Several approaches to producing pre

Several approaches to producing pre-launch forecasts have
been proposed in previous studies and can be classified into
two types: subjective approaches and analogical approaches. In
terms of subjective approaches, Mahajan and Sharma [11]
propose an algebraic estimation procedure that requires three
pieces of information: 1) market potential (m), 2) time of peak
sales (t*), and 3) level of peak sales (n*).Once these values have
been obtained, p and q can be inferred. However, estimating
both the time and level of peak sales is another difficult task. In
addition, as Bass [29] notes, these are the key outputs intended
to be forecast from the observed data using the diffusion
model; therefore, if one could guess such items, therewould be
no need to estimate the diffusion curve. A similar procedure
suggested by Lawrence and Lawton [12] also involves obtaining
three pieces of managerial information: 1) market potential
(m), 2) number of adoptions in the first period (n(1)), and 3) an
estimate of the sumof the coefficients p and q (p + q). A similar
problem occurs here; estimating p + q is also difficult. Although
general guidelines suggest a value of 0.5 for consumer goods
and 0.66 for commercial goods, such generalizations fail to
mirror the idiosyncratic characteristics of particular products.
In fact, Lawrence and Lawton [12] suggest that prior
sales histories of similar products may produce better prior
parameter estimates.
In this spirit, the analogical approach has been widely
employed for pre-launch forecasting. This approach assumes
that a new product will behave as analogous products do. As
mentioned before, several previous studies using the Bayesian
approach utilize the diffusion information of exsiting similar
products as a priori [7–10]. A more systematic approach on the
basis of consumer choice theory is proposed by Thomas [14]. In
this approach, the parameters of a new product are estimated
by taking a weighted sum of the parameters of analogous
products. These weights can be obtained by establishing the
similarities between the new product and several analogous
products in terms of five dimensions: environmental situation,
market structure, buyer behavior, marketing mix strategy, and
innovation characteristics. This “guessing by analogy” approach
has often been adopted for the pre-launch forecasting
of various types of products and services [1,16–19]. However,
there are no clear standards for the selection of benchmark
products. Analogous products are often chosen simply because

Результаты (русский) 1:

Есть несколько подходов к производству предстартовых прогнозахбыло предложено в ходе предыдущих исследований и могут быть классифицированыдва типа: субъективных подходов и аналогичных подходов. Вусловия субъективных подходов, Махаджан и шарма [11]предложить процедуру алгебраических оценки, что требует трикуски информации: 1) рыночный потенциал (m), 2) время пикпродажи (t *) и 3) уровень пик продаж (n *). После того, как эти значениябыли получены, p и q могут быть выведены. Однако оцениваякак время, так и уровень продаж пик – еще одна трудная задача. ВКроме того, как отмечает бас [29], вот основные мероприятия предназначеныПрогноз от наблюдаемых данных, с использованием диффузиимодели; Поэтому если такие предметы можно догадаться, therewould бытьне нужно оценить кривой диффузии. Аналогичная процедурапредложенные Лоуренс и Lawton [12] также предполагает получениетри части управленческой информации: 1) рыночного потенциала(m), 2) число усыновлений в первый период (n(1)) и 3)Оценка sumof коэффициентов p и q (p + q). Аналогичнаяпроблема возникает здесь; также сложно оценивать p + q. ХотяОбщие рекомендации описывают значение 0,5 для потребительских товарови 0,66 для коммерческих грузов, такие обобщения незеркало своеобразных характеристики отдельных видов продукции.В самом деле Лоуренс и Lawton [12] предлагаю что предварительногоистории продаж аналогичной продукции может производить лучше предварительногооценки параметров.В этом духе аналогичный подход был широкоиспользуемых для прогнозирования до запуска. Этот подход предполагаетчто новый продукт будет вести себя как аналогичной продукции. Какупоминалось ранее, ряд предыдущих исследований, используя байесовскийподход использовать распространение информации exsiting аналогичныепродукты как априори [7-10]. Более систематический подход наосновы теории потребительского выбора предлагается Thomas [14]. Впо оценкам, этот подход, параметры нового продуктаприняв взвешенная сумма параметров аналогичнопродукты. Эти веса могут быть получены путем созданиясходство между новым продуктом и несколько аналогичныхизделия с точки зрения пяти измерениях: экологическая ситуация,структура, поведение покупателя, маркетинг микс, рынка ихарактеристики инноваций. Этот подход «гадать по аналогии»часто было принято для прогнозирования до запускаразличных видов продукции и услуг [1,16-19]. Однако,Есть нет четких стандартов для отбора ориентирпродукты. Аналогичные продукты часто выбираются просто потому, что

Результаты (русский) 2:

