის დამოკიდებული ცვლადი ხაზობრივ ფუნქციებში სხვადასხვა

ახსნადი ცვლადების საშუალებით. ის ცდილობს, რომ იწინასწარმეტყველოს და ახსნას.

ცალმხრივი რეგრესია- არის რეგრესიული პროცედურა, რომელსაც მოდელის შექმნისას

წინასწარ არ სჭირდება ცვლადი. ამის ნაცვლად ის იძლევა საშუალებას, რომ დაიმატოს

ცვლადები და ნაწილობრივი კორელაციით განსაზღვროს ისინი.

logit or probit რეგრესია- უფრო დიდი მაშტაბის მოდელი, ვიდრე წრფივი რეგრესია. ის

იძლევა დისკრიტული რეზულტატის მიღების საშუალებას განმეორებითი ცვლადების

29

მეშვეობით. ძირითადად დამოკიდებული ან პასუხისმგებლობის მქონდე ცვლადი არის ორ

ნაწილად გაყოფილი (მაგ: წარმატება/მარცხი)

რეგრესიული spline- ეს მოდელი იძლევა საშუალებას, რომ სხვა მოდელებმა

დააგენერირონ მონაცემები სხვადასხვა რეგიონების დამოკიდებული ცვლადებიდან. ის

იძლევა საშუალებას, რომ იყოს შექმნილი ნაწილ-ნაწილ უამრავ დამოკიდებულ ცვლადებს

შორის პორციებით.

იმისთვის, რომ დარწმუნდეთ თუ რომელი მოდელია გამოსადეგი ამა თუ იმ კომპანიისთვის,

საჭიროა ვალიდაციისთვის მისი გატესტვა. სხვადასხვა კომპანიები საერთო მონაცემებს

აუცილებელად ყოფენ და ნაწილ-ნაწილ ტესტავენ იმისთვის, რომ მონაცემების

ერთობლიობამ გიჩვენოს საუკეთესო შედეგი. საუკეთესოვე საშუალება ამისთვის არის

სტატისტიკური ანალიზი და ის ხელსაწყოები, რომელსაც კომპიუტერული ტექნოლოგია

გვაძლევს.

30

სტატისტიკა და მონაცემთა ანალიზი

ჩვენს ხელთ უკვე არსებული ან ჩვენს მიერ შეგროვებული მონაცემების დამუშავებისას

მნიშვნელოვანია, რომ აუცილებლად გვახსოვდეს, რომ არსებობს სტატისტიკური

მონაცემთა ანალიზი, რომელსაც შეგვიძლია ვუწოდოთ ერთგვარი ხელსაწყო.

სტატისტიკური მონაცემთა ანალიზი გვეხმარება უკეთ გავერკვეთ ჩვენს გარშემო არსებულ

სამყაროში და გავაანალიზოთ უსასრულო მონაცემები, რომლებიც დაუსრულებლად

ტრიალებენ ჩვენს გარშემო. კერძოდ, ინფემერული სტატისტუკური მეთოდები გამოიყენება

სხვადასხვა ჰიპოთეზების შესამოწმელად, რათა დადგინდეს კვლევის შედეგები

განხორციელდება თუ არა იქ, სადაც ყველაზე ნაკლებად არის სავარაუდო. სტატისტიკური

მეთოდები გამოიყენება სხვადასხვა კვლევითი პარადიგმების მეშვეობით შეგროვებული

მონაცემების ანალიზისთვის.

ბიზნეს სამყაროში სტატისტიკური მონაცემთა ანალიზი შეიძლება გამოყენებული იქნას

კომპანიებში იმისთვის, რომ დაეხმაროს მენეჯერებს მიიღონ სწორი გადაწყვეტილებები და

მოახდინონ ორგანიზაციის ეფექტურობისა და მომგებიანობის ოპტიმიზაცია, ვინაიდან

სტატისტიკური მონაცემების გაანალიზების საფუძველზე შესაძლებელი ხდება სხვადასხვა

პრობლემების მოგვარების გზების ინტერპრეტირება. აგრეთვე სტატისტიკური ანალიზის

საფუძველზე მარკეტინგის სფეროს წარმომადგენლებს შესაძლებლობა ეძლევათ

31

მარტივად მოახდინონ ბაზარზე მომავალი ტენდენციების პროგნოზირება და გაიგონ, თუ

როგორ მისწვდნენ კონკრეტულ სეგმენტებს.

თუმცა, მიუხედავად სტატისტიკური ანალიზის ესოდენ მნიშვნლოვანი სარგებლიანობისა,

ბიზნეს სფეროში გადაწყვეტილების მისაღებად ნაწილი ამჯობინებს დაეყრდნოს საკუთარ

გამოცდილებას, რა თქმა უნდა, ამას თავისი ობიექტური მიზეზები აქვს, რომლის

გასაანალიზებლადაც უმჯობესია ვისაუბროთ იმ შეზღუდვებზე, რომელიც თან სდევს

სტატისტიკურ ანალიზს.

მოსაზრება იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება მივიღოთ ბიზნეს-გადაწყვეტილება ორ

ნაწილად იყოფა. ნაწილი ამჯობინებს გამოიყენოს სტატისტიკური ანალიზი, ხოლო მეორე

ნაწილი გადაწყვეტილების მიღებისას ეყრდნობა საკუთარ პრაქტიკას. სინამდვილეში

ორივე მიდგომას აქვს როგორც დადებითი, აგრეთვე უარყოფითი მხარეები. სტატისტიკური

მეთოდები ნაკლებად მიკერძოებულია ვიდრე სუბიქტური გადაწყვეტილებები, აგრეთვე იგი

უფრო საიმედოა, ვინაიდან ეფექტურად იყენებს ისტორიულ მონაცამებს. თუმცაღა,

აღსანიშნავია ისიც, რომ სტატისტიკური მეთოდები მუშაობს მხოლოდ იმ მონაცემების

მიხედვით, რომელთა მიღებაც შესაძლებელია და ზოგჯერ შესაძლოა არ იყოს

ხელმისაწვდომი საკმარისი ემპირიული მონაცემები. მეორე მეთოდის მიხედვით,

გადაწყვეტილების მიღება ხდება წარსულ გამოცდილებაზე დაყდნობით, რათა გააკეთოს

გარკვეული დასკვნები გადაწყვეტილების მიღებისათვის. თუმცა, მენეჯერი ან ანალიტიკოსი

ადამიანის შეცდომამ შესაძლოა გახადოს მეტად ოპტიმისური (ან პესიმისტური), ვიდრე ისეთ

მონაცემებზე დაყრდნობით მიღებულმა გადაწყვეტილებამ, რომელიც ჯერ შესაძლოა არ

არსებობდეს ან მათში გათვალისწინებული არ უნდა იქნას კორელაციური ცვლადების

შედეგები.

თუმცა, შესაძლოა ძალიან ბევრ სიტუაციაში სუკეთესო მიდგომა იყოს ადამიანის

გამოცდილებისა და მსჯელობის შეთავსება სტატისტიკური ანალიზის ობიექტურობასთან.

მსჯელობასთან, ვინაიდან მსჯელობა არის გასაღები, რომელიც განსაზღვრავს კვლევის

რომელი მონაცემებია შესაბამისი კვლევის პარადიგმის შესაქმნელად, აგრეთვე

32

მნიშვნელოვანია თუ კვლევის რომელი ტიპი იქნება უფრო ეფექტური ანალიზის

გაკეთებისას. შეჯამების სახით, შეიძლება ითქვას, რომ გამომდინარე იქიდან, რომ არსებობს

უამრავი სტატისტიკური მეთოდი, მათი სწორი შერჩევა განაპირობებს რამდენად

მართებული იქნება ჩვენთვის ანალიზის შედეგები, ხოლო მსჯელობა შეგვიძლია

გამოვიყენოთ სწორი საკვლევი პარამეტრების შესარჩევად, რათა საბოლოო ჯამში

მივიღოთ მართებული შედეგი.

აუცილებლად უნდა შევეხოთ თემას, რომელიც მიმოიხილავს ჩვენთვის საინტერესო

რამოდენიმე კვლევის ტიპს, რომელიც გვაძლევს საშუალებას შევისწავლოთ ბიზნეს-

პრობლემა ექსპერიმენტების საშუალებით, რომლებიც გარკვეულწილად იძლევა

საშუალებას კლევის მსვლელობისას მისცეს ექსპერიმენტორს კონტროლის საშუალება

ცვლადებთან მიმართებაში. ესენია: ლაბორატორიული ექსპერიმენტი, საველე

ექსპერიმენტი და ე.წ სიმულაცია. თუმცა, ასეთი კვლევის ჩატარება ყოველთვის არ არის

შესაძლებელი, შესაბამისად არსებობს ბიზნეს-პრობლემების შესწავლის სხვა მეთოდები,

რომლებიც შეისწავლიან რეალობას ნაკლები კონტროლის საფუძველზე. ერთ-ერთი

ასეთი მიდგომაა საველე შესწავლა, ეს მიდგომა იკვლევს, თუ როგორ იქცევიან ადამიანები

რეალურ ცხვორებაში. მაგალითად: თუ გვაქვს ორი interface-ის დიზაინი, რომელთაგან

უკვე ორივე ჩაშვებულია ბაზარზე, მკვლევარს შეუძლია დააკვირდეს თუ რომელი ტიპის

მყიდველი ყიდულობს თითოეულ მათგანს და გამოიყენოს აღნიშნული ინფორმაცია

იმისთვის, რომ განსაზღვროს აღნიშნული პროდუქტის მარკეტინგი. საველე შესწავლა

აგრეთვე შეიძლება შეეთავსოს survey research-ს, ამ შემთხვევაში სუბიექტები უნდა

გამოიკითხოს საკვლევი ჯგუფის წევრის მიერ ან მათ უნდა შეავსონ მკვლევარის მიერ

შედგენილი კითხვარი, საიდანაც მიიღებს მისთვის საინტერესო ინფორმაციას. აგრეთვე,

მსგავსი კითხვარი შეიძლება გაკეთდეს მაქსიმალურად დეტალური სახის, ნებისმიერი იმ

მონაცემის შესაგროველად, რაც კვლევისთვის იქნება საჭირო. თუმცა, ხშირად მსგავსი სახის

კვლევა უფრო ხანგრძლივია, ვიდრე თავად საკვლევი საგანი. ზემოაღნიშნულ ორივე

კვლევის მეთოდს არ გააჩნია დამატებითი დაკვირვების საშუალება კვლევის დროს,

33

შესაბამისად რთულია გარკვევა იმისა, თუ რამდენად მართალია საკვლევი ობიექტის მიერ

გაცემული პასუხები, ვინაიდან შესაძლოა მას უბრალოდ არ ჰქონდა საკმარისი დრო

იმისთვის რომ გულდასმით შეევსო კითხვარი ან არ იყო დაინტერესებული კვლევაში

მონაწილების მისაღებად, არ მოსწონდა კომპანია, ან სცემდა პასუხებს მხოლოდ

მკვლევარის სასარგებლოდ.

მას შემდეგ რაც ხდება შერჩევა, თუ რა ტიპის კვლევა იქნება ჩვენთვის ყველაზე მისაღები და

ეს კვლევა ხორციელდება, მის შედეგებზე დაყრდნობით ჩვენ უნდა დავიწყოთ ჩვენთვის

ყველაზე მომგებიანი კამპანიის შერჩევა, ამიტომ ქვემოთ განვიხილავთ თუ რა მნიშნველობა

აქვს ჩვენთვის მაქსიმალურად მომგებიანი მარკეტინგული კამპანიის შერჩევას და როგორ

ამოვარჩიოთ იგი.

ანალიტიკური პროგნოზირების შეცდომები

უკვე შევთანხმდით, რომ ანალიტიკური პროგნოზირება ბიზნესისათვის ერთ-ერთი

მნიშნველოვანი იარაღი და ძალაა, თუმცა როგორც სხვა დანარჩენი არც ეს ინსტრუმენტია

სრულყოფილი და, რაღა თქმა უნდა, მასაც აქვს გარკვეული უარყოფითი მხარეები. სანამ

უარყოფით მხარეებს განვიხილავთ მოკლედ გადავავლოთ თვალი ანალიტიკური

პროგნოზირების სარგებლიანობას:

1. ის გეხმარება უკეთ გააზრებასა და წინასწამეტყველ;ებაში.

2. მარკეტინგს ეხმარება სწორ სეგმენტაციაში, თარგეთირებასა და სარეკლამო

კამპანიის ეფექტურად და ნაკლები დანახარჯით წარმართვაში.

3. ამცირებს სამუშაო ძალას, რომელსაც დაკარგავდით თქვენთვის არარელევანტურ

ხალხზე.

34

4. რეალურად მოხმარებელსაც ეხმარება უკეთ დანახვაში მათი საჭიროების და ამ

აპლიკაციების შევსების ფონზე თავად კომპანიასაც სხვადასხვა ვარიანტებისა და

საფასო დაჯგუფებების ჩამოყალიბების კუთხით.

5. გვეხმარება პოტენციურად თაღლითური/პრობლემური ქმედებები აღმოვფხვრათ

6. დაჯგუფებას ახდენს და უფრო მიზანმიმართულ გზას უჩვენებს კომპანიას წინასწარი

ქმედებებისკენ.

ახლა კი განვიხილოთ ის უარყოფითი მხარეები რაც შესაძლოა თან ახლდეს ანალიტიკური

პორგნოზირების პროცესს:

პირველ რიგში, ყველაზე დეტალიზებული მოდელიც ხანდახან შესაძლოა არ იყოს 100%-

ით მართალი. ესეთი შეცდომები შესაძლოა ნებისმიერ კომპანიაში გამომჟღავნდეს და

აუხსნელად დარჩეს. ერთადერთი ახსნა ამ შემთხვევაში რამაც შესაძლოა ეს განაპირობოს

არის ინდივიდუალიზმი და ჩვენი გადაწყვეტილებების ზოგჯერ მოულოდნელი

ცვალებადობა. ანუ „შეცდომა“ ჩნდება, როცა წინასწარმეტყველება სცდება მიღებულ

შედეგს.

ეს შესაძლოა ანალიტიკური პროგნოზირებისთვის საჭირო სპეციფიკაციების მიზეზიც იყოს

გამომდინარე იქიდან, რომ არ მოიცავდეს ზოგიერთ მნიშვნელოვან საკვლევ კომპონენტს

ან პირიქით არ მოიცავდეს ერთი შეხედვით უმნიშვნელოს ან საერთოდ მესამე,

მეოთხეხარისხოვან რაიმე დეტალს. გარდა ამისა, სხვადასხვა პარამეტრი შესაძლოა

მართლაც გარემო პირობებიდან გამომდინარე იყოს ცვლადი.

ცვლადის მაგალითად შეგვიძლია მოვიყვანოთ ეკონომიკა, რომელიც წლიდან წლამდე

საქართველოში ვითარდება და წესით მზარდია,თუმცა ძირითადად უცვლელი რჩება

მოსახლეობის ხელფასები. შესაბამისად პროდუქტი, რომელიც უწინ გათვლილი იყო

მოსახლეობის საშუალო ფენაზე, ხოლო ახლა მისი საბაზრო ფასი გაიზარდა იმპორტის

დამატებითი გადასახედებიდან და აგრეთვე ლარის კურსის არასტაბილურობიდან

გამომდინარე, ახლა უფრო ძვირი ღირს. შესაბამისად მან უკვე გადაინაცვლა მაღალ

35

საფასო სეგმენტში და მისი მომხმარებლები გახდნენ ისინი, ვისაც საშუალო სამომხარებლო

სეგმენტზე მაღალი შემოსავლის მფლობელია ხოლო ისინი ვინც ადრე ყიდულობდა ასეთ

პროდუქტებს, ვინაიდან მათი ფინანსური შემოსავალი საბაზრო ფასების ზრდასთან ერთად

უცვლელი რჩება როგორც მომხარებელი კონკრეტული პორდუქტისთვის უბრალოდ

დაიკარგა.

სხვადასხვა უარყოფითი მხარეების მიუხედავად, ეს ყველაფერი შესაძლოა ძალიან

უმნიშვნელო იყოს თუ თავიდანვე მოხდება სწორი მოდელის შექმნა ამ ფაქტორების

გადახედვა და თავიდანვე აღმოფხვრა მოხდება. გაითვალისწინეთ, ამისათვის კომპანია

უნდა მოემზადოს საკმაოდ დიდი დანახარჯებისთვის, რადგან ეს პროცესი ასოცირდება

სწორ ანალიზთან, რომელსაც სჭირდება ტექნოლოგია და არა უბრალოდ ექსელის

ცხრილი. თუმცა, თუ კომპანია გამონახავს სახსრებს რათა გაიღოს ერთჯერადი ხარჯი

მოდელის შესაქმნელად, მას შეუძლია ივარაუდოს, რომ სამომავლოდ ამ ხარჯს უკან

ათმაგად დაიბრუნებს მიღებული ბენეფიტების საფუძველზე.

სხვადასხვა მარკეტინგული მიდგომები

როდესაც მარკეტინგს მოიხსენიებენ, ხშირად უფიქრდებიან მის ფუნქციებს, გამომდინარე

იქიდან, რომ იგი მჭიდრო კავშირშია მომხმარებლებთან; თუმცა უახლოეს მომავალში

მოსალოდნელია მარკეტინგის კიდევ ერთი მიმართულების, ბიზნესი ბიზნესისთვის ანუ B2B

მარკეტინგის განვითარება.“ 2007 წლის მარკეტინგის პრიორიტეტების და გეგმების

მიხედვით B2B მარკეტინგის მეშვეობით საგრძნობლად გაიზრდება მარკეტინგული

ძალისხმევა ვინაიდან B2B მარკეტინგზე დაიხარჯება გაზრდილი ბიუჯეტები, კომპანიები

ხელს მიჰყოფენ ონლაინ ბიზნესის მიმართულებას და მეტად გამოიყენებენ ახალ

36

ტექნოლოგიებს. გამოკითხვის წარმოებისას რესპოდენტებმა დააფიქსირეს თავისი

სამომავლო გეგმები, რომელთა შორის გამოიკვეთა სამი მოწინავე: 1. მეტი

მომხმარებლების შეძენა (გამოკითხულთა 62.3%), 2. ბრენდის ცნობადობის ზრდა

(გამოკითხულთა 19.5%), 3. არსებული კლიენტების შენარჩუნება (გამოკითხულთა 11%).

უნდა აღინიშნოს, რომ B2B მარკეტინგი გახდა განუყოფელი ნაწილი ბიზნესის,

ინდუსტრიული წარმოების და სახელმწიფო გაყიდვებისა (Oliva, n.d., p. 1.) შესაბამისად,

გარდა მოხმარებლების შენარჩუნებისა და ამოცნობისა, ანალიტიკურ პროგნოზირებას

მარკეტინგსა და გაყიდვებში აუცილებლად სჭირდება პარტნიორების ანალიზი და შეფასება

მისი კავშირებისა და გავლენის გასავრცელებლად.

არსებობს უამრავი განსხვავება ბიზნეს მარკეტინგსა და სამომხმარებლო მარკეტინგს

შორის, მაგალითად ბიზნეს მარკეტინგი იყენებს მოკლე და პირდაპირ გზებს ინფორმაციის

მიწოდებისთვის მაშინ, როდესაც სამომხმარებლო მარკეტინგი ამ პროცესში ცდილობს

მოიცვას რაც შეიძლება დიდი მასები. ამავდროულად გამოდის რომ, ბიზნეს მარკეტინგი

ნაკლები დანახარჯებით და პირდაპირ აღწევს სასურველ კომუნიკაციას, ხოლო

სამომხმარებლო მარკეტინგის მიდგომა უფრო მეტად დანახარჯიანია.

