Управление организациями сферы услуг

Аналитические экспертные оценки занимают значительно больше времени и предполагают самостоятельную проработку экспертом поставленной перед ним проблемы по выявлению перспектив развития объекта прогнозирования. Этот метод допускает возможность задействования дополнительной информации и практически исключает психологическое влияние со стороны прогнозиста .

Общим недостатком индивидуальных методов прогнозирования является ограниченность компетенций одного эксперта, задействованного в прогнозировании. Этот недостаток в определенной степени может быть устранен при использовании методов коллективных экспертных оценок.

Коллективные методы прогнозирования имеют множество различных модификаций. Наибольшую известность получили методы «круглого стола», сценариев, Дельфи, программного прогнозирования и др.

Метод «круглого стола» применяется для выработки единого мнения экспертов, которое либо определяется большинством голосов, либо согласовывается в процессе обсуждения. Отсутствие анонимности при использовании «круглого стола» может привести к проявлениям конформизма и безосновательного стремления к компромиссу, что отрицательно сказывается на результатах прогнозирования.

Метод сценариев позволяет разрабатывать прогноз, рассматривая различные комбинации и взаимосвязи значимых факторов с учетом оцененной вероятности и характера их проявления. При этом учитывается как качественная, так и количественная информация о прогнозируемых событиях и факторах, оказывающих воздействие на объект прогнозирования. Достаточно часто составляется и анализируется сразу несколько сценариев, включая крайние (оптимистический и пессимистический) и наиболее вероятные. Существуют различные технологии реализации метода сценариев, среди которых – получение согласованного мнения экспертов, повторяющаяся процедура независимых сценариев, матрицы взаимодействия и др. [Литвак, 2000]. Общим недостатком метода сценариев является возможное возникновение неопределенности, связанной с субъективностью оценок экспертов, участвующих в разработке сценария.

Метод Дельфи – это пошаговая процедура, направленная на формирование группового мнения экспертов. Экспертиза проводится в несколько туров. В первом туре организующая экспертизу аналитическая группа направляет экспертам, которые могут находиться на значительном расстоянии друг от друга, специально разработанные для реализации целей и задач экспертизы анкеты. Заполненные экспертами анкеты передаются обратно аналитической группе, которая их обрабатывает. Во втором туре экспертам рассылается определенная информация об итогах первого тура – крайние оценки с их обоснованиями, некоторые показатели, рассчитанные аналитической группой (такие как, например, средняя оценка, разброс оценок), а также предлагается с учетом полученной информации повторно ответить на вопросы анкет. Эти анкеты заполняются и снова передаются аналитической группе, которая опять обрабатывает полученные результаты. Далее при необходимости проводится еще несколько аналогичных туров, пока не будет получен согласованный прогноз.

К достоинствам метода Дельфи можно отнести отсутствие конформизма, что связано с анонимным характером процедуры экспертизы, наличие обратной связи, а также возможность получения количественной информации по результатам статистической обработки ответов экспертов. В качестве недостатков следует отметить относительно высокую стоимость, сложность организации экспертизы, ее длительность, субъективность восприятия и интерпретации вопросов экспертами, их возможное стремление располагать свои оценки ближе к среднему без особой аргументации.

Программное прогнозирование как метод использует принципы метода Дельфи, а также метода оценки и пересмотра планов PERT (Project Evaluation and Review Technique), применяемого для сетевого планирования и управления проектами. С помощью метода программного прогнозирования определяется вероятность наступления анализируемых событий и оценивается ожидаемое время их наступления.

Количественные методы прогнозирования включают причинно-регрессионные модели, а также моделирование временных рядов.

При использовании причинно-регрессионных моделей анализа предполагается, что прогнозируемый показатель зависит от одной или нескольких переменных, определяемых наиболее значимыми факторами, воздействующими на спрос на услуги. Это могут быть расходы на рекламу, устанавливаемые цены, продажи конкурентов и прочие рассмотренные выше факторы макро-, мезо– и микроуровней.