Несколько подходов к производству предпусковых прогнозы
были предложены в предыдущих исследованиях и могут быть классифицированы в
двух видах: субъективные подходы и аналогичные подходы. В
плане субъективных подходов Махаян и Шарма [11]
предложить алгебраической процедуры оценки, которая требует три
части информации: 1) потенциал рынка (м), 2) время пиковых
продаж (T *), и 3) уровень пиковых продаж (п *). После того, как эти ценности
были получены, р и д можно сделать вывод. Однако, оценивая
и время, и уровень пиковых продаж является еще сложная задача. В
дополнение, в качестве бас [29] примечания, эти ключевые результаты, предназначенные
для прогноза от наблюдаемых данных с использованием диффузии
модель; Поэтому, если бы можно было догадаться, такие вещи, не therewould быть
никакой необходимости для оценки кривой диффузии. Аналогичная процедура
предложил Лоуренс и Лоутон [12] также включает в себя получение
три части управленческой информации: 1) потенциал рынка
(м), 2) количество усыновлений в первом периоде (п (1)), и 3)
оценка sumof коэффициенты р и д (р + д). Подобная
проблема возникает здесь, оценки р + Q также трудно. Хотя
общие руководящие принципы предполагают, значение 0,5 для потребительских товаров
и 0,66 для коммерческих товаров, такие обобщения не
отражают своеобразные характеристики конкретных продуктов.
На самом деле, Лоуренс и Лоутон [12] предполагают, что до
продажи истории подобных продуктов может производить более до
параметров оценки.
В этом духе аналогичный подход был широко
использован для прогнозирования предпусковой. Этот подход предполагает,
что новый продукт будет вести себя как аналогичные продукты делают. Как
упоминалось ранее, несколько предыдущих исследований с использованием байесовского
подхода использовать информацию диффузии exsiting подобные
продукты, как априори [7-10]. Более систематический подход на
основе теории потребительского выбора является предложенный Томасом [14]. В
этом подходе, параметры нового продукта
оцениваются, принимая взвешенную сумму параметров аналогичных
продуктов. Эти веса могут быть получены путем установления
сходства между новым продуктом и несколько аналогичных
продуктов с точки зрения пяти измерениях: экологическая ситуация,
структура рынка, поведение покупателей, маркетинговой стратегии смесь, и
инновационные характеристики. Это "угадать по аналогии" подход
часто принимается за предпусковой прогнозирования
различных видов продукции и услуг [1,16-19]. Тем не менее,
нет четких стандартов для отбора эталонных
продуктов. Аналогичные продукты часто выбирают просто потому, что

Результаты (русский) 3:

несколько подходов к производству предстартовые прогнозы
был предложен в предыдущих исследованиях и можно разделить на два вида:
субъективных подходов и аналогичных подходов.в "плане субъективных подходов, махаджан и шарма [11] [предлагаю алгебраическое процедуру оценки, который требует трех
куски информации: 1) потенциал рынка (м), 2) время пик продаж (T *).и 3) уровня, пик продаж (N *). после того, как эти ценности
получены, p и q сделать нельзя.однако, оценивая
как времени, так и уровень пик продаж является еще одной трудной задачей.в
того, как басс [29] отмечает, что эти ключевые мероприятия, предназначенные
быть прогноз из наблюдаемой данных с использованием технологий
модели; таким образом, если можно, наверное, такие пункты, therewould быть
нет необходимости оценки распространения кривой.аналогичная процедура
предложил лоуренс и лоутон [12] также предполагает получение
три порции управленческой информации: 1) потенциал рынка
(м), 2) число усыновлений / удочерений в первый отчетный период (N (1)), и 3) [оценку sumof коэффициентов, p и q (P Q).аналогичный
возникает проблема здесь; оценки P Q также сложно.хотя
общие руководящие принципы указывают стоимость 0,5 для потребительских товаров
и 0,66 для коммерческих товаров, такие обобщения, как правило, не
зеркало особая характеристики конкретных продуктов.
фактически, лоуренс и лоутон [12] говорят о том, что ранее
продажи историю подобных продуктов может привести к более ранее
оценки параметров.
в этом духе, аналогичные подход широко.работает предстартовые прогнозы.этот подход предполагает
что новый продукт будет вести себя, как аналогичные продукты.как
упоминалось ранее, многие предыдущие исследования с использованием метода байеса
подход использовать распространения информации exsiting аналогичные
продукции как априори [7 - 10].более системного подхода на основе выбора потребителей теории ", предложенный томас [14].в сша этот подход,параметры нового продукта, по оценкам,
, принимая взвешенной суммы параметры аналогичного
продуктов.эти веса можно получить путем создания
сходные черты нового продукта и несколько аналогичных
продуктов с точки зрения пять параметров: экологическая обстановка,
структура рынка, поведение покупателей, стратегии маркетинга и
инновационных характеристик.это "гадать по аналогии" подход
часто были приняты для предпускового прогнозирования
различных видов продукции и услуг [1,16: 19].тем не менее,
отсутствуют четкие стандарты для отбора показателей
продуктов.аналогичные продукты часто выбирают лишь из - за того, что