B2B მარკეტინგის პროცესი არის:

ტრანზაქციები ღირებულების ჯაჭვებს შორის და მის გარშემო

ღირებულება, რომელიც პირველ რიგში განისაზღვრება ბიზნეს-ეკონომიკური

გამოყენებით

მომხმარებელთა მცირე რაოდენობა, გაზრდილი პერსონალიზირებული

მარკეტინგი

მსხვილი მომხმარებლები ძლიერი საბაზრო ძალაუფლებით

დიდი ერთეული ტრანზაქციები

კომპლექსური და ხანგრძლივი გაყიდვების პროცესები, რომლებიც მოიცავს ბევრ

მოთამაშეს, რაც ქმნის მოთხოვნის გადაწყვეტილების ჯაჭვს

37

ღრმა პარტნიორობა ღირებულების ჯაჭვის წევრებს, მათ შორის მომხმარებლებს

შორის.

გაყიდვები, რომელიც ფოკუსირებულია მრავალჯერადი შესყიდვის გავლენის მქონე

მომხარებლებზე

სამომხმარებლო მარკეტინგის პროცესი არის:

გარიგებები დილერების მეშვეობით საბოლოო მომხმარებლამდე

საბოლოო მომხმარებლის სამომხმარებლო აღმით განპირობებული

ღირებულებები

ბრენდ-მენეჯმენტზე ფოკუსირება

თითქმის ერთგვარი მომხმარებლების დიდი რაოდენობა

მცირე მოცულობის ტრანზაქციები

როგორც წესი, მცირე ხანგრძლივობის მქონე ხაზოვანი გაყიდვების პროცესი

საბოლოო მომხმარებელზე ფოკუსირებული აქტივობები გაყიდვებისთვის

ზემოთ აღწერილი განსხვავებები კომპანიას თვალსაჩინოდ წარმოუდგენს სამოქმედო

გეგმისთვის მნიშვნელოვან გასათვალისწინებენ ფაქტორებს, როდესაც სამოქმედო გეგმის

შემუშავებაზე მიდგება საკითხი. უპირატესობა, რაც ჩვენი კომპანიისთვის მომგებიანია არის,

რომ ბიზნეს მარკეტინგის საფუძველი დამყარებულია ხელსაყრელი და ღირებული

ურთიერთოების დამყარებაზე ორ ინსტიტუციასა და მუშაკებს შორის. ძირითადად ბიზნეს-

მარკეტერები ფოკუსირებული არიან მომხმარებლების მცირე რაოდენობაზე და იყენებენ

ფართო, კომპლექსურ ტექნიკურ გაყიდვების პროცესებს. ახალი და უფრო განვითარებული

მარკეტინგული და საკომუნიკაციო ტექნიკის საშუალებით ბიზნესი ბიზნესისთვის

მარკეტინგის და სამომხმარებლო მარკეტინგის ძალისხმევა კი იკვეთება სხვადასხვა

კორპორაციებში. ბიზნეს მარკეტერებმა უნდა გაიაზრონ, თუ როგორ მუშაობს ერთად ორი

მეთოდი და ამის საშუალებით შექმნან და მიიტანონ ღირებულებები მომხმარებლამდე.

38

ღირებულების მნიშნველობა

ყველა მარკეტინგულ პრაქტიკაში ღირებულება ცენტრალური მამოძრავებელი ძალაა,

განსაკუთრებით კი ბიზნეს მარკეტინგში. ბიზნეს ბაზრებზე პროდუქტის ან მომსახურების

რეალური ღირებულება შეიძლება გამოირკვეს მხოლოდ მისი როლით ინდუსტრიაში და

შემდგომში საუკეთესო ალტერნატივის სახით იქნეს მიწოდებული მომხმარებლისთვის. ეს

ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი დეტალია, როდესაც ვცდილობთ ანალიტიკური მოდელის

შემუშავებას და სავარაუდო გვერდითი მოვლენების გამოკვეთას. მაგ: მაიკროსოფტმა

წარმოადგინა ვინდოუს 2007, თუმცა, მიუხედავად ამისა ბევრი კომპანია მაინც აგრძელებდა

ვინდოუს 2003-ის გამოყენებას და არ უფიქრიათ მისი გაახლება, სანამ ახალ ვერსიაში

საბოლოოდ არ აღმოიფხვრებოდა ხარვეზები. ეს მაგალითი გვიჩვენებს იმ ფაქტს, რომ

ხშირ შემთხვევაში სიახლეების მიმართ მომხმარებელი იწვევს უნდობლობას და საჭიროა

გარკვეული დრო იმისთვის, რომ ე.წ word of mouse პრინციპით ინფორმაცია ჩვენს დადებით

მხარეებზე მოხმარებლიდან მოხმარებელს გადაეცეს, რომ მოხდეს მათი მეტი ჩართულობა

ან სრულიად პირიქით, ის გვაჩვენებდეს ჩაშვების პროცესში ჩვენს ხარვეზებსა და სისუსტეებს

და გვიბიძგებდეს მათი გამოსწორებისკენ.

როცა საუბარია პროდუქტის ღირებულების ჩამოყალიბებაზე, სამომხმარებლო ბაზრებზე

ღირებულება ეფუძნება აღქმას მაგ: ყავის ღირებულება დამოკიდებული შეიძლება იყოს

ბრენდის სიმბოლოზე, გამოცდილებაზე ან გემოს უპირატესობაზე. ეს თეორიულად და

წლების გამოცდილების დონეზე მართlაც ასეა. პრაქტიკაში გვხვდება კომპანიები,

რომლებმაც საკუთარ პროდუქტს დაადეს ძალიან დაბალი ღირებულება. ბევრი თვლის,

რომ ფასი და ღირებულება ერთმანეთზეა დამოკიდებული. თუმცა, განფასება, რომელიც

დამოკდებულია ღირებულებაზე იწვევს შეცდომას ფასდადებაში, რაც შეიძლება იყოს

შესაძლო მოგების დანაკარგი. იმისთვის, რომ თავიდან იქნას აცილებული ფასდადების

შეცდომები ანალიტიკური პროგნოზირების საფუძველზე ღირებულებაზე დაფუძნებული

39

ფასდადება უნდა იქნეს გამოყენებული კომპანიების მიერ, ვინაიდან ასეთი ფასდადება

ხდება მაშინ, როდესაც კომპანია ქმნის მარკეტინგისა და გაყიდვების ისეთ პროგრამას,

რომელიც მიმართულია პოტენციური მომხმარებლებისთვის ინფორმაციის მაქსიმალურ

მიწოდებაზე პროდუქტის ან მომსახურების ხარისხის შესახებ. ოლივვა (ნ,დ) თვლის, რომ

„ფასის გავლენის შესწავლა შემოსავალზე არის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი

ანალიზი, რომელიც ბიზნეს მარკეტერს შეუძლია გააკეთოს“. ბიზნეს ბაზრებზე ღირებულება

შეიძლება განიხილებოდეს ბევრ საფეხურზე, მაგ:

ტიპიური მომხმარებლისთვის მიწოდებული ფასის რეალური ღირებულება

ღირებულება მომწოდებლისა და მომხმარებლისთვის და ბრენდის ძლიერი

დამოკიდებულება მომწოდებელთან

რამდენად განსხვავდება ღირებულება არსებული დ აპერსპექტიული

მომხმარებლებისთვის და მათ შორის იმ მომხმარებლებისთვის, ვინც შესყიდვის

გადაწყვეტილებას იღებს კოლექტიურ აზრზე დაყრდნობით

როგორ გავლენას ახდენს სპეციფიური მარკეტინგული აქტივობები

მომხმარებლების მიერ ღირებულებების აღიარებაზე

მას შემდეგ, რაც ბიზნეს მარკეტინგში შეიქმნება ღირებულების მნიშვნელობა, უნდა დაიწყოს

ფასზე დაფუძნებული სტრატეგიების შემუშავება. ფასზე დამოკიდებული ღირებულების

მთავარი მიზანი არის, რომ პროდუქტის ფასი შეესაბამებოდეს მის ფაქტობრივ მიღებულ

ღირებულებას. არსებობს ფასზე დაფუძნებული სტრატეგიის სამი სახე:

1. ისეთივე ფასი, როგორიც აქვს კონკურენტს

2. პროდუქტზე დაბალი ფასის დადება, სამომხმარებლო ბაზარზე დიდი რაოდენობით

მომხმარებელთა ხელში ჩასაგდებად.

3. მაღალი ფასის დაწესება იმ შემთხვევაში თუ პროდუქტი ფლობს

მომხმარებლისთვის უნიკალურ ღირებულებას

40

სამივე სახე საჭიროებს დეტალურ კვლევას, ანალიზსა და დაკვირვებას, რადგან

კომპანიისთვის შეუძლია სერიოზული ფინანსური ზარალის მიყენება, რადგან შესაძლოა თუ

კონკურენტის მსგავსი ფასი აქვს მოხმარებელი მაინც კონკურენტთან წავიდეს, რადგან

მასთან მიჩვეულია, დაბალი ფასის გამო არ ენდოს, რადგან ბაზარზე ახალ კომპანიას

წარმოადგენს ან სულაც უამრავი მომხმარებელი გაუჩნდეს, მაგრამ რესურსი აღარ იყოს

საკმარისი და მოგება არ რჩებოდეს კომპანიას. რაც შეეხება კომპანიის პროდუქცტის მაღალ

ფასს უნიკალური ღირებულებიდან გამომდინარე, შეიძლება გაყიდვების

განსახორციელებლად დიდი დრო დასჭირდეს, რადგან ანალოგიურად ან ნდობა ვერ

მოიპოვოს ან მოხმარებელი ვერ შეწვდეს. ბევრი სხვა მიზეზი შეიძლება არსებობდეს

საბოლოო ჯამში, მაგრამ სიღრმისეული ანალიზი თითოეული საშიშროების შემთხვევაში

სამოქმედო გეგმის არსებობას უნდა ითვალისწინებდეს.

სწორედ ამიტომ, იმისთვის, რომ კომპანია იყოს წარმატებული, მას უნდა შეეძლოს

აწარმოოს დროული და სწორი პროგნოზირება. მარკეტინგისა და გაყიდვების

წარმომადგენლებმა აუცილებლად უნდა გაიხედონ მომავალში და გამოავლინონ გზა, თუ

როგორ უნდა მივიდეს კომპანია დასახულ მიზნამდე, რის გამოსარკვევადაც სწორად

შერჩეული პროგნოზირების მეთოდი და წყარო შესაძლოა იყოს გადამწყვეტი

მამოძრავებელი ელემენტი. გამომდინარე იქიდან, რომ მარკეტინგი გაყიდვების

პროვოცირებას გულისხმობს, თითოეული ნაბიჯის გადადგმამდე აუცილებელია მოხდეს

ანალიტიკური სპეციალისტის ჩართვა, რის საფუძველზეც სწორად ჩატარებული კვლევა

მოგვცემს მიმართულებას, თუ რა გზებით მივაწვდინოთ მოხმარებელს ინფორმაცია,

როგორი ტაქტიკა გამოვიყენოთ საკომუნიკაციოთ, რა ფასი დავადოთ პროდუქტს და ა.შ.

მარკეტინგის ინფორმაციული სისტემა შედარებით დამოუკიდებელი, მაგრამ მჭიდროდ

დაკავშირებული ბლოკების სისტემაა, რომლებიც მოიცავს პირველად მონაცემებს,

მონაცემთა დამუშავების პროგრამებს, უზრუნველყოფს შედეგების წარმოდგენას და

ნაკადების ფორმირებას, ხოლო შიგა ანგარიშების ქვესისტემა ძირითადია. მასში აისახება

მონაცემები გაყიდვებზე, შეკვეთებსა და ფასებზე, მარაგებზე, დებიტორულ და

41

კრედიტორულ დავალიანებებზე და ა.შ. შიდა ინფორმაციის ანალიზი მენეჯერს აძლევს

საშუალებას გამოავლინოს როგორც საწარმოში არსებული პრობლემები, აგრეთვე

სხვადასხვა პერსპექტიული შესაძლებლობები. დაკვირვების სისტემა მოიცავს ინფორმაციას

იმ სიტუაციების შესახებ, რომლებიც არის მოცემულ მომენტში მარკეტინგული კვლევების

ქვესისტემა, მარკეტინგული გადაწყვეტილებების ქვესისტემა, მარგეტინგული

დაკვირვებების ქვესისტემა, შიდა ანგარიშების ქვესისტემა, მარკეტინგული

შესაძლებლობების ანალიზი, მიზნობრივი ბაზრების შერჩევა, შესაბამისი ღონისძიებების

დაგეგმვა/რეალიზება და ა შ. მარკეტინგული დაკვირვება მუდმივი საქმიანობაა მიმნარე

ინფორმაციის დაგროვების სახით გარე სფეროს შეცვლასთან დაკავშირებით, რაც საჭიროა

მარკეტინგული გეგმების დასამუშავებლად და დასაკორექტირებლად არის საჭირო.

მარკეტინგული კვლევები გულისხმობს სხვადასხვა კვლევების ჩატარებას და მიღებული

მონაცემების ანალიზს თითოეული მარკეტინგული ამოცანის თანახმად.

გაყიდვების პროგნოზირება

გაყიდვების პროგნოზირება და ბიუჯეტირება არის უმიშვნელოვანესი პროცესი, რომელიც

მარკეტინგთან ერთად განსაზღვრავს მომავალ გაყიდვებს ბაზარზე არსებულ

მდგომარეობაზე დაყრდნობით. ეს არის საშუალება, რომელიც შეიძლება გამოიყენოს

კომპანიის მენეჯმენტმა ბიზნეს პროცესების სამართავად და შედეგების შესაფასებლად.

გაყიდვების პროგნოზირება მენეჯმენტს აძლევს საშუალებას განსაზღვროს მოკლე ან

გრძელვადიან პერიოდში კომპანიის სტრატეგია და მიზნების, დაგეგმილი შემოსავლები და

მოგება.

არის ფაქტორები, რომელიც უნდა გავითვალისწინოთ პროგნოზირების დროს. ესენია:

მარკეტინგული გეგმა

42

ინდუსტრიის ტენდენციები

ბაზრის მოთხოვნა

ეკონომიკური ფაქტორები

სოციალური ცვლილებები

პოლიტიკური სიტუაცია

სამართლებრივი მდგომარეობა

არსებობს ორი მიდგომა გაყიდვების პროგნოზირებაში: რაოდენობითი და

თვისობრივი/შეფასებითი.

რაოდენობივი ანუ კვანტური მიდგომა იყენებს პროგრამას, ციფრებს არსებულ ისტორიულ

მონაცემებს მომავალი გაყიდვების პროგნოზირებისათვის ანუ ეს მიდგომა მთლიანად

ეყრდნობა არსებულ ინფორმაციას წინა წლების გაყიდვების შესახებ. ასეთი მიდგომა

გამართლებულია ისეთი ბაზრის კვლევისთვის, სადაც მდგომარეობა შედარებით

სტაბილურია და არ ხდება მნიშვნელოვანი ცვლილებები ანუ ბაზარი მწიფეა. ეს არის

რიცხობრივი და დათვლილი გამოსახულება იმისა თუ რა შეიძლება მოხდეს და არა

რეალური გაყიდვების პროგნოზი. არსებობს ორი მეთოდი რაოდენობრივი

პროგნოზირებისათვის:

ქვედა სვლით პროგნოზირება ნიშნავს იმას, რომ აკეთებ მთლიანი ბაზრის, ინდუსტრიის

გაყიდვების შეჯამებას, განსაზღვრავ შენს წილს ბაზარზე და ითვლი შენს სავარაუდო

გაყიდვებს. ეს, რა თქმა უნდა კარგია, მაგრამ მხოლოდ მასზე დაყრდნობა მოიტანს

არასწორ შედეგს თუ რეალობაში მიმდინარე პროცესების გათვალისწინება არ მოხდება და

ფორსმაჟორული სიტუაციების შეფასება, სადაც სხვებთან მიმართებითი პრაქტიკა დიდი

ალბათობით არ გაამართლებს.

ზედა სვლით პროგნოზირების დროს იყენებ არსებულ მონაცემებს ისტორიული გაყიდვების

შესახებ ანუ რამდენი იყიდებოდა გასულ წლებში, ითვალისწინებ ბაზრის მდგომარეობას და

43

ტენდენციას ანუ განსაზღვრავ რა მოხდება გაიზრდება თუ შემცირდება ბაზარი, რა

დაემართება კომპანიის არსებულ წილს ბაზარზე და ამაზე დაყრდნობით აკეთებ

პროგნოზირებას. სწორედ ესაა ის ძირითადი მიმართულება, რაც კომპანიის წარმატების

საწინდარია. ამ შემთხვევებშიც, რა თქმა უნდა, იჩენს-ხოლმე თავს გვერდითი მოვლენები,

თუმცა სწორად დაგეგმილსა და კრიტიკულად გაანალიზებულ მოვლენებს როგორც წესი

ყოველთვის აქვთ რისკების შეფასების გეგმა და შესაბამისად ამ დროს სამოქმედო

მიმართულებაც.

თვისობრივი/შეფასებითი პროგნოზირება გამოიყენება იმ შემთხვევაში, როცა ბაზარი

მოუმწიფებელია ან ახალია და ისტორიული მონაცემები გაყიდვების შესახებ არ არსებობს.

ეს მეთოდი უფრო ეყრდნობა ექსპერტების შეფასებებს. მსგავსი შემთხვევები, რა თქმა უნდა,

იშვიათად ხდება, მაგრამ თუ დადგა ეს მომენტი ჩვენ ძირითადად საქმე ტექნოლოგიურ

სიახლესთან გვაქვს, რასაც განსაკუთრებული მიდგომები სჭირდება. აქ შეგვიძლია

გამოვიყენოთ ორი მეთოდი:

მომხმარებლების გამოკითხვა და ბაზრის ტესტი ან გამოცდილი გურუების შეფასებები და

უშუალოდ გაყიდვების გუნდის, კონსულტანტების შეფასება. ამ მეთოდს აქვს თავისი

უპირატესობებიც და სუსტი მხარეებიც, მაგრამ გამართლებულია როცა არ არსებობს

მონაცემები გასული წლის გაყიდვების შესახებ. ბუნებრივია, ყველა კვლევა მოითხოვს

სიღრმისეულ მიდგომებს და საკვლევ საკითხში კითხვარის შევსებისას მნიშვნელოვანი

ასპექტების გათვალისწინებას, თუმცა იგივე სირთულეს ვაწყდებით ბაზრების გურუების

შეფასებების განხილვის დროსაც, რადგან ცდომილებები შესაძლოა მეტიც კი იყოს მათი

თუნდაც მაღალი კვალიფიკაციის მიუხედავად.

მარკეტინგული კვლევებიდან და სამოქმედო გეგმიდან გამომდინარე გაყიდვების

მენეჯმენტი აუცილებლად მოითხოვს გაყიდვების ბიუჯეტირებას. ეს არის ანალიტიკური

პროგნოზირებისას ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი კომპონენტი, როდესაც ფინანსური კუთხით

44

გაყიდვების გუნდი ცდილობს დაგეგმოს პროდუქტისა თუ სერვისის თანხით გაცვლის

პროცესი- ანუ გაყიდვები. ეს არის პროცესი, სადაც დაგეგმილი გაყიდვების მისაღწევად

გაწერილია ყველა ხარჯი. გაყიდვების ბიუჯეტი არის დოკუმენტი, რომელიც განსაზღვრავს

ყველა ხარჯს იმ დაგეგმილი გაყიდვების მისაღწევად რაც პროგნოზირების პროცესის

შედეგად მიიღწევა. ის ძალიან მარტივად გაყიდვების ხარჯების გამოკლებით მთლიანი

დაგეგმილი გაყიდვების შემოსავლიდან გვაძლევს კომპანიის დაგეგმილ მოგებას.

გაყიდვების ბიუჯეტი საჭიროა იმისათვის, რომ დავინახოთ ღირს თუ არა გაყიდვებში

ინვესტირება და გადავწყვიტოთ განვახორციელოთ თუ არა ეს პროექტი.

