Методи прогнозування в маркетингових дослідженнях підприємств торгівлі

Abstract

У статті обґрунтовано методологічні засади та фундаментальні принципи здійснення прогнозних розрахунків у торговельній діяльності. Доведено, що ключовим індикатором ефективності прогнозу є його точність, яка формується під впливом сукупності детермінант внутрішнього та зовнішнього середовища. Систематизовано основні критерії вибору методу прогнозування, серед яких виокремлено: часовий горизонт, співвідношення необхідної точності та складності алгоритмів, стан інформаційної бази, рівень ринкової динаміки та наявне ресурсне забезпечення. Здійснено порівняльний аналіз якісних, кількісних, а також сучасних комбінованих та інтелектуальних методів прогнозування. Для кожної групи методів визначено специфічні сфери їх оптимального застосування у торговельній практиці, а також деталізовано їхні ключові переваги та функціональні обмеження. Дістала подальшого розвитку класифікація методів маркетингового прогнозування. Авторами розроблено та запропоновано розширений підхід до класифікації, який, на відміну від існуючих, враховує технологічну специфіку сучасного інформаційного середовища. Запропоновано групувати методи за класифікаційними ознаками: рівнем цифровізації (традиційні, цифрово-аналітичні, інтелектуальні); типом інформаційного масиву (структуровані, неструктуровані, потокові дані); характером відображення процесів у часі (статичні та динамічні моделі); рівнем автоматизації (ручні, автоматизовані, самонавчальні системи). Доведено доцільність інтеграції традиційних статистичних методів із сучасними інструментами машинного навчання для опрацювання неструктурованих даних та підвищення адаптивності маркетингових стратегій. Ідентифіковано критичні джерела недостовірності результатів прогнозування та обґрунтовано комплексний підхід до мінімізації похибок і стратегічних ризиків. Запропоновані рекомендації та удосконалена класифікація формують надійне методологічне підґрунтя для маркетологів торговельних підприємств при виборі оптимального інструментарію. Впровадження результатів дослідження дозволить підвищити обґрунтованість управлінських рішень, оптимізувати використання ресурсів та зміцнити конкурентні позиції підприємств торгівлі в умовах ринкової невизначеності.This article substantiates the methodological foundations and fundamental principles of conducting forecasting calculations in commercial activities. It is demonstrated that the key indicator of a forecast’s effectiveness is its accuracy, which is shaped by a combination of determinants from both the internal and external environments. The main criteria for selecting a forecasting method are systematized, among which the following are highlighted: time horizon, the balance between required accuracy and algorithm complexity, the state of the information base, the level of market dynamics, and available resources. A comparative analysis of qualitative, quantitative, as well as modern combined and intelligent forecasting methods has been conducted. For each group of methods, specific areas of their optimal application in commercial practice have been identified, and their key advantages and functional limitations have been detailed. The classification of marketing forecasting methods has been further developed. The authors have developed and proposed an expanded approach to classification, which, unlike existing ones, takes into account the technological specifics of the modern information environment. It is proposed to group methods according to the following classification criteria: level of digitization (traditional, digital-analytical, intelligent); type of data set (structured, unstructured, stream data); nature of process representation over time (static and dynamic models); level of automation (manual, automated, self-learning systems). The study demonstrates the value of integrating traditional statistical methods with modern machine learning tools for processing unstructured data and enhancing the adaptability of marketing strategies. It identifies critical sources of uncertainty in forecasting results and justifies a comprehensive approach to minimizing errors and strategic risks. The proposed recommendations and improved classification form a reliable methodological foundation for marketers at retail enterprises when selecting the optimal tools. Implementing the research findings will improve the soundness of management decisions, optimize resource utilization, and strengthen the competitive positions of retail enterprises in conditions of market uncertainty.