ბიუჯეტირების პროცესი საფეხურები ასეთია:

გაყიდვების და მოგების განსაზღვრა

გაყიდვების პროგნოზირება და დაყოფა სეგმენტებად, პროდუქტებად

მარკეტინგული აქტივობების განსაზღვრა დაგეგმილი გაყიდვების მისაღწევად

გაყიდვების ფიქსირებული და ცვლადი ხარჯების განსაზღვრა

ნულოვანი მოგების წერტილების დადგენა

ფასების და ხარჯების ცვლილების ანალიზი სასრველი მოგების გათვალისწინებით

გაყიდვების პროცესის კონტროლი ბიუჯეტის მეშვეობით

ყველა საჭირო ნაბიჯის გადადგმა მიზნის მისაღწევად

კარგი გაყიდვების პროგნოზირების და ბიუჯეტირებისათვის საჭიროა თითოეული დეტალის

გაანალიზება, მაქსიმალური ინფორმაციის მოპოვება კონკურენტებზე, ბაზარზე,

ცვლილებებზე, მომხმარებლებზე და ა.შ., მაგრამ რეალური და ზუსტი პროგნოზირება

შეუძლებელია. ჯერ-ჯერობით არ არსებობს ის მეთოდი, რომლის საშუალებითაც ჩვენ

ზუსტად განვსაზღვრავთ გაყიდვებს, მაგრამ პროგნოზირების პროცესის სწორი და ზუსტი

წარმართვა ნამდვილად გარანტია იმისა, რომ კონკურენტებზე კარგი შედეგი მიიღოთ და

გაიუმჯობესოთ მდგომარეობა ბაზარზე.

45

46

ანალიტიკური პროგნოზირებისთვის გამოყენებადი ხელსაწყოები

მარკეტინგსა და გაყიდვებში

ანალიტიკური პროგნოზირების სიღრმისეული ანალიზისა და მარკენტინგსა და გაყიდვებში

მისი როლის მთავარი დანიშნულების გამოკვეთის შემდგომ, კიდევ ერთ მნიშვნელოვან

კომპონენტს უნდა გავუსვათ ხაზი, რომლიც მარკეტინგს ინტერნეტ სივრცეში გადატანის

შემდგომ გაცილებით მეტ შესაძლებლობას აძლევს საკვლევი ობიქტებისა და მონაცემების

ფაქტობრივად შეუზღუდავი წვდომიდან გამომდინარე.

საინტერესო მიმართულებაა ონლაინური მარკეტინგი- მარკეტინგი, რომელიც

დაფუძნებულია კომერციული ონლაინური არხების გამოყენებაზე. ამგვარი არხები იქმნება

სხვადასხვა ორგანიზაციების მიერ, რომლებსაც აქვთ ინფორმაციისა და მარკეტინგის

შესაბამისი სამსახურები. ონლაინური მარკეტინგი მიმზიდველია იმით, რომ იგი

მოხერხებულია პოტენციური მყიდველებისათვის. თუ კომპანიის წარმომადგენლები

დაიწყებენ ონლაინურ მარკეტინგს:

1. ისინი სწრაფად მოერგებიან ახალ პირობებს ბაზარზე, ასორტიმენტის ცვლას, ფასისა და

თავისი პროდუქციის აღწერას

2. აღნიშნული გზით ვაჭრობის დროს კომპანიის ხარჯები ნაკლებია, ვინაიდან საჭირო არ

არის შესაბამისი თანხები გაიღოთ მაღაზიის შექმნასა და ფუნქციონირებაზე

3. მყიდველებთან ურთიერთობა იგება უფრო იოლად, როდესაც მათგან მოდის

აუცილებელი ინფორმაცია და კომპანიები გადაუგზავნიან ინფორმაციას მათი თხოვნის

მიხედვით

47

4. საიტზე მოხვედრილი ადამიანების რაოდენობის დათვლის სიიოლე. ეს, რა თქმა უნდა,

სასარგებლოა კომპანიის წინადადებების გაუმჯობესებისათვის

ინტერნეტის მარკეტინგი - ონლაინური მარკეტინგის ერთ-ერთი სახეა. ინფორმაციული

რესურსები, რომლებსაც გვაწვდის ინტერნეტი, შეიძლება გამოყენებული იქნეს

მარკეტინგული საქმიანობის კონკრეტულ მიმართულებებში. ასე მაგ:

1. რეკლამა (ინფორმაციის განთავსება საქონლის შესახებ, ტელეკონფერენციებში

მონაწილეობა)

2. გასაღების სტიმულირება

3. მარკეტინგული კვლევის ჩატარება (კატალოგების გამოყენება, გამოკითხვების ჩატარება,

ტელეკონფერენციის შედეგების ანალიზი, სხვა სერვერებზე განხორციელებული

გამოკითხვების მონაცემების გამოყენება)

4. საქონლის გაყიდვა ინტერნეტის მეშვეობით

5. საზოგადოებრიობასთან კავშირი (პრეს-რელიზების ქსელში გამოქვეყნება, მიმდინარე

ინფორმაცია აქციონერებისათვის, საზოგადოებრიობისათვის)

ბაზრის შესწავლისას იმის შესაძლებლობა იქმნება, რომ გავიგოთ კომპანიის სერვერების

მნახველთა რაოდენობა, გამოვიყენოთ მეორადი ინფორმაცია ინტერნეტის ქსელიდან.

ვინაიდან მსოფლიოს მასშტაბით ანალიტიკურ პროგნოზირებას აქტიურად იყენებს უკვე

ძალიან ბევრი ბიზნეს-სექტორი, არსებობს უამრავი კომპანია, რომელიც უზრუნველყოფს

ბიზნესისთვის ანალიტიკური პროგნოზირების სერვისებს. თუმცა, მსგავსი პროგნოზირების

გაკეთების უფასო გზებიც არსებობს. საჭიროა მხოლოდ საკმარისი ინფორმაციის

შეგროვება და გარკვეული ხელსაწყოების მოძიება, რომელიც გაგვიმარტივებს მათ

ოპტიმიზირებას. განვიხილოთ რამდენიმე კარგად აპრობილრებული ხელსაწყო,

48

რომელიც საშუალებას გვაძლევს გარე კომპანიების დახმარების გარეშე თავად გავაკეთოთ

მონაცემთა ანალიზი.

1. Google Fusion Tables

ეს ხელსაწყო საშუალებას გვაძლევს მარტივად გავაკეთოთ დიდი რაოდენების მონაცემების

ვიზუალიზაცია, დავფილტროთ და დავაჯამოთ ათასობით რიგი მონაცემებისა.

გავაერთიანოთ ცხრილები სხვა მონაცემებთან, დავაკავშიროთ ორი ან სამი ცხრილი

ერთმანეთთან და დავაგენერიროთ ერთიანი ვიზუალი, რომელიც შეიცავს სხვადასხვა

მონაცემების კომპლექტს. აგრეთვე არსებული ინფორმაციის საფუძველზე შესაძლებელია

რამდენიმე წამში შექმნათ სხვადასხვა სახის რუკა.

შეზღუდვები:

1. მონაცემების მხოლოდ პირველი 100 000 რიგი გამოიყენება შედეგების

დაგენერირებისას.

2. API ზოლში გაგზავნილი მონაცემების ზომა არ უნდა აღემატებოდეს 1 მეგაბაიტს.

NodeXL

ეს ერთ-ერთი საუკეთესო პროგრამაა, რომლის მეშვეობითაც შესაძლებელია მონაცემთა

იმპორტი, გრაფიკული ვიზუალიზაცია, დიაგრამის ანალიზი და მონაცემთა წარდგინება. იგი

ინტეგრირდება Microsoft Excel 2007, 2010, 2013 და 2016-თან. იგი იხსნება სამუშაო რვეულის

(ე.წ. Workbook) ფორმატში და შეიცავს სხვადასხვა სამუშაო გვერდებს, რომლებიც შეიცავს

გრაფიკული სტრუქტურის ელემენტებს, როგორებიცაა კვანძები და კიდეები. მას შეუძლია

შემოიტანოს სხვადასხვა გრაფიკული ფორმატები, როგორებიცაა: Adjacency matrices, Pajek

.net, UCINet .dl, და GraphML.

შეზღუდვები:

1. კონკრეტული პრობლემისთვის გამოიყენება ცალკეული ტერმინები

49

2. მონაცემებში დიდი რაოდენობით ცვლილებების შეტანა უმჯობესია მცირე დროითი

სხვაობით.

როგორც უკვე აღინიშნა, მთავარია მივიდეთ იმ აზრამდე რომ ანალიტიკური

პროგნოზირების გამოყენება შეგვიძლა ჩვენთვის მომგებიან პროცესად ვაქციოთ და კიდევ

უფრო წარმატებული გავხადოთ ჩვენი ბიზნეს საქმიანობა, ხოლო დასაწყისისთვის

შესაბამისი ხელსაწყოების გამონახვა საკმაოდ მარტივია.

სეგმენტაცია პროგნოზირებისთვის

პროგნოზირებსთვის საჭიროა სეგმენტაცია და სეგმენტაცია არის , რომ მომხმარებლებს

აქვთ სხვადასხვა საჭიროებები, სურვილები, ღირებულებები, ქცევები და ა.შ. რა თქმა უნდა,

იდეალურ სამყაროში კარგი იქნება, რომ ჩვენს მოხმარებელებს ინდივიდუალურად

მივუდგეთ და ვეცადოთ მათ ღირებულებებსა და საჭიროებებზე დაფუძვნებით მივიღოთ

გადაწყვეტილებები და დავისახოთ მიზნები, მაგრამ ეს შეუძლებელია, რადგან დროის

სიმცირე და გარდა ამისა, დეტალიზებული ინფორმაციის სიმწირე არ გვაძლევს ამის

საშუალებას. როგორც აქამდე არაერთხელ აღვნიშნეთ, ჩვენი მოხმარებლების

სეგმენტაციითა და დაჯგუფებით მაინც შეუძლებელია იმის 100%-ით განსაზღვრა, რომ ესა

თუ ის მოხმარებელი, რომელმაც ჩვენი ლოიალური მოხმარებლების მსგავსი კითხვარი

შეავსო და მოდულის შედეგების მიხედვით ვხედავთ, რომ ჩვენი ლოიალური მოხმარებელი

გახდება 80%-ით, რადგან ჩვენი მოდული ჩვენივე ბაზიდან ამოდის, დარჩება ჩვენთან.

შეგვიძლია ის წავახალისოთ მაგ: ვაუჩერი ვაჩუქოთ და ა.შ, რომ დავიბრუნოთ და მოვიდეს

კიდევ ერთხელ თუმცა, ის შესაძლოა სულაც არ მოვიდეს, რადგან პროდუქტი ან არ

მოეწონოს, ან იყოს უამრავი სხვა მიზეზი. ამერიკელებს , ბრიტანელებს , ზოგადად

50

ბრიტანელებს აქვთ არაჩვეულებრივი ფრაზა likelyhood- უფრო მეტად ან ნაკლებად

შესაძლებლობის ალბათობა, რომ ის მოვა ან არა.

როცა სეგემენტაციას აკეთებ, მხოლოდ ერთი ჭრილით არ შეხედო მოვლენების

განვითარებას. დაიწყე ფიქრი ასეთ ტიპებზე :

1. საჭიროებებზე დაფუძვნებული სეგმენტაცია

2. ღირებულებებზე დაფუძვნებული სეგმენტაცია

3. კომუნიკაციაზე დაფუძვნებული სეგმენტაცია

4. პირდაპირ გაყიდვებზე დაფუძვნებული სეგმენტაცია

მოკლედ, დაიწყეთ სეგმენტაცია ბევრი ისეთი რამის ჩაღრმავებით, რაც აქამდე იყო

განზოგადებული სეგმენტაციით, რომელიც პროცედურებზე, რისკების მენეჯმენტსა და

უფრო მეტ ღირებულებებზე იქნება დაფუძვნებული. თითოეულ გზას შეუძლია შექმნას

სეგმენტაციის ფუძე, რომელიც მოხმარებელთა დაჯგუფების წყარო იქნება სხვადასხვა

მსგავსი ნიშნებით.

როგორც ავღნიშენთ, ანალიზი ყველაზე ძვირფასია, თუ ის შენი კომპანიის ბაზაზევეა

დაფუძვნებული და შეიცავს შენი მოხმარებლების ინფორმაციას მაგ: ყველაზე რთული ამ

კუთხით არის სუპერმარკეტების ან ტანსაცმლის ქსელების კონტროლი ან ზოგადად

ნებისმიერი მაღაზიის თუ რესტორნის, სადაც ყოველდღიურად მოხმარებლის აღრიცხვა არ

ხდება და კვლევის წარმართვა. რა უნდა გააკეთოს კომპანიამ ამ შემთხვევაში? საუკეთესო

გადაწყვეტილება ამ დროს არის, რომ მოხმარებლების წახალისება მოხდეს იმისთვის, რომ

მათ დატოვონ ინფორმაცია მათ შესახებ. სწორედ ამიტომ მიმართავს ბევრი კომპანია

ლოიალობის პროგრამას, ფასდაკლების ბარათებს, ქულების დაგროვების, საჩუქრების

დაპირების პრინციპს და ა.შ

რა თქმა უნდა, ანალიტიკა, ისევე როგორც სეგმენტაცია, არის რაოდენობრივი და

თვისობრივი. საჭიროებებზე ან ღირებულებებზე დაფუძვნებულ სეგმენტაციას და

ანალიტიკურ პროგნოზირებას აუცილებლად სჭირდება ინფორმაციული სივრცე

51

ანალიტიკური ტექნიკების განსავითარებლად. ყველაზე საინტერესო და მარტივია ამ

ყველაფრის გენერირება კომპანიებისთვის, რომელიც ამ ყველაფერს ინტერნეტის

საშუალებით აგენერირებენ. ინტერნეტ კომერცია ზოგადად ამ კუთხრით ვახსენეთ, რომ

ყევლაზე მეტად განვითარებული და პროგრესირებადია. აქამდე გვქონდა მოტანილი

adjaranet-ის მაგალითი ფილმების შემთხვევაში და ეს მართლაც საუკეთესო მაგალითია.

როცა საუბარი ციფრულ სივრცეზეა, პროცესი ანალიტიკოსებისთვის გაცილებით მარტივია.

ანალიტიკოსი ამ შემთვევაში ქმნის მოდულს, წერს ალგორითმს და პროგრამა

ავტომატურად ამუშავებს ნებისმიერი ჩვენგანის მონაცემს.

მაგ: უმრავლესობა, რომელიც ნებისმიერი სახის პროდუქციის ან სერვისის ონლაინ

გამოწერითაა დაკავებული სხვადასხვა საიტიდან მაგ: თავის მოვლის საშუალებები,

პარფიუმერია, კოსმეტიკა და ა.შ, ყველაზე კარგად იქნება ინფორმირებული, რას ნიშნავს

ასეთი ტიპის საიტების აქტივობა და როდის იზრდება მათთან მიმართებით შეთავაზებები

დამატებით საჩუქრებზე საწევროს განახლების მიზნით. თუ თქვენ გასულ წელს ან გასულ

თვეებში იყავით გამომწერი რომელიმე საიტიდან ნებისმიერი სახის პროდუქციის და შემდეგ

გაწყვიტეთ გამოწერა, დიდი შანსია, რომ საიტი თქვენს პირად მეილზე ან ტელეფონის

ნომერზე, რომელიც თქვენი მონაცემების შევსებისაც დააფიქსირეთ, რეგულარულ

მოწვევას გამოგიგზავნით, რომ განაახლოთ გამოწერები. ხშირად ისინი დიდი

ფასდაკლებას, საჩუქრებს, უფასო ტრანპოსრტირებას და სხვადასხვა პოპულარულ აქციებს

მიმართავენ, რადგან იციან, რომ ნაცნობი პროდუქტის შესაძენად საჩუქრით

დაინტერესებული ტვინის იმპულსები ხშირ შემთხვევაში საკმარისია. ე.წ. მკვდარი

მოხმარებლის გაცოცხლების საშუალება სწორედ დამატებითი საჩუქრებია. საიტი

ავტომატურადაც კი ხედავს ინფორმაციას, რომ თქვენ აქტიურად კითხულობთ მის

შეთავაზებებს და ამის მიხედვით გადადიხართ მის მთავარ გვერდზე და ეძიებთ სხვადასხვა

ინფორმაციებს. ის თქვენ გაკვირდებათ, დააგენერირებს მიღებულ ინფორმაციას თქვენს

შესახებ, გამოიყვანს საუკეთესო შედეგის მისაღწევად საუკეთესო ფორმულას,

გამოგიგზავნით მაცდურ წინადადებას, რომ დაგიბრუნოთ.

52

ინფორმაციულ მოდელზე დაყრდნობილი პროგნოზირება სეგმენტაციის მიხედვით

ძლევამოსილი იარაღია კომპანიებისთვის, რომელიც CRM პრინციპით ხელმძღვანელობენ

და მედიის საშუალებით ცდილობენ მომხმარებლებს მიაწოდონ ინფორმაცია. ისინი

იყენებენ მეილ მარკეტინგის, პერსონალური ზარებისა და პირადი მიმოწერის საშუალებსაც.

ასეთი კომპანიები მომხმარებელს იცნობენ ერთი-ერთზე პრინციპით. სწორედ ეს მოდელი

არის ყველაზე მეტად დაახლოებული ონლაინ კომერციის მქონე კომპანიებთან.

მისგან განსხვავებით, ანალიტიკა, რომელიც დაფუძვნებულია კვლელვაზე არის ძალიან

ბუნებრივი გზა კომპანიებისთვის, რომლებმაც არ იციან მათი მოხმარებლების სახელი,

გვარი, ასაკი და არიან უბრალოდ მასიური შემოწმებისა და მედია კამპანიების დაგეგმვაზე

გადასულები. ყველაზე მარტივი მაგალითი არის ჩვეულებრივი მაღაზიები, რომლებმაც არ

დაარეგისტრირეს მოხმარებლები რის შესაძენად და რამდენჯერ შემოვიდნენ მაღაზიაში

(ტექსტში განვიხილავთ საკონდიტრო კომპანია აზზატოს, რომელიც ასეთი კომპანიის ერთ-

ერთი მაგალითი იყო). აუცილებელია დაცული იყოს კავშირი პოტენციურ მოხმარებლის

ინტერესებს შორის, სანამ ის მომხმარებელი გახდება რას ელი და რას იღებ პრინციპით.

ორგანიზაციული პერსპექტივით, აუცილებელია იყოს კავშირი გაყიდვების დეპარტამენტის

მიერ დაგეგმილ აქციასა და მომხმარებლების ანალიტიკური დეპარტამენტის მიერ

დაგეგმილ აქციას შორის. პირველი მათგანი გაყიდვების ზრდისკენაა მიმართული, მეორე

მოხმარებლის კმაყოფილებისკენ. ერთს სურს მეტი დაახარჯინოს მოხმარებელს, მეორეს

სურს მისი კმაყოფილება იმის მიხედვით, თუ რას შეიძენს და ნაკლებად ზრუნავს ხარჯზე,

რადგან იცის, რომ თუ მომხმარებელს მიყიდე არასაჭირო ნივთი, იმ მომხმარებელს

დაკარგავ.

პირველი და მთავარი არის , როცა ქმნი ანალიტიკურ მოდელს, უნდა იცოდე ვინ

გამოიყენებს მას და რა მიმართულებით უხელმძღვანელებს. გამოთქმა ვერ გადაწყვიტავ,

სანამ არ გაზომავ ანუ ჩვენებურად ასჯერ გაზომე ერთხელ გაჭერი, სწორედ აქ ამართლებს

თავის მნიშვნელობას და ხდება რელევანტური სტრატეგიული გუნდის მიერ და, ამ

53

შემთხვევაში, იარაღების, რომელიც გეგმასა და ორგანიზაციული საფუძვლების გაზომვის

შემდეგ მიიღება.

მთავარია დაისახო გეგმა: რისი მიღწევა გინდა და დაისახო სტრატეგიული გეგმა ეტაპების

მიხედვით. ცოდნით აღჭურვილს ყოველთვის შეგიძლია იპოვო ის, თუ რა გზებით მიაღწიო

წარმატებას და მთლიანი შედეგის მიღებას. (იხ. გრაფიკი 4. )

წარმოგიდგენთ მოდელს, სახელად ვეშაპი. ეს სახელი მისი ფორმიდან გამომდინარეობს,

რადგან მისი კუდი არის წყალქვეშ მდებარეობს, ხოლო ტანი წყლის ზემოთ. (იხ. გრაფიკი 5.

)

ჩვენ ვიცით, რომ არსებობს სულ მცირე 3 გზა რომ მოხმარებლის ანალიზისას ანალიტიკური

პროგონზირების შედეგობრიობა დავინახოთ მოხმარებელთა ბაზიდან გამომდინარე.

1. გაზარდო შენი შენაძენის ღირებულება

2. გაყიდო მეტი სხვადასხვა დროის შუალედში თითოიეულ მომხმარებელზე

3. დააბრუნო მოხმარებელი შენთან ხანგძლივი დროით

მოცემულ ცხრილში A კომპანია არის ახლოს საუკეთესო სტანდართებთან გაყიდვებისა და

მარკეტინგის პროცესებიდან გამომდინარე, რადგან მისი შემოსავალი დროსთან ერთად

იზრდება და მარკეტინგულ სტანდარტებტანაა მიახლოებული.

54

მომხმარებლების დაყოფა

აუცილებელია გავიაზროთ, რომ ყველა მოხმარებელი არაა ჩვენთვის მომგებიანი. ამიტომ

უნდა დავსვათ შეკითხვა: რომელი მოხმარებელია არის ჩვენთვის მნიშვნელოვანი? ან

უკეთესი კითხვა: როგორ შეგიძლია გააუმჯობესო ან აკონტროლო მათი ღირებულება?

სწორედ ეს ამტკიცებს იმ აზრს, რომ ყველა ღირებული არაა სამომხმარებლო ბაზარზე.

ალბათ, ყველას გაგვიგია 80-20-ზე წესი, რომლის თანახმადაც კომპანიის შემოსავლის 80%

შემოდის კომპანიის ტოპ 20% მოხმარებლების ოდენობიდან. იმისთვის, რომ რეალობა

დავინახოთ შეგვიძლია ჩვენი მომხმარებლები დავყოთ ჯგუფებად ან კატეგორიებად. მაგ:

პლატინას, ოქროს და ვერცხლის მოხმარებლებად და მათი ვიზიტებიდან ან

დანახარჯებიდან გამომდინარე, ვაკონტროლოთ მათი აქტივობა. (იხ. გრაფიკი 6. )

55

როგორც კი ვიზუალურად თვალსაჩინოდ დავაჯგუფებთ მოხმარებლებს, ამის მიხედვით

შეგვიძლია ვეცადოთ სხვადასხვა მანიპულაციების საშუალებით ვცვალოთ თამაშის წესები

მაგ: ოქროს კატეგორია გადმოვიყვანოთ პლატინაში, ვერცხლი- ოქროში და ა.შ.

შეგვიძლია თითოეული კატეგორია ცალ-ცალკე ჩავშალოთ და იმათ მივანიჭოთ ქულები დ

ამის მიხედვით ვნახოთ გახდება თუ არა ეს კონკრეტული ვერცხლის მომხმარებელი ოქროს

მომხმარებელი თუ დაიკარგება, ან წავახალისოთ თუ არა ესა თუ ის მოხმარმარებელი თუ

პირდაპირ დავკარგოთ .

ზოგადი წესია, რომ ახალი მოხმარებლები არიან საშუალო ტიპის ანუ ჩვენი სეგმენტაციით,

ოქროს მომხმარებლები პირველი 3 თვე. სამი თვის შემდეგ მათი დანახარჯის მიხედვით

ისინი კატეგორიულად ან ამაღლდებიან ან ჩამოქვეითდებიან. ღირებულებებზე

დაფუძვნებული სეგმენტაცია პროგნოზირებისთვის სწორედ 3 თვეს ითვლის სხვადასხვა

მოხმარებლის დანახარჯებს, რომ საშუალო კვარტალური გეგმა გათვალოს. ახალი

მომხმარებლები განსაკუთრებით სენსიტიურები არიან ადრეულ ფაზაში ახალ ბიზნესთან

ურთიერთობებისას, ამიტომ უნდა დავრწმუნდეთ, რომ მათი მოტივირება და წახალისება

სათანადოდ ხდება და გვიღირს. თუ ჩვენ ახალ მოხმარებელს ვაჩუქებთ ვაუჩერს ეს არ

იმოქმედებს ცუდად ანალიტიკურ მოდელზე, რომელიც ღირებულებზე დაფუძვნებული

სეგმენტაციიდან გამომდინარეობს. ჩვენ უნდა ავირიდოთ მხოლოდ ის ფაქტი, როცა

პლატინის სეგმენტაციურ მოხმარებლებს ვაჯილდოებთ და ასე პირიქით ვიკლებთ

შემოსავალს და ჩამოგვყავს ოქროს კატეგორიის ანუ საშუალო დონეზე. თუ 3 თვის

შემდგომი ფაქტები გვანახებს, რომ მოხმარებლის ხარჯით ის შეესაბამება ქვედა

კატეგორიებს, მაშინ ის უნდა ჩამოვაქვეიოთ. ეს კვლევა რა თქმა უნდა, დაფუძვნებული უნდა

იყოს ისტორიულ ქმედებებზე, რომლის დაფიქსირების ბაზაც აქვს კომპანიას და ამ ბაზიდან

ამოღებულ ანალიზზე. ასეთი ტიპის სეგმენტაციას თუ პირდაპირი გაყიდვების

კომუნიკაციისას გამოიყენებთ მოხმარებელებთან, შედეგი მაღალი ალბათობის

კრიტერიუმით მეტად წარმატების მომტანი იქნება .

56

ზოგჯერ საჭიროა ვერცხლის ანუ ქვედა კატეგორია საერთოდ დაიკარგოს ან გაეზარდოს

ფასები პროდუქტზე, სერვისზე. ასევე მათზე უნდა შემცირდეს დანახარჯი სარეკლამო

არხების მიწოდებისას მაგ: (სმს, მეილი, ზარი ან ა.შ)

წარმოგიდგენთ ბანკის პრინციპს: საქართველოს ბანკს ჰყავს მომხმარებლების ორი

კატეგორია: იურიდიული პირი და კერძო პირი და ამა იმ მომსახურების მიღებისას

პრიორიტეტს ძირითადად იურიდიულ პირს ანიჭებს (მაგრამ ეს ყოველთვის ასე არ იყო).

თუმცა, ამ ორ შორისაც არსებობენ პირები- სოლო მომხმარებლები, რომელიც ბანკის

განსაკუთრებულ სეგმენტს წარმოადგენენ, რადგან ყველაზე მაღალი შემოსასვლების

მქონე ხალხი და პოტენციურად უფრო მხარჯველი მოხმარებელები არიან, რომლებიც

დიდი თანხის ბრუნვით, სესხებისა და ანაბრების მრავალფეროვნებით და მაშტაბებით

გამოირჩევიან. სოლო მოხმარებლებს პირადი ბანკირი ემსახურება ნებისმიერ დროს, აქვთ

ცალკე ფილიალები, რათა არ იდგნენ რიგებში და ა.შ

ეს ბანკის ერთ-ერთი როგორც მარეტინგული სვლა, ასევე გაყიდვების გაზრიდისკენ

მიმართული მნიშვნელოვანი სტრატეგიული გეგმა და პროგნოზირების საფუზველზე

მიღებული გადაწყვეტილებაა, რადგან ისტორიულ წარსულში ასეთი მომხმარებლის

მიღება ჩვეულებრივ ფილიალებში ხდებოდა, სადაც ოდესღაც რიგს ყველა ერთად იცავდა

და მერე პრიორიტეტი სოლოებს მიენიჭათ. ბუნებრივია ეს იმიტომ მოხდა, რომ თავიდან

სოლოს მოხმარებლების უკმაყოფილება იყო, რომ პრიორიტეტს არ ანიჭებდნენ, ხოლო

შემდეგ ჩვეულებრივი მოხმარებლების, რომლებიც უკანა რიგებში ისხდნენ იმის გამო, რომ

სოლო პრიორიტეტიზირებული იყო. ჩვენი ქმედებების შედეგად წარმოგიდგენთ, თუ

როგორ დარბიან ერთმანეტში სეგმენტები. (იხ. გრაფიკი 7. )

ბიზნესის წესები და ხარჯები ბოლო დროს ძალიან ხშირად იცვლება, ამიტომ ასეთი ტიპის

სეგმენტაცია პროგნოზირების მიზნით უმჯობესია წარმართული იყოს CRM ან მარკეტინგის

დეპარტამენტის მიერ და დაგენერირებული იყოს ანალიტიკისა და მონაცემთა ბაზის

მენეჯერის მიერ.

57

1.შენი მოხმარებლების პრიოტიზირება

2. ახალი მოხმარებლების მირება

3. არსებული მოხმარებლების გაზრდა

4. მოხმარებლების უკან დაბრუნება

(იხ. გრაფიკი 8. )

რა აუცილებელი პირობები აქვს ანალიტიკურ მოდელს მისი სრულყოფილი

ფუნქციონირებისთვის?

1. ანალიტიკური მოდელი უნდა იყოს შემუშავებული ვენდორების მიერ, რომელიც

არსებულ ბაზარზე იქნებიან

2. ვენდორმა უნდა უზრუნველყოს ტრეინინგი თანამშრომლებისთვის თუ როგორ იყოს

გამოყენებული საჭირო ღილაკები

3. მოდულის დანერგვა მარტივი უნდა იყოს კომპიუტერულ პროგრამებზე. აუცილებელია

არაა იყოს მიბმული სერვერებზე, რომ ნაკლები დახარჯი ჰქონდეს

4. უნდა იყოს ბაზასთან ინტერგირებული, რომ ავტომატიზირება მოხდეს ინფორმაციის

5. ანალიტიკური ფუნქციონალებისა და მონაცემთა ანალიზის მარტივი განახლების უნარი

უნდა ჰქონდეს

6. სწრაფი და და კომპლექსური მონაცემების მანიპულირების საშუალება უნდა ჰქონდეს

7. უნდა მოგცეს საშუალება, რომ ავტომატურად გააკეთოს მონაცემთა მიღების მენეჯმენტი

ჩვენ უკვე ვისაუბრეთ, თუ როგორ შეიძლება მოხდეს ჩვენთვის სასურველი

მომხმარებლების შესწავლა, აგრეთვე სხვადასხვა მეთოდები, რომელიც შეგვიძლია

გამოვიყენოთ ამ პროცესების წარმათვისას და ჯერ კიდევ არ გვიხსენებია სტატისტიკური

ანალიზი, რომელიც ერთ-ერთი უძლირესი და გამოყენებადი იარაღია ჩვენს ხელთ

58

არსებული ინფორმაციის გაანალიზებისას. პირველ რიგში გავერკვეთ, თუ რას გულისხმობს

იგი თავის თავში.

ყველაზე მომგებიანი კამპანიის შერჩევა

როდესაც კომპანია გეგმავს გაყიდვების აქტივობებს, რა თქმა უნდა, ძალიან მნიშვნლოვანია

მან მოიტანოს შესაბამისი შედეგები, ვინაიდან აქტივობა შესაძლოა იყოს ძალიან ბევრი

59

სახის. აუცილებელია, რომ სწორად მოხდეს მისი შერჩევა და დაგეგმარება, რათა

კომპანიამ მიიღოს რელევანტური შედეგები.

იმისათვის, რომ სწორად მოხდეს გაყიდვების აქტივობის დაგეგმვა ერთ-ერი წარმატებული

და გამოყენებადი მიმართულებაა ე.წ ინვესტიციის დაბრუნების შეფასება (ROI), რომლის

მეშვეობითაც საშუალება გვეძლევა გავაანალიზოთ, რომელი კამპანია ან გაყიდვების

აქტივობა არის მომგებიანი, ხოლო რომელი საერთოდაც დასახური ან

დასაკორექტირებელი. მისი მეშვეობით მარტივად გამოსათვლელი ხდება, როგორ

გავხარჯოთ მარკეტინგის ბიუჯეტი ყველაზე წარმატებულად. (იხ. გრაფიკი 9. )

აღნიშნული დიაგრამა გვიჩვენებს, რომ მიმდინარე კამპანიის ღირებულება არის

საინვესტიციო ხარჯების და მიმდინარე ხარჯების კომბინაცია. სარგებლის მხარეს ჩანს

მომხმარებლის გაზრდილი დანახარჯები და კომპანიისთვის შემცირებული ხარჯები, რამაც

საბოლოო ჯამში შესაძლოა გამოიწვიოს მომხმარებლის სიცოცხლის უნარიანობის ზრდა

და საერთოდაც გახადოს იგი მუდმივი მომხმარებელი.

აგრეთვე, კვლევის დაგეგმარებისას საჭიროა სწორად გავაანალიზოთ რამდენიმე საკითხი,

რათა წარმატებით დაიგეგმოს მისი სტრუქტურა. რა თქმა უნდა, პირველ რიგში უნდა

გავაანალიზოთ, თუ რა არის ჩვენი კვლევის მიზანი:

არსებული მომხმარებლის შენარჩუნება

მომხმარებელთა რაოდენობის ზრდა

ახალი პროდუქტის შეთავაზება

თუ არსებულის უკეთ გაყიდვა

კვლევის ჩატარების მიზეზი შესაძლოა უამრავი იყოს, ისევე როგორც მისი ფორმა. ამ

შემთხვევაში ჩვენი შემდომში წარდგენილი კვლევა მიზნად ისახავს როგორც არსებული

მომხმარებლების შესწავლას, აგრეთვე ახალი ლოიალური მომხმარებლების შეძენას.

როდესაც კომპანიაში არ არსებობს წინანდელი ბაზა სამომხმარებლო ინფორმაციის

შესახებ, სამაგიეროდ კი გვაქვს წვდომა მომხმარებელების შესახებ ტრანზაქციულ

60

ინფორმაციაზე, რომელიც შესაძლოა მოდიოდეს ჩვენს ხელთ არსებული სხვადასხვა

სისტემებიდან როგორიცაა CRM ან თუნდაც გადახდის ჩეკები, რადგან მათზე დაყრდნობით

შეგვიძლია მოვიპოვოთ საკმარისი ინფორმაცია ჩვენი მომხმარებლების საჭიროებების

შესახებ და მოვახდინოთ მათი სეგმენტაცია. ამასვე შეგვიძლია თან დავურთოთ

საჭიროებებზე დაფუძნებული სეგმენტაცია, კითხვარზე დაფუძნებული მონაცემების

მიხედვით და მივიღებთ კვლევას, რომელიც მოგვცემს საკმარის ინფორმაციას გავიგოთ, თუ

ვინ არიან ჩვენი მომხმარებლები, ვინ უფრო მეტს ხარჯავს და რომელ სეგმენტზე უნდა

ვფოკუსირდეთ. აგრეთვე, შესაძლებელი ხდება აღნიშნული ინფორმაციის საფუძველზე

გავაკეთოთ დასკვნა, თუ რა მიმართულების მარკეტინგული აქტივობა იქნება ყველაზე

მომგებიან.

ანალიტიკური თვალსაზრისით, ჩვენ მოვიპოვებთ ჩვენი მომხმარებლების შესახებ იმ

მონაცემებს, რომელიც აღწერს მათი მოხმარების სპეციფიკებს, შემდგომში გავაანალიზებთ

მონაცემებს და გამოვავლენთ თუ რამ განაპირობა მოხმარებლის ესა თუ ის ქცევა (რა

მიზეზით შეიძინა პროდუქტი, რატომ იძენს პროდუქტს სტაბილურად ან რამ უბიძგა მას

პირველად ეყიდა კონკრეტულად ჩვენი კომპანიის პროდუქტი).

ზემოაღნიშნული მონაცემების კასეტური ანალიზი მოგვცემს საშუალებას გავიგოთ, თუ

როგორ გავააქტიუროთ სამიზნე აუდიტორია:

1. კასეტური ანალზის მომზადება ტრანზაქციული მონაცემების მიხედვით

2. კასეტური გადაწყვეტის შეფასება

3. სეგმენტის გაანალიზება

4. როგორ ვფოკუსირდეთ აღნიშნულ სეგმენტებზე.

მარკეტინგული კვლევა

61

ჩვეულებრივ სტრატეგიული მარკეტინგის ცნებაში შედის ასევე წინასაგეგმო მარკეტინგის

ანალიზის ამოცანები, მარკეტინგული გამოკვლევები, სეგმენტაცია და პოზიციონირება.

თანაც მხედველობაში მიიღება მარკეტინგის სფეროში პოლიტიკის ფორმირების

ტაქტიკური (ოპერაციული) ხასიათი. ამავე დროს, მარკეტინგული საქმიანობის ყველა

ასპექტის თანახმად არსებობენ აგრეთვე სტრატეგიული და ტაქტიკური ამოცანებიც.

მარკეტინგულ კვლევებში განსაკუთრებით გამოჰყოფენ ტაქტიკურ ამოცანებს, როგორიცაა

ბაზარზე მიმდინარე სიტუაციის მუდმივი მონიტორინგი დასტრატეგიული ამოცანები

პროდუქტის დამუშავების პოლიტიკაში. მაგ: ახალი პროდუქტის დამუშავება და წარმოება,

ფასწარმოქმნის პოლიტიკის შემუშავების პროცესი.

ჩვეულებრივ, სტრატეგიულის ქვეშ იგულისხმება მარკეტინგი, რომლის ამოცანებშიც შედის

ყველა არსებული და პერსპექტიული საშინაო და საგარეო ფაქტორების შესწავლა და

ხანგრძლივვადიან პერსპექტივაში ძირითადი მიმართულების განსაზღვრა, რომლებიც

გავლენას ახდენენ კომპანიის საქმიანობაზე.

მარკეტინგული კვლევები გულისხმობს ინფორმაციის შეკრებას, გამოსახვასა და ანალიზის,

რომელიც ეხება მარკეტინგული საქმიანობის სხვადასხვა ასპექტებს. მარკეტინგული

კვლევის ამოცანებს წარმოადგენს მონაცემთა წრის სისტემური განსაზღვრა, რომლებიც

ეხება მარკეტინგის სფეროში კონკრეტულ სიტუაციას, მათი შეკრება, ანალიზი და შედეგების

შესახებ ანგარიში. მარკეტინგული გამოკვლევა ეს არის ფუნქცია, რომელიც ინფორმაციის

მეშვეობით აერთიანებს მარკეტოლოგებს ბაზართან.

ფირმა როგორც წესი მარკეტინგულ კვლევებს აწარმოებს ან საკუთარი ძალების

(მარკეტინგის განყოფილება) ან სპეციალური ორგანიზაციების ძალისხმევის გამოყენებით.

მარკეტინგული კვლევის ყველაზე გავრცელებული ამოცანებია- ბაზრის პოტენციური

შესაძლებლობების გამოკვლევა, ბაზრის წილების გასაღების და განაწილების ანალიზი

62

ცალკეული ფირმების საბაზრო მახასიათებლების, საქმიანი აქტიურობის მიმართულების

შესწავლა, კონკურენტულ საქონელთან შედარებით მომხმარებლების რეაგირების ხარისხი

ახალ საქონელზე და მის მოცულობაზე, ასევე ფასის პოლიტიკის, მოკლევადიანი და

ხანგრძლივვადიანი პროგნოზირება.

მარკეტინგული გამოკვლევა- არის პროცესი, რომელიც შედგება ხუთი ეტაპისაგან:

1. პრობლემის განსაზღვრა და გამოკვლევის მიზნების დასახვა

2. ინფორმაციის შეგროვების გეგმის დამუშავება (პირველადი და მეორადი)

3. ინფორმაციის შეგროვება საველე და ლაბორატორიული (კაბინეტური) კვლევების

დახმარებით

4. შეგროვილი ინფორმაციის ანალიზი და შედეგების ფორმულირება

5. ფირმის ხელმძღვანელისათვის შედეგების წარდგენა, გადაწყვეტილების მისაღებად

მარკეტინგული კვლევის გეგმის დამუშავება შეიცავს:

1. სპეციფიკურ ინფორმაციაზე მოთხოვნილების განსაზღვრა

2. პირველადი და მეორადი მონაცემების მეთოდებისა და საშუალებების შეგროვების

არჩევანი

3. ფინანსური დანახარჯების განსაზღვრა გამოკვლევების ჩასატარებლად, მათი

განხორციელების თანმიმდევრობა, პირები, რომლებიც პასუხისმგებლები არიან კვლევების

ამა თუ იმ მიმართულებაზე.

განასხვავებენ მარკეტინგული კვლევის შემდეგ სახეებს: დაზვერვითი, აღწერითი

(დესკრიპტული), ექსპერიმენტული და კაზუალური.

63

კვლევის მარკეტინგული მეთოდები- გამოკვლევის მეთოდებს ჩვეულებრივ განასხვავებენ

მეთოდიკის მიხედვით, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა შეგროვებისათვის. თუმცა, ყველა

ისინი თავის თავში შეიცავენ სამ ურთიერთ დაკავშირებულ ელემენტს: ამოკრეფის

ფორმირება, მონაცემთა შეკრება, მონაცემთა ანალიზი.

ეს მეთოდები შეიძლება დაიყოს ხარისხობრივ და რაოდენობრივ მეთოდებად:

ხარისხობრივი მეთოდები უფრო დასაბუთებულია მაშინ, როდესაც რაოდენობრივი უფრო

საიმედოა. ხარისხობრივი მეთოდები (განსაკუთრებული ყურადღების ჯგუფები, ან ფოკუს-

ჯგუფები, ღრმა გამოკითხვები, პროექციული დაკვირვებები) უმთავრესად გამოიყენება

მაშინ, როდესაც აუცილებელია აღმოვაჩინოთ ურთიერთობების, შეხედულებების

(აზრების), განზრახულობის და ქცევის ის ასპექტები, რომლებიც ადამიანებთან ძნელია

განიხილო, ხარისხობრივი მაჩვენებლების სარგებლიანობა განისაზღვრება იმ მკვლევარის

კვალიფიკაციით, რომელმაც ჩაატარა მონაცემთა შეკრება და დამუშავება.

რაოდენობრივ მეთოდებს (გამოკითხვები, ექსპერიმენტები, ფიზიოლოგიური გაზომვები)

გააჩნიათ დიდი სარგებლიანობა, როდესაც ისწრაფით მიიღოთ ინფორმაცია მთელი

მოსახლეობის შესახებ. მეთოდიკა გულისხმობს, რომ გამოსაკითხი პირები უპასუხებენ

ზუსტად და პატიოსნად დასმულ კითხვებზე. ეს კითხვები, ჩვეულებრივ ეძლევათ ანკეტების,

ინტერვიუს ან ტესტების სახით. რაოდენობრივი მეთოდები ჩვეულებრივ საჭიროებენ

ნაკლებ დანახარჯებს. მისი სიდიდე დაკავშირებულია გამოსაკითხ პირთა რიცხვთან, მაგრამ

ისინი შეიძლება ძალიან ძვირიც იყოს საერთო ანგარიშით იმის გამო, რომ კვლევებში

შეგროვილი მონაცემების სტატისტიკური სიზუსტის უზრუნველყოფისათვის უნდა

მონაწილეობდეს ადამიანთა დიდი რაოდენობა.

მსოფლიო პრაქტიკა

64

როგორც უკე არაერთხელ ვახსენეთ, ანალიტიკური პროგნოზირება ბიზნესის სწორად

მართვის ერთ-ერთი საკვანძო ხელსაწყოა თანამედროვე მსოფლიოში, შესაბამისად

არსებობს საკმაოდ მსხვილი კომპანიების მაგალითები, რომლებლმაც დანერგეს

ზემოაღნიშნული ტექნიკა და მისი საშუალებით გააუმჯობესეს საკუთარი შედეგები ან სულაც

ვერ შეძლეს ანალიტიკური პროგნოზირების მონაცემების სწორად გაანალიზება და მიიღეს

მათთვის მოსალოდნელისგან აბსოლიტურად განსხვავებული შედეგები. ქვემოთ

გავიხილავთ რამდენიმე ცნობილი კომპანიის მაგალითს, რომლებიც იყენებენ ანალიტიკურ

პროგნოზირებას.

1. Netflix- არის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული ინტერნეტ არხი მსოფლიოს

მასშტაბით რომელიც მსოფლიოს დახლოებით 190 ქვეყანაში მაუწყებლობს. ამ

გლობალური ტელევიზიის დირექტორის განცხადებით, მათი ბიზნეს-მოდელი

დაფუძნებულია ინფორმაციის მოძრაობის ანალიზზე. ნეტფლიქსი იყენებს

მილიონობით ბაიტიან მონაცემებს, რომლის მეშვეობითაც აკეთებს პროგნოზირებას

თუ რომელი სატელევიზიო შოუს ან ფილმის ყურება უფრო სასურველი იქნება მისი

მაყურებლისთვის. იგი ფლობს განუსაზღვრელი რაოდენობის მონაცემს საკუთარი

მაყურებლის შესახებ. კონტენტი, რომელსაც ისინი უყურებენ, რა დროს უთმობენ

კონკრეტული პროგრამის ყურებას და დემოგრაფიული მაჩვენებლებიც კი.

აღნიშნული ინფორმაციის საფუძველზე კომპანია აკეთებს დასკვნებს თუ რომელი

კონტენტი იქნება ყველაზე ყურებადი და რა არის მათ შორის ის საერთო

მაჩვენებელი, რომელიც უზუნველყოფს წარმატებას. აგრეთვე, ნაყოფიერად იყენებს

კარგად დახვეწილ რეკომენდაციის ალგორითმს იმის შესახებ, თუ რის ყურებას

ისურვებდა მისი მომხმარებელი.

65

2. Facebook- ყველა ის კომპანია, რომელიც იყენებს სოციალურ მედია მარკეტინგს

კარგად არის ინფორმირებული იმის შესახებ რომ, ხშირად ფეისბუქი ერთ-ერთი

ყველაზე ღირებული (ხშირად საკმაოდ ძვირი) მარკეტინგული ხელსაწყოა. ეს

იმიტომ რომ, ამ სოციალური ქსელს შეუძლია გააკეთოს პროგნოზირება

პრიორიტეტულ მოდელზე დაყრდნობით, რომელიც დაფუძნებულია მილიონობით

ადამიანის დემოგრაფიულ ინფორმაციასა და მათი საქმიანობების შესახებ

მონაცემებზე. სწორედ ამიტომ, ამ სოციალური ქსელის საშუალებით ჩვენ შეგვიძლია

თავადვე დავაგენერიროთ და გავუშვათ რეკლამა სწორედ ჩვენს სეგმენტზე,

შესაბამის ასაკობრივ ჯგუფზე, სქესობრივ კატეგორიაზე და ნებისმიერ იმ ინტერესზე

დაყრდნობით, რაც ეხმიანება ჩვენს სარეკლამო ინტერესებს. ძალიან საინტერესოა,

რომ ამ სოციალურ ქსელს შეუძლია გაკეთოს რომანტიკული ურთიერთობების

ევოლუციისა და დაშლის პროგნოზირება. მონაცემთა ანალიზის მიხედვით

ურთიერთობები, რომლებიც 3 თვეზე მეტს გრძელდება სოციალური ქსელის

მეშვეობით შესაძლოა გაგრძელდეს მთელი ცხოვრების განვალობაშიც კი.

კავშირებისა და კომუნიკაციის ნიმუშების მიხედვით ამ სოციალურ ქსელს შეუძლია

გამოთვალოს ვის შეიძლება ჩამოუყალიბდეს მომავალში ურთიერთობა. ფეისბუქმა

შეძლო და მის ხელთ არსებული ზღვა ინფორმაცია საკუთარი მომხმარებლების

შესახებ გადააქცია ძალიან მომგებიან ბიზნეს ხლსაწყოდ, რომლის მეშვეობითაც იგი

იღებს კოლოსალური რაოდენობის თანხას, ხოლო საკუთარ მომხმარებლებს

აძლევს საშუალებას გაიმარტივონ ბიზნეს პროცესების დაგეგმვა და მართვა. იგივე

შეიძლება ითქვას ნეტფლიქსზეც. რომ არა მათ ხელთ არსებულ მონაცემებზე

დაყრდნობით ძალიან კარგად გაკეთებული ანალიტიკური პროგნოზირება,

შესაძლოა სულაც არ ყოფილიყო ისეთი ყურებადი, როგორიც ის არის დღეს,

ვინაიდან თუ ნეტფლიქსი საკუთარ მომხმარებლებს მიაწვდის ისეთ პროდუქტებს,

რომლებიც საერთოდაც არ არის მათ ინდივიდუალურ ინტერესებზე მორგებული

66

მომხმარებლები აუცილებლად მოძებნიან ალტერნატიულ გზებს დაიკმაყოფილონ

ინტერესები.

3. Google- 2012 წელს გუგლმა შეიმუშავა “Google Flu Trends”, რომლის მეშვეობითაც მას

წინასწარ უნდა შეეგროვებინა ინფორმაცია გრიპის ეპიდემიის შესახებ.

მეთოდოლოგია, რომლიც მიხედვითაც ის მუშაობდა მდგომარეობდა შემდეგში: მათ

დააჯგუფეს მსოფლიოს სხვადასხვა რეგიონებში ადამიანების მიერ საძიებო

სისტემაში დაფიქსირებული მონაცემები და როდესაც აღნიშნული შედეგები

შეადარეს მსოფლიოში გავრცელებულ ტრადიციულ გრიპის მეთვალყურობის

სისტემებთან აღმოაჩინეს, რომ გრიპის სეზონის პროგნოზირებადი ანალიტიკა

აღინიშნა სწრაფ საძიებო სისტემაში მოძიებულ გარკვეულ ფრაზებთან

კორელაციაში. ეს იყო გუგლის მცდელობა, ანალიტიკური პროგნოზირების

მეშვეობით წინასწარ ეწინასწარმეტყველა გრიპის ეპიდებიის გავრცელების

პერიოდი, თუმცა შეძლო თუ არა მან ეს ნამდვილად? რეალურად მისი შედეგები არ

აღმოჩნდა სწორი, მიუხედავად ძალიან დიდი ინფორმაციისა, რომელიც გუგლმა

მოიპოვა, 2011-2012 და 2012- 2013 წლებში გრიპის ვირუსით დაავალდებულთა

რაოდენობამ მის მიერ ნაწინასწარმეტყველებ მონაცემს დაახლოვებით 2-ჯერ

გადააჭარბა. არსებობს უამრავი მოსაზრება თუ რატომ შეიძლება ვერ ემუშავა

გუგლის ამ წამოწყებას, როდესაც იგი ფლობდა თითქმის ულიმიტო ინფორმაციის

წყაროს, საიდანაც მას ჰქონდა შესაძლებლობა დაეგენერირებინა ნებისმიერი

მისთვის საინტერესო შედეგი. არსებობს მოსაზრება, რომ გუგლის ალგორითმი

საკმაოდ დაუცველი იყო სეზონური გაციებების შესახებ ინფორმაციის წინაშე მაგ:

საძიებო სისტემას შესაძლოა დაეფილტრა საკვანძო სიტყვების მიხედვით ისეთი

მონაცემი, რომელიც რეალურად ძიებისას არ იყო განპირობებული სეზონური

გაციების შესახებ ინფორმაციის მოსაძებლად. მილიონობით საძიებო ტერმინიდან,

რომელიც ერგებოდა გუგლის GFT ალგორითმს, უნდა დაფილტრულიყო ზუსტად ის

მონაცემი, რომელიც მოდიოდა კორელაციაში აუცილებლად გრიპის ეპიდემიასთან.

67

კიდევ უამრავი მიზეზი შეგვიძლია მოვიძიოთ ინტერნეტში, თუ რატომ შეიძლებოდა

ვერ ემუშავა ასეთი დიდი კომპანიის მიერ შემუშავებულ პროგრამას თუმცა,

მოძიებულ საკმაოდ დიდი ოდენობით ინფორმაციაზე დაყრდნობით ჩვენ შეგვიძლია

გავაკეთოთ დასვკნა, რომელიც ჩვენთვისაც გამოსადეგი იქნება მომავალში ჩვენივე

კვლევის პროცესში. შესაძლოა ჩვენ გვქონდეს საშუალება შევაგროვოთ ძალიან

დიდი რაოდენობით ინფორმაცია თუმცა, სწორად უნდა მოვახდინოთ კორელაცია

ჩვენთვის საინტერესო ფაქტებსა და მიღებულ ინფორმაციას შორის მოვახდინოთ

მიღებული ინფორმაციის გაფილტვრა ისე, რომ მივიღოთ პასუხი იმ კითხვებზე,

რომლებიც დაგვეხმარება დავგეგმოთ ჩვენი შემდგომი ნაბიჯები. აქვე შესაბამისად

მნიშვნელოვანია, რომ სწორად დავაგენერიროთ ჩვენი საძიებო კითხვარიც, რათა

მივიღოთ შესაბამისი პასუხები.

კიდევ ძალიან ბევრი კომპანიის მაგალითად მოყვანაა შესაძლებელი, რომელიც თავის

საქმიანობისთვის წარმატებით იყენებს ანალიტიკურ პროგნოზირებას, თუმცა ჩვენ ზემოთ

განხილული ორის საფუძველზეც შეგვიძლია გავაკეთოთ დასკვნა, ვინაიდან მათ შორის

იკვეთება ერთი საერთო ტენდენცია: კომპანიები, რომლებიც აგროვებენ რაც შეიძლება

დაწვრილებით ინფორმაცის საკუთარ მომხმარებლებზე, ფოკუსირდებიან ისეთ

დეტალებზე, რომლებსაც შესაძლოა, ჩვენ, როგორც მომხმარებლები, საერთოდ ვერ

ვაცნნობიერებდეთ ან არ ვანიჭებდეთ განსაკუთრებულ მნიშვნელობას. აღნიშნული

ინფორმაციის ანალიზის საფუძველზე, არა მხოლოდ ლიდერები არიან საკუთარ სფეროში,

არამედ ამავე ინფორმაციაზე დაყრდნობით ისინი საფუძველს უყრიან ანალიტიკური

პროგნოზირების გამოყენების ახალი მეთოდების ჩამოყალიბებას.

68

კვლევა

იმისათვის, რომ ჩვენ პრაქტიკაში გამოგვეყენებინა მოცემული ინფორმაცია და

გამოგვეყენებინა ანალიტიკური მოდელის შექმნაში, გადავწყვიტეთ, რომ რეალური

კომპანიის, საკონდიტრო სახლ „აზზატოს“ საშუალებით, ჩაგვეტარებინა კვლევა და

მიღებული შედეგები გაგვენალიზებინა და გენერირების შემდგომა გაგვეწერა ის

მნიშვნელოვანი კომპონენტები, რასაც მომხმარებლის ქულობრივი სისტემით შეფასებაში

ავსახავდით. ავღნიშნავთ, რომ კვლევის კითხვარში არის, რამდენიმე კითხვა, რომელიც

ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელის შემუსავებისთვის ნაკლებად იყო საჭირო,

მაგრამ მენეჯმენტისთვის ზოგი საკითხის გადამწყვეტ მნიშვნელობას იღებდა. ამ

შეგროვილი მონაცემების კვლევის ანალიზს თან სდევს დასკვნები, რეკომენდაციები და

ასევე შემოგთავაზებთ თავად მენეჯმენტის მიერ გადადგმულ ნაბიჯებს, რომლებმაც

მარკეტინგული კუთხით კვლევის შემდგომი სამოქმედო გეგმის ჩამოყალიბების შემდგომ

განხორციელდა. მონაცემების შეგროვებს დაახლოებით 3 თვე მოვუნდით. ( იხ. დანართი

4. ) , სადაც კონფიდენციალურობის პოლიტიკიდან გამომდინარე არაა მოცემული

მოხმარებლების სახელები, გვარები, მობილურის ნომრები და იმეილები. დანართშივე

არის გაშიფრული ის დაჯგუფებისა და კლასიფიცირების სისტემა, რაც ჩვენ გამოვიყენეთ.

გარდა იმისა, რომ სამაგისტრო ნაშრომი მოითხოვდა, თავად მარკეტინგული

თვალსაზრისითაც საინტერესო იყო მოხმარებლების კვლევა და მათი თავისებურებების

მიხედვით გაფილტვრა, იმისთვის რომ მენეჯმენტს დაენერგა ლოიალურობის სისტემა მის

მიერ ამოცნობილი პოტენციური მოხმარებლებისთვის ანალიტიკური მოდელის

საფუძველზე და სარეკლამო კამპანიები გაყიდვების გასაზრდელად. შერეული ტიპის

კვლევამ, რომელიც მომხმარებლების ამა თუ საკითხის რაოდენობრივ მახასიათებლებს და

თვისობრივ დეტალებსაც იკვლევდა, საშუალება მოგვცა ონლაინ რეჟიმში „აზზატო“- ს

69

თითოეული მაღაზიის კომპიუტერში გაგვეგზავნა მარტივი Google Docs ექსელის ტიპის

ფაილი, რაშიც მოხდა მონაცემების შეტანა იმ პრინციპით, რომ ერთი და იგივე

მომხმარებელი ავტომატურად ჩაწერის შემდგომ იშლებოდა, რათა მონაცემების

განმეორება არ დაფიქსირებულიყო.

ამ ეტაპზე არსებული ინფორმაციით „აზზატო“- ს 6 მაღაზიაში გამოიკითხა დაახლოებით

1200 მოხმარებელი. წარმოგიდგენთ კითხვებს და მიზეზებს, თუ რატომ იყოს ეს

კრიტერიუმები მნიშვნელოვანი:

1. ასაკი მნიშვნელოვანი ფაქტორია, რომ იცოდე როგორი ტიპის მოხმარებლებისთვის

უნდა შექმნა ახალი პროდუქტი, რადგან ამ ასაკობრივი თავისებურებებიდან

გამომდინარე ახალი პროდუქტის დიზაინი და გემო შეგიძლია გამოიცნო წარსული

გამოცდილებების ფონზე ან სულაც ფოკუს ჯგუფები შექმნა და ასე შეუსაბამო შენი

ბაზრის წილს ახალი პროდუქტი. ასევე, ის მნიშვნელოვან როლს თამაშობს

ანალიტიკური პროგნოზირების მოდულის შექმნაში.

2. სქესი მნიშვნელოვანია იმიტომ, რომ მომსვლელ მოხმარებელში მისი დანახრჯისა

და სამუშაო ადგილის იერარქიის მიხედვით თავიდანვე ამოვიცნობთ უფრო მეტის

გადამხდელ მოხმარებელს.

3. რამდენი გადაიხადეს მაღაზიაში პირდაპირ ასახავს კომპანიის პროდუქტის

მოთხოვნას ამა თუ იმ სეგმენტზე და ხშირად გვაჩვენებს ფასი გასაზრდელია თუ

პირიქით შესამცირებელია.

4. ჰყავთ თუ არა შვილები- შემდგომში განვიხილავთ, თუ რატომ იყო ეს საკითხი

მნიშვნელოვანი ანალიტიკური პროგნოზირების მოდულისა და მარკეტინგულად

სარეკლამო კუთხით, თუმცა ამ კონკრეტულ ვითარებაში ასევე გვაინტერესებდა

რამდენად ანდობენ მათი შვილების ჯანმრთელობას ამ კონკრეტულ საკონდიტროს,

რადგან „აზზატო“- ს პოზიციონირება ბაზარზე, როგორც პრემიალური ხარისხის

ნაურალური ინგრედიენტებისგან დამზადებული პროდუქცია.

70

5. თუ ჰყავთ ბავშვები, რამდენი წლის არიან ისინი? - ეს დეტალიც მნიშვნელოვანია,

როდესაც სეგმენტებზე და ასაკობრივ ჯგუფებზე დაფუძვნებულ პროგნოზირების

მეთოდს იყენებ. ზოგადად კომპანიისთვის აუცილებელია, რომ იცოდეს ახალი

პროდუქტის გემოსა და დიზაინი, გარდა უშუალო მყიდველისა, რომ გათვალო

მასზეც, ვისთვისაც ხდება პროდუქტის შეძენა

6. რატომ ყიდულობენ ტორტს? - აქ უმნიშვნელოვანესი იყო ქვეკითხვები მაგ:

ოჯახისთვის, სტუმრად, დაბადების დღეზე და ა.შ, რადგან ზოგადად შეგვეფასებინა

სიტუაცია ბაზარზე. დანახარჯიანობის მიხედვით კვლევან გვაჩვენა, თუ რა

შემთხვევაში ხარჯავს მოხმარებელი უფრო მეტს და ამით დადგინდა მისი

მყიდველუნარიანობა. ამ პრინციპით საჭიროებებზე დაფუძვენული სეგმენტაციის

მიდგომა იქნება ანალიტიკური მოდელის ჩამოყალიბების პროცესში

მნიშვნელოვანი.

7. რამდენად ხშირად ყიდულობენ „აზზატო“- ში ტორტს? - ეს კითხვა დაისვა წარსულში

არარსებული ბაზიდან გამომდინარე, რომ სამომავლო შედარებები მომხდარიყო.

გარდა ამისა, ეს კითხვა დაგვეხმარებოდა სარეკლამო კამპანიის დაგეგმვაში და

გაყიდვების პროგნოზირებაში, რომელსაც ანალიტიკური მოდელის შემუშავების

საფუძველზე დავადგენდით.

8. რატომ აირჩიეს აზზატო?- ეს იყო ერთგვარი მარკეტინგული ხრიკი, რადგან

ანალიტიკური მოდელისთვის ეს კითხვა დიდ მნიშვნელობას არ თამაშობდა და

მხოლოდ კვლევის სახით იყო მისი გამოყენება აუცილებელი, რომ პოტენციური

მომხმარებლებისთვის დასაბუთებული ტიპის ინფორმაცია გაჟღერებულიყო

ნებისმიერი სარეკლამო კამპანიის აქტივობისას. მიზეზები ძირითადად ჩვენთვის

კომპანიის გაყიდვების მენეჯერებისგან იყო ცნობილი წარსულში თავად

მომხმარებლების მიერ გამოთქმული დამოკიდებულებებიდან გამომდინარე.

პასუხები რაც იყო ყველაზე ხშირი და კვლევის დროსაც გამოიკვეთა იყო: ხარიხსი,

გემო , ვიზუალი და ა.შ

71

9. რომელ საკონდიტროებს სტუმრობენ კიდევ? - კითხვა დაისვა იმისთვის, რომ

მომხდარიყო შეფასება იმისა, თუ ვინ არიან „აზზატო“- ს რეალური კონკურენტები,

რომ კონკურენციის გაწევის გზებზე ეზრუნა მენეჯმენტს მათი ბაზრის ანალიზის

მიხედვით

10. რის ცვლილება სურს მოხმარებელს? - კვლევაში მოხმარებლის პორტრეტის

შედგენაში უმნიშვნელოვანესი ეტაპი იყო და, რა თქმა უნდა , თავად კომპანიის

სამომავლო სამოქმედო გეგმის დასახვაში დიდი როლი ექნებოდა.

11. რას ფიქრობენ მაღაზიის დიზაინზე? - გამომდინარ იქიდან, რომ მენეჯმენტს

გადაწყვეტილი ჰქონდა რებრენდინგი, მნიშვნელოვანი იყო ძირითადი მონაცემების

შეგროვება და ანალიზი სამომავლო ჩასატარებელი სამუშაოებისთვის.

კვლევის შედეგების შეჯამება

ანალიტიკური მოდელის შემუშავებამდე, აუცილებელი კვლევიდან მიღებული დასკვნები

წარმოგიდგინოთ, რათა უფრო ნათელი იყოს თითოეული კომპონენტი, რითიც მოხდა

პოტენციური მომხმარებლების სეგმენტაცია ( იხ. დანართი 3. ) :

ქალბატონები

1. ქალებში, რომლებიც გამოკიხულთა 68%-ს შეადგენს საშუალო დანახარჯით 19,90

ლარით, ასაკობრივი კატეგორია 25 წლამდე მომხმარებლებისა შეადგენს

გამოკითხულ ქალბატონთა 23%-ს, ხოლო მათი საშუალო დანახარჯი 20,6 ლარის

ოდენობით.

2. ასაკობრივი კატეგორია 26-35 წლის ქალბატონები, რომელიც სხვათაშორის

ძირითადად მშობლების სეგმენტს წარმოადგენს, პროცენტული წილით 34%-ს

შეადგენს, საშუალო დანახარჯით 18,8 ლარს, რაც ყველაზე დაბალი დანახარჯია სხვა

ასაკობრივ კატეგორიებს შორის.

72

3. ასაკობრივი კატეგორია 36-45 წლის ქალბატონებისა, დაახლოებით იგივე

რაოდენობის მაჩვენებელს იძლევა რაც აქვს 25 წლამდე ასაკობრივ ჯგუფს

გამოკითხულ ქალბატონთა 23%-ით, ხოლო დანახარჯი უტოლდება 20,5 ლარს.

4. 46-55 წლის ქალბატონების ასაკობრივი შეადგენს ქალბატონების სულ რაღაც 11%-

ს, ხოლო მათი საშუალო დანახარჯი ყველაზე მეტია და შეადგენს 20,9 ლარს.

5. რაც შეეხება 56 წელს ზემოთ ასაკობრივ ჯგუფს ქალბატონებში, ისინი გამოკითხული

ქალბატონი მომხმარებლების 9%-ს შეადგენენ და საშუალო დანახარჯით

უტოლდებიან 20,1 ლარის ოდენობას.

მამაკაცები:

1. მიუხედავად იმისა, რომ 25 წლამდე ასაკობრივი ჯგუფის გამოკითხული მაკაკაცების

წილი ჯამში გამოკითხული მაკაცების 14%-ს შეადგენს, მათი საშუალო დანახარჯი

ერთ-ერთი მაღალია 23,8 ლარის ოდენობის შენაძენით.

2. ასაკობრივი ჯგუფი 26-35 წლამდე მამაკაცებისა, გამოკითხული მამაკაცების 36%-ს

შეადგენენ, ხოლო მათი საშუალო დანახარჯი 24,9 ლარია.

3. ასაკობრივი ჯგუფი 36-45 წლამდე მამაკაცები გამოკითხული მამაკაცების 27%-ს

შეადგენს, ხოლო თავისი საშუალო დანახარჯით უპირობო ლიდერია 26,9 ლარის

ოდენობის შენაძენით. სხვათაშორის, ეს ძირითადი სეგმენტი არის მშობელი

მამაკაცების კატეგორია.

4. ასაკობრივი ჯგუფი 46-55 წლამდე გამოკითხულ მამაკაცთა 13%-ს შეადგენს და

საშუალო დანახარჯით 21,3 ლარს უტოლდება.

5. რაც არ უნდა გასაკვირი იყოს, ყველაზე მცირე დანაარჯი აქვს 56 წელს ზემოთ

ასაკობრივი ჯგუფის მამაკაცების კატეგორიას, რომელიც გამოკითხულ მამაკაცთა

10%-ს შეადგენს, ხოლო მათი საშუალო დანახარჯი 20,90 ლარია.

როგორც ზემოთ ავღნიშნეთ, გამოკითხულების 68%- ს შეადგენენ ქალბატონები, ხოლო

მამაკაცები 32%- ს. მამაკაცების საშუალო დანახარჯი გაცილებით აღემატება ქალბატონების

საშუალო დანახარჯის ოდენობას ნებისმიერ ასაკობრივ კატეგორიაში.

73

გამოკითვის მთავარ მიზანს ასევე წარმოადგენდა ის, რომ დაგვედგინა მშობლების

სეგმენტი და გამოკვთილიყო მათი შვილების საშუალო ასაკობრივი ჯგუფები სამომავლო

ანალიტიკური მოდულის დანერგვისა და მარკეტინგული კამპანიების დასაგეგმად.

გამოკითხულთა იმ ნაწილს, რომლებმაც კითხვაზე ჰყავთ თუ არა შვილი პასუხი გაგვცეს

73%- ს ჰყავს შვილი, შესაბამისად დარჩენილ 27%- ს შვილები არ ჰყავთ. მათი რაოდენობა

ასე გამოიყურება 690/255-ზე. რაც შეეხება ბავშვების ასაკობრივ ჯგუფებს, ისინი

შემდეგნაირად გადანაწილდა:

1. ასაკობრივი ჯგუფი 12 წლამდე ბავშვების შემთხვევაში შეადგენს იმ გამოკითხულთა

რაოდენობის 55%- ს, რომელთაც ჰყავშ შვილები.

2. 13-21 წლის ბავშვების ასაკობრივი კატეგორიის შემთხვევაში მონაცემი შეადგენს

30%-ს.

3. 22 წლის ზემოთ ასაკობრივ ჯგუფის შემთხვევა დაფიქსირდა 15%- ის რაოდენობით.

როგორც არაერთხელ ავღნიშნეთ, გამომდინარე იქიდან, რომ ზოგიერთმა გამოკითხულმა

კითხვაზე ჰყავთ თუ არა შვილი საერთოდ არ გაგვცა პასუხი, შესაძლოა მათი

დაფიქსირებული ინფორმაციების საფუძველზე და პასუხის არსებობის შემთხვევაში

ასაკობრივი ჯგუფები და მათი პროცენტული მაჩვენებლები სხვანაირად

გადანაწილებულიყო.

ახლა კი უნდა განვიხილოთ ამ კვლევის კიდევ ერთი ძალიან მნიშვნელოვანი მიზანი, რაც

შეძენის მიზეზის დადგენას გულისხმობდა.

1. გამოითხულთა 51% საკონდიტრო ნაწარმს იძენს სახლში წასაღებად და მათი

საშუალო დანახარჯი მიზეზების შეფასების მიხედვით ერთ-ერთი ყველაზე დაბალია

და შეადგენს 18,9 ლარს შეადგენს.

2. სადღესასწაულოდ საკონდიტრო ნაწარმის შეძენა მიზეზად დააფიქსირა

გამოკითხულთა 16%- მა და მათი საშუალო დანახარჯი აღმოჩნდა ყველაზე მაღალი

24,7 ლარის ოდენობით.

74

3. სხვათაშორის, ერთ-ერთი ყველაზე ხშირი აღმოჩნდა შემთხვევა, როდესაც

გამოკითხულები სტუმრად წასაღებად იძენენ „აზზატო“- ს პროდუქციას. ასეთმა

შემთხვევებმა შეადგინა 25% და ასევე გაუსწრო სახლისთვის შემძენთა დანახარჯების

საშუალო რაოდენობრივ მონაცემს და მათმა საშუალო დანახარჯმა შეადგინა 23,5

ლარი.

4. ხშირია შემთხვევები, როდესაც მომხმარებელი სამსახურში ლანჩისთვის ან

საჩუქრად იძენს საკონდიტრო ნაწარმს, თუმცა ჩვენს შემთვევაში გამოკითხულთა

სულ რაღაც 3%- ს შეადგენს ამ კატეგორიის მყიდველთა პროცენტული მაჩვენებელი

18,9 ლარის ოდენობის საშუალო დანახარჯით.

5. საჩუქრად შეძენილი იქნა გამოკითხულიების მიერ 5% საშუალო დანახარჯით 24,30

ლარი

ყიდვის სიხშირე:

კომპანისთვის მნიშვნელოვანი იყო დადგენილიყო გამოკითხულ მომხმარებელთა შეძენის

სიხშირე, კერძოდ, ამავე საკონდიტროში ან თუნდაც ნებისმიერ სხვა საკონდიტროში, რათა

დადგენილიყო ზოგადად ბაზრის ტენდენცია მსგავსი ტიპის პროდუქტის შეძენასთან

მიმართებაში. აღმოჩნდა, რომ გამოკითხული მომხმარებლების 63% საკონდიტრო ნაწარმს

თვეში ორ ჯერზე მეტად იძენს, 19% იძენს თვეში ერთხელ, ხოლო დღესასწაულებზე ან

იშვიათ შემთხვევებში იძენს გამოკითულ მომხმარებელთა 18%.

გარდა ამისა, როგორც ზემოთ ავღნიშნეთ, კვლევაში მენეჯმენტისთვის მნიშვნლოვანი იყო

გამოვლენილიყო სხვა კონკურენტი საკონდიტრო კომპანიები, რომლებსაც ჩვენი

გამოკითხული მომხმარებლების სტუმრობდნენ. ამ შემთხვევაში გამოკითხულთა 36,4%

სტუმრობდა საკონდიტრო „მადა“- ს, ხოლო 31,2% მხოლოდ „აზზატო“- ს. რაც შეეხება

დანარჩენ შემთხვევებს (იხ. დანართი 1. ცხრილი 1.)

უნდა აღინიშნოს, რომ „აზზატო“-ს ჯერ-ჯერობით შვიდი საფირმო მაღაზია აქვს (კვლევის

დაწყების მომენტში იყო 6 სავაჭრო ობიექტი) და გამომდინარე იქიდან, რომ შესაძლოა

75

გამოკითხულთა უმრავლესობა სწორედ ამ ამაღაზიების განლაგების მიმდებარე

ტეროტორიებზე ცხოვრობდეს, შესაძლოა ერთ-ერთ ლიდერობას „აზზატო“ სწორედ

გეოგრაფიული მდებარეობის მიხედვით ინარჩუნებდეს გამოკითხულთა შორის. მით

უმეტეს, თუ გავითვალისწინებთ იმას, რომ გამოკითხვა ჩატარდა მაღაზიაში შემოსული

მომხმარებლების მიერ შევსებული კითხვარის მეშვეობით. ამით ვცდილობთ აქცენტირება

მოვახდინოთ იმ ფაქტზე, რომ „აზზატო“- ს კონკრეტულ მომხმარებლებში ეს კომპანია

მართლაც ერთ-ერთი ლიდერია, თუმცა თუ ზოგადად თბილისის მაშტაბს ავიღებთ,

შესაძლოა პოზიციები სრულიად სხვაგვარად გადანაწილდეს.

მაღაზიის დიზაინი:

ჩვენს მიერ ჩატარებული კვლევაში კომპანიის მენეჯმენტისთვის, და არა სამომავლოდ

შესამუშავებელი ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელისთვის, მნიშნველოვან ფაქტორს

წარმოადგენდა გამოკითხულთა მოსაზრება მაღაზიის დიზაინთან დაკავშირებით, რადგან

ხელმძღვანელობას გადაწყვეტილი ჰქონდა რებრენდინგი და აუცილებელი იყო კომპანიის

ლოიალური მომხმარებლების მოსაზრების გათვალისწინება სამომავლო სარემონტო

სამუშაოების დასაგეგმად, რათა შექმნილიყო სწორედ ისეთი გარემო, რომელიც მისაღები

იქნებოდა მომავალში კომპანიის მომხმარებლებისთვის რაც, შესაძლებლობას მისცემდა

კომპანიას ჰქონოდა დამატებითი ხელსაწყო გაყიდვები სტიმულირებისა და მარკეტინგული

აქტივობებისთვის.

კომპანიის 6 მაღაზიის შეფასების შედეგად ქულები შემდეგნაირად გადანაწილდა:

1. დიდი დიღმის ფილიალი- 9 ქულა

2. ორთაჭალის ფილიალი- 7,6 ქულა

3. კანდელაკის ქუჩის ფილიალი- 8,2 ქულა

4. ვაჟა-ფშაველას ფილიალი- 8,5 ქულა

5. წერეთლის გამზირის ფილიალი- 9 ქულა (რომელიც ერთ-ერთი ლიდერია ამ

კუთხით დიდი დიღმის ფილიალთან ერთად).

76

6. თემქის ფილიალი- 8,8 ქულა.

გარდა ამისა, კვლევაში აგრეთვე გათვალისწინებული იყო მომხმარებლების

რეკომენდაციები (იხ. დანართი 1. ცხრილი 2), რომლის საფუძველზეც ერთ-ერთი

მნიშვნელოვან როლს თამაშობდა სავაჭრო ქსელის გაფართოვების მიმართულება და

არსებული პროდუქციის ასორტიმენტის გამრავალფეროვნებისთვის მისაღები

რეკომენდაციები და მისი შესაბამისი ზომები.

და ბოლოს, აუცილებელი და მნიშვნეელოვანი ფაქტორი კომპანიის პრიორიტეტების

განსაზღვრისა და ანალიტიკური მოდელის შემუშავებისთვის იყო მიზეზი, თუ რატომ ირჩევს

აზზატოს მომხარებელი, რადგან სწორედ გამოკითხულთა პასუხების ანალიზის შედეგად

მოხდებოდა კომპანიის ძლიერი და სუსტი მხარეების განსაზღვრა და აგრეთვე რეალურ

ფაქტებზე დაფუძნებული მარკეტინგული კამპანიის დაგეგმვა გაყიდვების

სტიმულირებისთვის.

შედეგები ასე გადანაწილდა:

1. პროდუქციას გემოს გამო ირჩევს გამოკითხულთა 50,7%

2. ხარისხი- გამოკითხულთა 27,2%-ისთვის არის მნიშვნელოვანი

3. გამოკითხულთა 11%- მა აღნიშნა, რომ „აზზატო“- ს ისინი სერვისის გამო ირჩევენ.

4. მიუხედავად იმისა, რომ „აზზატო“- ს მოსახლეობაში ძვირადღირებული ტორტების

სახლის სახელი აქვს, გამოკითხულთა 8,6%- მა უპირატოსებოა მას სწორედ ფასის

გამო მიანიჭა.

5. გამოკითულთა 2,5%- მა „აზზატო“- ს მიმართა რეკომენდაციებიდან გამომდინარე.

კვლევის მოკლე ანალიზი

77

გთავაზობთ კვლევის მოკლე ანალიზს, სადაც ფინანსური

მომხმარებლები: ქალბატონო- 68% , მამაკაცი- 32%.

საშუალო ასაკი: ქალბატონი 20-45 წლის კატეგორია, საიდანაც უფრო აქტიურები არიან 26-

35 წლის ასაკობრივი კატეგორიის წარმომადგენლები. ანალოგიური შედეგია მამაკაცებზეც.

საშუალო ჩეკი: ქალბატონი - 19,9 ლარი , ხოლო მამაკაცი 24.3 ლარი.

მინიმალური საშუალო ჩეკი: 18,8 ლარი 36-45 წლის ასაკობრივი კატეგორიის

ქალბატონებში.

მაქსიმალური საშუალო ჩეკი: 26,9 ლარი 36-45 წლის ასაკობრივი კატეგორიის მამაკაცებში.

მშობლები: 73%, საიდანაც 55% ახალგაზრდა მშობლები არიან 12 წლამდე ასაკობრივი

კატეგორიის შვილებით და 30% 13-21 წლის ასაკობრივი კატოგორიის შვილებით.

შეძენის მიზეზი: 54% იძენს სახლისთვის და საშუალო ჩეკი 18,9 ლარია. 46% იძენს სხვა

დანარჩენი მიზეზებით და საშუალო ჩეკი 24,2 ლარია.

რატომ ირჩევენ „აზზატო“- ს: 51% ხარისხის, 27% გემოს, 11% სერვისის, ხოლო 9% ფასის

გამო. 3 % მოვიდა რეკომენდაციით.

კიდევ სად იძენენ მომხმარებლები საკონდიტრო ნაწარმს: „მადა“ - 36,4%, „ბელა“ - 8%,

„ასორტი“ - 6%, „დიდებული“ - 5%. დანარჩენებმა უფრო ნაკლები შეფასება მიიღეს. რა თქმა

უნდა, გამოიკვეთა მთავარი კონკურენტი- „მადა“.

მაღაზიის დიზაინი: საშუალოდ 8,5 ქულა 10- დან. მინიმალური შეფასება დაფიქსირდა

ორთაჭალის სავაჭრო ობიექტის შემთხვევაში- 7,6 ქულა. რაც შეეხება მაქსიმალურ- 9

ქულას, დიდი დიღომისა და წერეთლის სავაჭრო ობიექტებმა მიიღეს.

რეკომენდაციები და სურვილები: მოხმარებლების 42% ითხოვს ასორტიმენტის გაზრდას.

386 გამოკითხული ითხოვს ასორტიმენტის, 175 დესერტებისა და ტორტების, 134 მხოლოდ

ტორტების და 76 მხოლოდ დესერტების დამატებას მოითხოვს. აღინიშნა ისეთი

78

მოთხოვნებიც, რაც ძველი პროდუქციის დაბრუნებას გულისხმოსბს. მიუხედავად იმისა, რომ

ბევრი მათგანი უკვე რამდენიმე წელიც კი არ ყოფილა გაყიდვაში, მოხმარებლების ნაწილს

ისინი მაინც ახსოვს.

სურვილები: გამოკითხულების 11%-ს სურს, რომ ინტერიერი შეიცვალოს, 7%-ს სურს

უალკოჰოლო სასმელების დამატება. ასევე 7%-ს სურს პროდუქციის დიზაინის ცვლილება,

რომელიც გაფორმებასა და ზომების ცვლილებაში გამოიხატება. მაღაზიის ინტერიერის

შეფასებაში ასევე დიდი როლი ითამაშა გამოკითხული მომხმარებლების 6%-მა,

რომლებმაც სურვილი გამოთქვეს, რომ მაღაზიას დამატებოდა მაგიდა და სკამები, რათა

ადგილზე შეძლებოდათ პროდუქციის დაგემოვნება. მოხმარებლების 16% აღნიშნავს, რომ

ყველაფერი წესრიგშია. კვლევისას ასევე გამოიკვეთა დამატებითი უმნიშველო

კომენტარებიც.

რეკომენდაციები

მონაცემთა ბაზის ანალიზი ერთი შეხედვით გვაძლევს საშუალებას, რომ განვსაზღვროთ

პრიორიტებები და დავადგინოთ სარეკლამო კამპანია თუ რომელი მიმართულებით

გავუშვათ, რომ გაყიდვები გაიზარდოს და შესაბამისად გაიზარდოს კომპანიის შემოსავალი.

გთავაზობთ თავდაპირველ რეკომენდაციებს აწ უკვე მოკლედ შეჯამებული შედეგებისა და

ანალიტიკური პროგნოზირების საფუძველზე, რომელიც პირველ რიგში ფინანსურ

მაჩვენებლებს ეყრდნობა. მოცემული რეკომენდაციები ჩვენს მიერ გაიწერა საკონდიტროს

მენეჯმენტისთვის ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელის შექმნის პარალელურად, რათა

ორივეს ერთდროული აქტივობისვის გვედევნებინა თვალი და შეგვეფასები გარკვეული

დროის შემდეგ მიეღებული შედეგი. მარკეტინგისა და გაყივების ჩართულობისთვის

პროგნოზირებისთვის აუცილებელი პროცედურების დაცვით ანალიტიკური მოდელის

შემუშავება მოხდა.

79

1. აუცილებელია მამაკაცების მიზნობრივი აუდიტროიის გაზრდა, რადგან თუ კომპანია

მამაკაცების აუდიტორიას მინიმუმ 5%- ით გაზრდის, მისი შემოსავალი 1,1%- ით

გაიზრდება, რაც წლიურად 30 000 ლარია.

2. შესაბამისი მამაკების კატეგორიის მიმართულებით, რომლის ასაკობრივი ჯგუფი 26-

45-ია, უნდა გაძლიერდეს სოც-მედია კამპანიების აქტივობა.

3. იმ მშობლების სეგმენტის 73%- ისთვის და მათი შვილებისთვის უნდა შეიქმნას

საბავშვო თემატიკის სპეციალური პროდუქცია, რომელიც გაყიდვებს წაახალისებს

4. მშობლების სეგმენტის აქტივობისთვის უნდა გაგრძელდეს აზზატოს საბავშვო

მასტერკლასების სერია, რომელიც ყოველკვირეულად იმართება.

5. სასურველია მოხდეს ახალი ფასების დადგენა. ამისთვის უნდა ჩატარდეს

განმეორებითი კალკულაცია პროდუქციის თვითღირებულებისა და დამატებითი

ხარჯების გათვალისწინებით. გამომდინარე იქიდან, რომ კომპანიის მიზნობრივ

აუდიტორიას მოსწონს ხარისხი და გემო, ფასის 5%- ით გაზრდა სავსებით

შესაძლებელია, რადგან უმტკივნეულოდ აღსაქმელ თანხის ოდენობასთან გვაქვს

კავშირი. პოტენციური დამატებითი შემოსავალი წლიურად 140 000 ლარია.

6. აუცილებელია იმ მომხმარებელთა რეგულარული სტიმულირება, რომელთაც მალე

აქვთ დაბადების დღე. ამ მიზეზით გაყიდვების 5%-ით ზრდის შემთხვევაში

პოტენციური დამატებითი წლიური შემოსავალი კომპანიისთვის არის 15 000 ლარი.

სწორედ ამის გამო, რეკომენდირებულია ტორტების დიამეტრების გაზრდა იქიდან

გამომდინარე, რომ სადღესასწაულოდ ძირითად შემთხვევაში დიდი ზომის

ტორტებს იძენენ მოხმარებლები. კვლევის შედეგად შეგროვილი პირადი

მონაცემები ამ გეგმის სისრულეში მოყვანის საშუალებას მისცემს მენეჯმენტს.

7. უნდა მოხდეს საკონდიტრო „მადა“- სა და „აზზატო“-ს ტორტების შედარება ფოკუს

ჯგუფების საშუალებით.

8. უნდა მოისინჯოს ახალი წარმოების ტიპი, რომელიც გემოს გაუმჯობესების

საშუალებას მისცემს საკონდიტროს. ახალი ტეპი უკეთ წარმოაჩენს პროდუქციის

80

ნატურალურობას და მიუახლოვდება საკონდიტრო „მადა“- ს წარმოების

პროცესისთვის მნიშვნელოვან ფაქტორებს.

9. უნდა შეიქმნას ვიდეო რგოლები, რომელიც წარმოაჩენს პროდუქციის ნატურალურ

ინგრედიენტებს, საწარმო პროცესს, მასტერკლასებს. კადრში აუცილებელი აქცენტი

მამასა და შვილზე უნდა მოდიოდეს, რომლებიც იძენენ „აზზატო“- ს პროდუქციას.

მამის ასაკი განისაზღვრება 30-35 წლით, ხოლო შვილის 6-10 წელი.

10. კომპანიამ აუცილებლად უნდა დაიწყოს რებრენდინგი და შეცვალოს მაღაზიის

დიზაინები, რაც მოიცავს მაგიდისა და სკამების დამატებასაც.

11. აუცილებელია გაიზარდოს ტორტებისა და დესერტების ასორტიმენტი და

განიხილოს რომელიმე ძველი პროდუქტის დამატებაც.

12. უახლოეს მომავალში გაყიდვაში ჩაეშვას უალკოჰოლო სასმელები.

13. გაუმჯობესდეს პროდუქციის დიზაინი.

გადაწყვეტილებები

ზემოთ მოცემული კვლევის, მისი შედეგებისა და რეკომენდაციების საფუძველზე,

ანალიტიკური მოდელის შემუშავებამდე, მონაცემთა ანალიზის შემდგომი საფუძვლიანი

დასკვნებით, მენეჯმენტთან ერთად მოხდა გარკვეული გადაწყვეტილებების მიღება,

რომელიც გაყიდვების გაზრდისკენ მიმართული პროგნოზით იყო განპირობებული.

1. ზემოთ მოცემული დეტალებიდან გამომდინარე, ჩვენ პარალელურად ერთი

კვლევაც ჩავატარეთ (იხ. დანართი 2). მოცემული კვლევის ჩატარების მიზეზი იყო,

რომ გვენახა ახალ ტორტზე მომხმარებელის დამოკიდებულებები და საკონდიტრო

„აზზატო“- ს მთავარი კონკურენტის უპირატებობების ანალიზი მოგევხდინა. ეს

კვლევა უკვე რეალურ ფოკუს გუნდში ტარდებოდა, სადაც მოხმარებლებს სამი

სახეობის ტორტს ვაგემოვნებინებდით. აქედან ორს ერთნაირი შიგთავსი,

81

შოკოლადი და ბანანი ჰქონდა, ხოლო მესამე ისევ ბანანის „აზზატო“- ს არსებული

ტორტი იყო, რომელიც ვანილის კრემით მზადდებოდა. მოცემული შოკოლადისა და

ბანანის ტორტებიდან ორი „აზზატო“- სი და მესამე „მადა“- სი იყო. რა თქმა უნდა,

მოხმარებელს არ ჰქონდა ინფორმაცია თუ რომელი ტორტი, რომელ კომპანიას

ეკუთვნოდა. კვლევისას გამოიკითხა 62 მოხმარებელი. მათ ქულებით უნდა

შეეფასებინათ ცალ-ცალკე: ბიკვიტი, კრემი, ორივე ერთად. საუბარი იყო ბრმა

დეგუსტაციაზე მეტი ობიექტურობისთვის. შედეგები შემდეგნაირად გადანაწილდა:

I ადგილი დაიმსახურა „მადა“- მ 9,7 ქულით

II „აზზატო“- ს ახალმა ტორტმა 9,3 ქულა

III „აზზატო“- ს არსებულმა ტორტმა 9,1 ქულა.

მენეჯმენტის აზრით, „მადა“- ს გამარჯვების მიზეზი იყოს კრემის სტრუქტურა. სწორედ

ამიტომ, საკონდიტროს საწარმომ მათი ახალი შოკოლადისა და ბანანის კრემის

სტრუქტურა გააუმჯობესა და მხოლოდ ამის შემდეგ ჩაუშვა გაყიდვაში, ხოლო არსებული

ვანილის კრემისა და ბანანის ტორტი საერთოდ ამოიღო გაყიდვებიდან.

2. კომპანიამ აქტიურად დაიწყო სარეკლამო კამპანიები ხარისხთან დაკავშირებული

პროპაგანდით (ტელევიზია, რადო, სოციალური ქსელები, ინტერნეტ სივრცე, პრესა,

გარე რეკლამა)

3. „აზზატო“- მ გადაიღო მამისა და შვილის მონაწილეობით სარეკლამო რგოლები,

რომლებიც გაეშვა ყველა ვიზუალურად ყურებად არხზე: სოც. ქსელები, კავეას

კინოთეატრები, ტელევიზია.

4. კომპანიას დაემატა 2 ახალი მაღაზია და დაიხურა არსებულთაგან ერთ-ერთი

(თემქის ფილიალი).

5. შეიცვალა ყველა მაღაზიის დიზაინი და დაემატა დასახდომი ადგილები.

6. დაემატა უალკოჰოლო სასმელები.

7. გაყიდვაში დაბრუნდა ტორტი ბრულე.

8. გაიზრდა დესერტების ასორტიმენტი.

82

9. გაძლიერდა სარეკლამო კამპანიები საბავშვო ტორტებზე.

10. გაგრძელდა საბავშვო მასტერკლასები მეტი ინტენსივობით.

11. რამდენიმე პროდუქტზე მოხდა ფასის აწევა.

12. შეიცვალა რამდენიმე პროდუქტის დიზაინი (ამისთვის კომპანიამ სპციალურად

მოიწვია დიზაინერი)

13. კომპანიამ მაისის თვის ბოლოდან ახალი ტიპის გაუყინავი წარმოება დაიწყო, რამაც

მკვეთრად გააუმჯობესა პროდუქციის ხარისხი და გემო.

14. აზზატომ დაიწყო სოციალური პროექტი ფონდ „პირველი ნაბიჯის“ დასახმარებლად

უნარშეზღუდული და განსაკუთრებული საჭიროების მქონე ბავშვებისთვის.

ეს ყველაფერი, კომპანიის სტრატეგიული განვითარებისა და მარკეტინგული გეგმის

ბირთვად ჩამოყალიბდა და ანალიტიკის საფუძველზე გაიწერა. კვლევისა და მონაცემთა

ანალიზის ყველაზე დიდი უპირატესობაც ესაა, რომ კომპანიას მიუთითოს ის უპირობოდ

აუცილებელი მიმართულება, რაც მისი განვითარებისა და სხვადასხვა შეხედულებების

ფორმირებისთვის სტრატეგიულად მნიშვნელოვანია. ეს გადაწყვეტილებები სწორედ

განვლილი საკითხების საფუძველზე იქნა განხილული და უპირობოდ დამტკიცებული

ხელმძღვანელობის მიერ სისრულეში მომენტალურად მოყვანისთვის.

83

ანალიტიკური მოდელი

სტრატეგიულად მნიშვნელოვანი მარკეტინგული გადაწყვეტილებების გაწერის

პარალელურად დავიწყეთ ანალიტიკური მოდელის შემუშავება. რა თქმა უნდა, ჯერ მცირე

მონაცემთა ბაზა აქვს კომპანიას, მაგრამ ეს გარკვეული დასკვნების გაკეთების საშუალებას

იძლევა. კიდევ ერთხელ ავღნიშავთ, რომ ზემოთ მხოლოდ კვლევა და მისი შედეგები

შევადარეთ და არა ანალიტიკური მოდელის მიერ მიღებული გადაწყვეტილებები, რადგან

ჯერ გვსურდა სხვა კუთხით გვეჩვენებინა ამ კონკრეტული კვლევის შეჯამების შემდგომი

შედეგი და მხოლოდ ამის საფუძველზე გაგვეწერა მოდელი, რომელიც ქულობრივ

84

კატეგორიებს შეიმუშავებდა სხვადასხვა სეგმენტის მომხმარებლების დაჯგუფებაში. პირველ

რიგში, კვლევა თავისთავად მიღებული შედეგებითა და ანალიზით მაინც იძლევა

პროგნოზირების საშუალებას, რომ თუნდაც დაახლოებითი პრიორიტეტები დაისახოს

კომპანიამ და რეკომენდაციების საფუძველზე განახორციელოს. ჩვენ ვეცადეთ, რომ

მარტივი მანიპულაციების საშუალებით ტექნოლოგიურად გამართული და რეალურ

მოლოდინებზე დაყრდნობილი ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელის შექმნას,

რომელსაც უდიდესი ძალა აქვს თანამედროვე მარკეტინგის სამყაროში. გამომდინარე

იქიდან, რომ საქართველოში არსებულ ბაზრებზე ჯერ-ჯერობით მცირე რაოდენობის

კომპანიები იყენებენ ამ ინოვაციურ მიდგომებს და ასეთი კომპანიების თითქმის

უმრავლესობა წარმოადგენს ჰოლდინგური ტიპის კომპანიებს, რომლებსაც

სამოხმარებლო ბაზასთან თითქმის შეუზღუდავი წვდომა აქვს ინფორმაციული ზღვიდან

გამომდინარე, პატარა ზომის კომპანიებმა, რომლებიც თავის სფეროში განსაკუთრებული

ყურადღებით სარგებლობენ მომხმარებელბის მხრიდან, მსგავსი მანიპულაციის

გამოყენების შემთხვევში უპირობოდ უნდა მიაღწიონ უზარმაზარ წარმატებას.

სწორედ ამიტომ, ჩატარებული კვლევიდან გამომდინარე, მისი შედეგების

გათვალისწინებითა და ანალიზით შევქმენით ანალიტიკური პროგნოზირების მოდელი

სამომავლო მარკეტინგული კამპანიების დასაგეგმად და გაყიდვების მოცულობის

სტიმულირებისთვის. მოდელში მოვახდინეთ გაფილტვრა და დაჯგუფება, რომ

გამოკვეთილიყო კავშირი ყველაზე მაღალი დანახარჯის მქონე ასაკობრივ ჯგუფებს, მათი

შეძენის მიზეზს, სქესს, დანახარჯების, პრიორიტეტებისა და შვილის ყოლა არ ყოლას

შორის. ჩვენი მოდული ბუნებრივია ამოდიოდა შეგროვებული მონაცემთა ბაზიდან, სადაც

შედარდა მსგავსებები და მიდრეკილებები ცვლილებებისკენ. უპირატესად მაღალი ქულის

მინიჭების მხრივ დავისახეთ მომხარებელი, რომელიც ყველაზე ნაკლები პოტენციური

ალბათობით ხასიათდებოდა, მიუხედავად იმისა იყო ის თუ არა კომპანიის საკონდიტრო

ნაწარმის რეგულარული. თუ ეს მომხმარებელი, ისედაც კომპანიის ლოიალურ

მომხმარებელს წარმოადგენდა, მაშინ დამატებით მივიჯაჭვებდით მისი წახალისების გზით.

85

სეგმენტაციის წესში მკაცრად ავღნიშნეთ, რომ პლატინის ტიპის მომხმარებლების

წახალისება გვაკარგინებს შემოსავალს და სწორედ ამიტომ ყველაზე კარგ

მომხმარებლებს, ყველაზე დაბალი ქულა მივანიჭეთ, რადგან ისინი ჩვენი ტოპ

მომხმარებლები არიან, რომელთაც ისედაც დიდი შემოსავალი მოაქვთ კომპანიისთვის და

მათთვის ვაუჩერის გადაცემით კომპანია შემოსავალს დაკარგავდა.

გამომდინარე იქიდან, რომ ყველაზე ნაკლები დანახარჯის მქონდე მომხმარებლები

ქალბატონები არიან და გარდა ამისა, ყველაზე დაბალი დანახარჯი ფიქსირდება სახლის ან

სამსახურისათვის გაკეთებულ შენაძენებზე, ასევე პრიორიტეტს კომპანიისთვის

წარმოადგენს, როგორც მშობლების სეგმენტის განსაკუთრებული მოფრთხილება, ასევე

არა მშობლების სეგმენტის მოზიდვა და სერვისსა და ფასზე ორიენტირებული

მოხმარებლებისთვის საკონდიტრო სახლის ხარისხსა და გემოში დარწმუნება, ერდერთი

განმასხვავებელი ნიშნები, რომელიც ანალიტიკური მოდელის შექმნისას 10 ქულოვანი

სისტემის შეფასებისას ზემოდან ქვემოთ მოდის 5,5 ქულამდე არის სქესი, ასაკი და

შესაბამისად ასაკობრივი ჯგუფის მიხედვით დადგენილი საშუალო დანახარჯი.

შესაბამისად ყველაზე დაბალი მაჩვენებლის მქონე მომხმარებლები შეფასდა: 10, 9.5, 8.5, 8,

7.5, 7, 6.5, 6 და 5.5 ქულებით. ამ მომხმარებლების ქულების კლებასთან ერთად 5,5 ქულამდე

იზრდება დანახარჯის რაოდენობა.

ზემოთ როგორც ავღნიშნეთ, ამ მომხმარებლებს აქვთ საერთო ის, რომ:

1. საკონდიტრო ნაწარმს ან სახლისთვის, ან სამსახურში წასაღებად იძენენ.

2. არ ჰყავთ შვილი

3. უპირატესობას ანიჭებენ საკონდიტროს დაბალი ფასის ან სერვისი გამო

4. ტორტს იძენენ იშვიათად ან დღესასწაულებზე.

რაც შეეხება ქულებს, ისინი ასე გადანაწილდა:

10 ქულა- ქალბატონი ასაკობრივ ჯგუფში 26-35

9.5 ქულა- ქალბატონი ასაკობრივ ჯგუფში 56+

9 ქულა- ქალბატონი ასაკობრივ ჯგუფში 36-45

86

8.5 ქულა- ქალბატონი ასაკობრივ ჯგუფში -25

8 ქულა- მამაკაცი ასაკობრივ ჯგუში 56+

7.5 ქულა- ქალბატონი ასაკობრივ ჯგუფში 46-56

7 ქულა- მამაკაცი ასაკობრივ ჯგუფში 46-55

6,5 ქულა- მამაკაცი ასაკობრივ ჯგუფში -25

6 ქულა- მამაკაცი ასაკობრივ ჯგუფში 26-35

5.5 ქულა- მამაკაცი ასაკობრივ ჯგუში 36-45

დანარჩენ შემთხვევებში, 5.5 ქულიდან 0.5 ქულამდე, საქმე გვაქვს ფაქტობრივად იდეალურ

მომხმარებლებთან, რომლებიც შესაძლოა თავდაპირველად არც ისე დიდი დანახარჯებით,

თუმცა შეძენის მიზეზით, სიხშირითა და მშობლების სეგმენტის წარმომადგენლობით

ლიდერობენ.

მენეჯმენტმა მიიღო გადაწყვეტილება, რომ 10 ქულიან მოხმარებლებთან ერთად 9,5

ქულიან მოხმარებლებს საჩუქრად 30%-იანი ვაუჩერი გადაცემათ მომდევნო შენაძენზე.

განსხვავებული იქნება 25%-იანი ვაუჩერი 8,5-9 ქულის შემთხვევაში. რაც შეეხება 8-7,5

ქულას, მათ 20%-იანი ფასდაკლების ვაუჩერი მიენიჭებათ.ასევე, 7,5-7 ქულას გადაეცემა

15%-იანი ფასდაკლების ვაუჩერი, 7-6,5 ქულას 10%-იანი, ხოლო 6-5,5 ქულას 5%-იანი

ფასდაკლების ვაუჩერები გადაეცემათ.

ვაუჩერების უკან დაბრუნების შემდგომი ანალიზი ბუნებრივია იმას დაეთმობა, თუ რამდენად

სწორად დადგინდა მომხარებლების ის კატეგორია, რაც კომპანიისთვის

პრიორიტეტიზირებულად იქცა და რამდენად სწრაფად მოხდა ამა თუ იმ სეგმენტის

რეაგირება. ეს მოგვცემს საშუალებას, რომ შედეგები შევადაროთ და მასში ხარვეზების

გამოვლენის შემთხვევაში, ალტერნატიული მოდულების შექმნაზე ვიფიქროთ. როგორც

ვახსენეთ, მნიშვნელოვანია გეოგრაფიული და სოციალური ფაქტორების გათვალისწინება,

როდესაც მოვლენები სხვა პროგნოზით ვითარდება და ზოგ შემთხვევაში თუნდაც

დეტალიზებული ანალიტიკაც კი არ გვაძლევს 100% ისეთ შედეგს, რასაც ველოდით.

87

ანალიტიკური მოდელის მითითებული ქულები, მარკეტინგის სამსახურისთვის ყველაზე

მნიშვნელოვანი გახდა გადაწყვეტილების მიღებისას, რადგან მასზე ნაკლები ქულის მქონე

მომხარებელი რელევანტურად არ დაფიქსირდა წახალისების კუთხით და შესაბამისად

დაგეგმილი სარეკლამო კამპანიით დაიზოგება ამ კამპანიისთვის დათმობილი ბიუჯეტის ის

წილი, რომელიც არამიზნობრივ აუდიტორიას ეთმობოდა. ბუნებრივია, ყველა

მომხმარებელი მნიშვნელოვანია, მაგრამ მნიშვნელოვანია პრიორიტეტი, რომელიც

კომპანიამ დაისახა- გაყიდვებისა და შემოსავლის გაზრდა. სწორედ ამიტომ, საკონდიტრო

სახლი ამზადებს ლოიალურობის პროგრამას, რომელიც უფრო მოქნილი და სამუშაო

პროგრამაზე ინტეგრირებული იქნება. ის პირდაპირ აღრიცხავს თითოეული

მომხმარებლის მოსვლის სიხშირეს და მის პასიურ რეჟიმში გადასვლის შემთხვევაში

გააქტიურებს სმს და იმეილ შეტყობინებებს. გარდა ამისა, ლოიალობის პროგრამა

გაითვალისწინების თითოეული მომხმარებლის დაბადების დღეებს და მათ დამატებით

ფასდაკლებას შესთავაზებს ექსკლუზიური დიზაინის საკონდიტრო ნაწარმის შეკვეთაზე. ეს

და სხვა მრავალი, რაშიც ანალიტიკური პროგნოზირება დაეხმარება კომპანიის მენეჯმენტს,

კარდინალურად შეცვლის დამოკიდებულებებს საქართველოში არსებულ საკონდიტრო

სფეროსა და საკონდიტროების კონკურენტუნარიანობის ამაღლების მცნებაზე.

დასკვნა

88

მარკეტინგსა და გაყიდვებში სწორი და მიზანშედეგობრივი დაგეგმარებისთვისა და

ზრდისთვის აუცილებელია ანალიტიკური პროგნოზირების, როგორც კომპანიის სამართავი

მექანიზმის სიღრმისეული ჩართვა, რადგან ის ბირთვის ფუნქციას ასრულებს პროცესების

წარმართვაში და გვეხმარება მეტი სიცხადით დავინახოთ აწმყო, გავაანალიზოთ წარსული

და განვჭვრიტოთ მომავალი. მსოფლიოს პრაქტიკები და ამ მიმართულების ასეთი

სიღმისეული და მრავალხმრივი გამოყენება თვალნათლივ წარმოგვიდგენს, რომ

აუცილებელია ამ სფეროს საქართველოში აქტიური დანერგვა, პოპულარიზაცია და

გამოყენება.

საქართველოს ბაზარი დღითიდღე იზრდება და უფრო და უფრო გაჯერებული ხდება.

ბიზნესში დღითიდღე იზრდება კონკურენცია და ფაქტობრივად შეუძლებელია რომელიმე

სფეროში შევძლოთ მონოპოლისტის დასახელება. ყოველთვის იქნება ვინმე, ვინც მას

კონკურენციას გაუწევს და ყველაზე ლოიალურ მომხმარებელსაც კი თავისთან გადაიყვანს.

ჩვენი ეკონომიკის განვითარებისთვის აუცილებელია, რა თქმა უნდა, კონკურენცია, მაგრამ

ეს კონკურენცია ჯანსაღი უნდა იყოს და წინსვლით უნდა განისაზღვრებოდეს. თუ კომპანიები

ერთმანეთთან ბრძოლის პერიოდში ტექნოლოიური კუთხით ერთ საფეხურზე დგანან,

შეუძლებელი ხდება მათი განვითარება. სწორედ ამიტომ, მარკეტინგული აქტივობა და

გაყიდვები პირდაპირ კავშირში უნდა იყოს მომხმარებლების აღქმის ფსიქოლოგიასთან.

კომპანიები მაქსიმალურად ორიენტირებულები უნდა იყვნენ მათი საჭიროებების

ამოცნობასა და შენარჩუნებაზე. განსაკუთრებით მაშინაა ეს მომგებიანი, როცა ეს იარაღი,

რაზეც ვსაუბრობთ ფაქტობრივად მხოლოდ ციფრულ და საბანკო სფეროში გამოიყენება,

ხოლო სხვა სამოქმედო არეალი კი გვრჩება ცარიელი. ვახსენეთ, რომ კომპანია, რომელიც

პირველი ხვდება სამომხმარებლო ბაზის შექმნის აუცილებლობას და იწყებს მონაცემების

შეგროვებას არის ერთი ნაბიჯით წინ კონკურენტებთან შედარებით, მაგრამ ეს სიცრუეა. ეს

კომპანია ბევრად უფრო წინაა. ის დგამს ერთდროულად 10 ან 20 ნაბიჯს მომავლისაკენ,

რადგან იწყებს ფიქრს და დაკვირვებას ცოცხალ ორგანიზმზე, რომელსაც მომხმარებელი

ჰქვია.

89

როგორც უკვე ვახსენეთ, ცოდნა მეფეა და ანალიტიკური პროგნოზირება მისი მეფეთა მეფე,

მაგრამ ნაკლოვანებები აუცილებლად დასაწყისშივე უნდა იყოს გათვალისწინებული და

შეფასებული, რომ რისკებისა და საშიშროებების ფონზე ოდნავ განსხვავებული შედეგი არ

იყოს გასაკვირი სხვადასხვა თუნდაც გეოგრაფიული, დემოგრაფიული, ეკონომიკური და

სხვა ფაქტორებიდან გამომდინარე.

რაც შეეხება დადებით მხარეებს, ამ ზემოხსენებული ერთადერთი უარყოფითი მხარის

ნაცვლად, ათობით და ასობით შეიძლება მათი ჩამოთვლა, მაგრამ ყველაზე

მნიშვნელოვანი, რაშიც ის გვეხმარება არის ის, რომ ამით კომპანია ზოგავს დროს, ხოლო

დრო ფულია. კომპანია ზოგავს დროს, სამუშაო ძალას, ფულს მარკეტინგულ კამპანიაზე

დასახარჯი ბიუჯეტის სახით. მაშინ რატომ იყენებს საქართველოში ანალიტიკურ

პროგნოზირებას კომპანიის მცირე ნაწილი? რეალურად გამოყენება ანალიტიკურ

პროგნოზირებას აქვს უამრავ დიდ კომპანიაში, რომელსაც აქვს ფულადი და ადამიანური

რესურსი, შესაბამისად წვდომა აქვს მონაცემთა ბაზებთან, თანამედროვე ინოვაციურ

ტექნოლოგიებთან და აწ უკვე შემუშავებული მოდულებისა და გეგმების თავის მაგალითზე

გადმოტანა მათთვის გაცილებით მარტივია. ასეთ კომპანიებს წარმოადგენენ: ბანკები,

სადაზღვეო კომპანიები, ტექნიკის სახლები, ონლაინ Gambling ან beting საიტები,

სააფთიაქო ქსელები, საავადმყოფოები და ა.შ. მართალია ზოგ შემთხვევაში ისინი

პროგნოზირებას მარტივი მანიპულაციებით ახდენენ და უბრალოდ რეკლამის

მიმართვისთვის იყენებენ, მაგრამ მათ ყველაზე რეალური და დიდი ზომის ბაზები გააჩნიათ.

ჩვენი კვლევის მთავარ მიზანს წარმოადგენდა მცირე კომპანიის მაგალითზე შექმნილიყო

მონაცემთა გარკვეული ბაზა და დაგვემტკიცებინა, რომ კომპანიას საკუთარი სახსრებით

ნულოვანი დანახარჯებით შეუძლია ანალიტიკური პროგნოზირების მოდულის შემუშავება

მარტივი კვლევის ჩატარებისა და მისი გენერირების შემდგომ სწორად შეფასების

საფუძველზე. ეს იარაღი, რომელის ასეთ კომპანიებს სწრაფად განვითარებაში დაეხმარება

ამ ეტაპისთვის ჯერ კიდევ არაა კარგად აპრობირებული და დაფასებული.

90

მარკეტინგი, მოცემული ინფორმაციების საფუძველზე მხოლოდ რეკლამას არ

გულისხმობს, ის გულისხმობს კვლევას, შეფასებას, ანალიტიკას, პროგნოზირებასა და

დაგეგმვას. თავის მხრივ გაყიდვებიც არაა მხოლოდ პროდუქტის ან სერვისის გაცვლა

ფულში ან პროდუქტსათუ სერვისში ისევ, ესაა დაგეგმარებული პროცესი, რომელსაც

გააჩნია მიზნობრიობა პროგნოზირებული შედეგის ფონზე.

მთავარი, რაც აუცილებლად გვინდა ავღნიშნოთ, რომ თანამედროვე ტექნოლოგიების

დანერგვა ერთი შეხედვით ტექნოლოგიების არმქონე ბიზნესში, საკმაოდ საინტერესო და

ინოვაციური შეიძლება აღმოჩნდეს მსგავსი ტიპის მიდგმომების შემუშავება, რადგან ის ამ

კომპანიის სტატუსსა და კონკურენტნარიანობას გაცილებით მაღლა სწევს. ეს, თავის მხრივ,

მცირე ბიზნესის განვითარებას უწყობს ხელს, რომელიც მოქმედებს ქვეყნის ეკონომკურ

მდგომარეობას.

91

ბიბლიოგრაფია

Laursen, Gert H. N.. ; Business Analytics for Sales and Marketing Managers (გამოშვების წელი

და გამომცემლობა)

Eric Siegel, 2016.Predictive Analytics. Published by John Wiley & Sons Inc., Hoboken, New

Jersey. Published simultaneously in Canada.

Forecasting & Statistical Analysis, 2014. By Salem Press, a Davision of EBSCO Information

Services, Ipswich, Massachusetts.

Predictive Analytics White Paper, 2007. Charles Nyce, American Institute for CPCU- Insurance

Institute of America, 720 Providence Road, Suite 100. Malvern.

Bonani Bose. Data analytics tools. www.digitalvidya.com.

https://www.digitalvidya.com/blog/data-analytics-tools (09.06.2019)

5 successful organizations that have implemented predictive analytics- and why you should too.

https://www.iko-system.com/blog/lead-scoring/5-successful-organizations-that-have-

implemented-predictive-analytics-and-why-you-should-too/ (07.06.2019)

David Lazer and Ryan Kennedy. What can we learn from Google Flu Trends.

https://www.wired.com/2015/10/can-learn-epic-failure-google-flu-trends/ (31.04.2019)

www.Geoforex.info, ანალიტიკური პროგნოზი. https://www.geoforex.info/dictionary/568-

forecast (25.04.2019)

რუხაძე თამდა, თევდორაძე მ. , ლოლაშვილი ნ. , სალთხუციშვილი მ. და ბაჯიაშვილი ა.

მარკეტინგის მართვა და მისი ინფორმაციული მხარდაჭერა.

http://gtu.ge/Journals/mas/Referat/ASU-2016(1_22)/213_221.pdf (25.04.2019).

92

ჩაჩავა რომა. მარკეტინგის მართვის პროცესი.

https://taxuna.wordpress.com/%E1%83%9B%E1%83%90%E1%83%A0%E1%83%99%E1%83%

94%E1%83%A2%E1%83%98%E1%83%9C%E1%83%92%E1%83%98%E1%83%A1-

%E1%83%9B%E1%83%90%E1%83%A0%E1%83%97%E1%83%95%E1%83%98%E1%83%A1-

%E1%83%9E%E1%83%A0%E1%83%9D%E1%83%AA/ (20.04.2019)

ქურდაძე ირაკლი, გაყიდვების პროგნოზირება და ბიუჯეტირება.

https://iraklikurdadze.wordpress.com/%E1%83%97%E1%83%90%E1%83%95%E1%83%98%E1

%83%A1%E1%83%A3%E1%83%A4%E1%83%90%E1%83%9A%E1%83%98-

%E1%83%91%E1%83%98%E1%83%96%E1%83%9C%E1%83%94%E1%83%A1%E1%83%98/

(20.04.2019)

Tyson quick. How to use predictive analytics in you marketing strategy. www.instapage.com

https://instapage.com/blog/what-is-predictive-analytics (11.04.2019)

Shiram Parthasarthy. What is predictive analytics? www.loginanalytics.com

https://www.logianalytics.com/predictive-analytics/what-is-predictive-analytics/ (05.04.2019)

Predictive analytics & Predictive modelling. www.Learnpick.in

https://www.learnpick.in/prime/documents/ppts/details/835/predictive-analytics (01.04.2019)

What are some real examples of predictive analytics? www.quora.com

https://www.quora.com/What-are-some-real-world-examples-of-predictive-analytics

(27.03.2019)

რას მოიცავს მარკეტინგის გეგმა? Delta-capital.ge http://delta-capital.ge/news/id=51

(27.03.2019)

93

დანართი 1

ცხრილი 1 : კონკურენტები

სად ყიდულობთ ტორტებს კიდევ?

მადა 358 36,4%

მხოლოდ Azzato 307 31,2%

ბელა 75 7,6%

ასორტი 58 5,9%

დიდებული 50 5,1%

დოლჩე ვიტა 22 2,2%

ბისკოტო 21 2,1%

ლეგატო 20 2,0%

უნივერსამი 10 1,0%

ტორტინი 7 0,7%

გურმე 5 0,5%

ლიკა 4 0,4%

94

ცხრილი 2 : რეკომენდაციები

მოხმარებლის რეკომენდაციები

სხვა 46

4,7%

95

მეტი ტორტების დამატება 250

42%

მეტი დესერტების დამატება 54

ეკლერების ასორტიმენტის გაზრდა 22

ტორტი ბრულეს დაბრუნება 16 1

წელი

ნაპოლეონის დამატება 16

ორცხობილების დაბრუნება 14 2

წელი

ნუარის დაბრუნება 5 1

წელი

მთვრალი ალუბლის დაბრუნება 4 4 თვე

ტორტი ნუტელას დაბრუნება 3 8 თვე

მანგოს ტორტის დაბრუნება 2 2, 5

წელი

ინტერიერის ცვლილება 102 11%

უალკოჰოლო სასმელების დამატება 68 7%

ტორტების დიზაინისა და ზომების ცვლილება 63 7%

Take away ყავის დამატება 54 6%

ტორტების გაიაფება 22 2%

ხარისხის გაუმჯობესება 20 2%

დამატებითი რპდუქციის დამატება : ცომეული, აქსესუარები

და ა.შ 19 2%

ყუთების გასქელება 15 2%

ქსელის გაფართოება 11 1%

ეკლერების ზომის გაზრდა 10 1%

ყველაფერი კარგია 145 16%

დანართი 2.

96

ტორტების კვლევა.

აზზატოს ბანანის ტორტი

აზზატოს ახალი ბანანის

ტორტი მადა

კრემი ბისკვიტი ტორტი კრემი ბისკვიტი ტორტი კრემი ბისკვიტი ტორტი

10 10 10 10 10 10 10 2 8

6 8 10 9 10 9 10 10 10

8 10 10 10 9 10 10 9 10

10 10 10 9 9 10 9 10 9

10 10 10 8 9 8 8 9 10

8 10 9 10 10 10 10 10 10

9 10 10 10 9 9 10 9 9

8 10 10 10 10 10 10 10 10

9 8 9 10 10 10 10 8 10

10 8 9 10 10 10 10 10 10

9 9 9 10 10 10 10 10 10

8 9 9 9 10 9 10 9 10

9 10 9 9 9 9 9 9 9

8 8 9 10 9 10 10 10 10

9 9 10 9 9 10 10 10 10

7 8 9 10 10 10 10 10 10

7 8 8 10 10 10 10 10 10

10 10 10 10 10 10 10 10 10

10 10 10 10 10 10 10 10 10

8 10 10 10 10 10 10 10 10

10 10 10 10 9 10 10 10 10

8 10 9 10 10 10 10 10 10

10 10 10 10 10 10 10 10 10

8 10 8 9 9 9 9 9 9

4 5 7 9 7 8 9 9 8

8 9 9 5 6 5 10 10 10

7 7 8 9 9 9 10 10 10

7 7 7 8 8 8 7 7 7

6 7 7 9 9 9 10 9 10

4 5 4 9 9 9 10 9 10

10 9 10 9 9 9 10 10 10

9 9 9 7 7 7 8 8 8

9 8 9 7 8 10 9 9 9

8 8 10 9 8 7 8 7 8

9 10 10 9 9 10 8 8 9

9 10 9 7 8 9 9 9 10

9 10 9 7 8 9 9 9 10

97

9 10 9 8 8 9 9 9 10

9 10 10 10 10 10 10 10 10

10 8 9 10 10 10 10 10 10

8 9 10 8 10 10 9 9 9

10 10 10 8 8 8 10 10 10

9 10 9 9 9 10 10 10 10

8 9 9 9 10 10 9 9 10

10 10 10 8 8 8 10 10 10

5 5 5 5 5 5 10 10 10

10 10 10 10 10 10 10 10 10

7 8 9 9 10 10 8 8 10

9 9 10 9 8 9 9 9 10

7 7 9 9 10 10 10 10 10

8 8 8 10 10 10 10 10 10

8 9 9 9 10 10 7 10 10

9 9 10 8 9 9 10 10 10

7 8 9 8 10 10 9 9 10

8 7 9 9 9 9 9 10 10

9 9 9 10 9 10 10 10 10

10 10 9 9 9 9 10 10 10

10 9 9 10 10 10 10 10 10

7 10 9 8 9 10 10 9 10

8 8 9 8 9 9 10 10 10

9 8 9 10 8 8 10 9 10

7 6 9 8 9 9 10 9 10

დანართი 3.

98

კვლევის მოკლე ანალიზი.

99

100

დანართი 4

კვლევაში რიცხობრივი მნიშვნელობების გაშიფვრა.

სრული კვლევა.

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114