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市場容量は考慮していません
製品価格です
あるいは供給者であることを前提に、市場は一定の期間内にある製品や労働を吸収できる単位の数です。市場の大きさです
使用価値です
総必要量と可処分量です
貨幣総量です
2つの要素から成り立っています市場のキャパシティがあれば、自然に引っ張っていくことができます
企業投資です
経済発展です市場の容量がなくて、ただ企業の効率に頼って経済の増分を推進するだけで、経済の不均衡の巨大なリスクを秘めています。
[1]です。
市場容量は、使用価値需要の総量と可処分貨幣の総量の2つの要因で構成されます。可処分貨幣はありません
消費者層です
貧しい消費者層です可処分通貨だけに使用価値を求めない消費者層は、コインを持っているか、あるいは十分に裕福な層です。この二つの現象を、消費環境が不足しているために実現できないマーケット・キャパシティと呼びます。
- 日文名です
- マーケット・キャパシティ
- 外国語の名前です
- マーケットボリューム
- 前触れです
- 価格やサプライヤーの戦略を無視します
- 予測内容です
- 市場予測と販売量です
貧富両消費層の市場容量の相互比例関係は次のように表れています。200万元の貧困扶助困窮金を2万人の生活困難層に緊急援助し、一人当たり100元とします。半年後に100円を使い切らなかったのは1%未満です。銀行からの借り入れで経営している人です
不動産開発業者です
あの年です
純収入です
200万ドルです彼の1年間の
生活消費
総支出は50万元です。主に乗用車を購入します
など高級です。
消費です。同じ200万元が貧富の差が大きい2種類の消費者グループに反映された市場容量を計算することができます:8:1(いずれも1年間)。貧富の格差の二極化は一国あるいは世界市場の容量が極端に縮小することができますあるいは相対的に縮小します。
「市場容量の概念は
購買力です
「より科学的な経済学の概念です
国民の生活です
「購買力」のレベルを計算しています例えば一人当たりの所得が
ドルです
ですか?100人で乗用車を何台所有すればいいのかを確認します。ここでは実際は計算されていません
生活水準です
品質の違いは,使用価値を正確には分かりません
欲求のレベルです
可処分通貨との相互関係です
市場の容量は一国の経済あるいは世界経済の成長の第一の要因です。市場容量がありません
商品の生産です
、最終取引を実現できない生産です。ですから市場容量のない
GDPです
指標も将来の均衡を達成するための経済的増分です。市場の容量は経済発展の客観的な原動力です。企業の効率は経済発展の主観的な原働力です。市場の容量があり自然に牽引することができます
企業投資です
経済発展です市場の容量がなく、企業の効率だけに依存して経済成長を促進することは、経済の不均衡の大きなリスクをはらんでいます。
発展の質です
高くありません。一国の中で二極化が起きると、最大の市場容量が縮小し、富裕層が事業投資先を見つけられなくなります。そして、一斉に仮想バブルへの投資が殺到します。
市場容量の拡大には3つの基本的な考え方があります
一つは最も広大な消費群体の物質の文化の需要の絶え間ない増加によってです(すなわち
使用価値です
可処分を増やすことができます
貨幣収入
です。二極化の防止は基本的な要求であり、貧困層に発展の機会を与えることも基本的な要求です。中国は30年の改革開放の中で2回出現して人口の多数を占める農民の平均収入が上升して、著しいけん引します
国民経済です
高速成長の段階:1つは、改革開放の10年前、2つ目は、農民が免税と補助金を受けていた10年近くです。経済成長は主に積極的なものでした
財政投資です。
です。
行います
政策法規です
調査は単に新しい市場や
潜在市場です
販売の可能性と政策的に取るべき対策です。ですが理解するためには
市場の可能性です
市場の容量や現地での製品の存在を深く調査しなければなりません
消費の仕方です
消費が増えています。
市場容量調査で最初に知っておくべきことはこうです
同類の製品
います
ターゲット市場です
で販売の具体的な数字とブランド、規格、出所、生産メーカー、価格、そして現地の統計人口、社会経済に基づいています
統計データです
過去と現在の変化を見つけ出し、将来を予測します。
起こり得るのです
変化しています
次に、現地市場の関連製品の消費の変化を理解して、主に現地の同類の製品の生産数量と起こり得る変化、現地の製品の現地での販売数量、現地のを調べます
給与所得
レベルです。
消費習慣です。
など、定性分析と定量分析の手法を用いて、製品の今後の消費動向を総合的に分析します。
第三に、同じ種類の製品の地元の年を明らかにします。
消費量です
消費者の数と製品の消費方式、製品の消費範囲の大きさ、消費頻度、製品の用途、そして何を持っていますか。
競争的です
代用品です
などの要因があります。
第四に、製品の今後の消費状況の変化を予測するために、現地市場での製品の存在を明らかにする必要があります。
ライフサイクルです
状況を他の要因と合わせて総合的に分析し、推論します。製品のライフサイクルの状況は5つの段階に分けられ、常に何らかの形で流通に反映されます。導入期、製品が市場に入ったばかり、
売上が伸びています
ゆっくりです;成長期、製品の売れ行きがだんだんよくなります、もし製品が
適材適所です
、今後の一定の期間で販売は急速な成長があります;成熟期です
製品の販売です
成長の勢いは明らかではなくて、製品の販売がまもなく落ちることを示す兆候があります;停滞期間、製品の販売はピークポイントに達しており、徐々に減少しています。
衰退期です
市場は製品に対する需要の減少を示し、製品の販売量も引き続き減少しています。ほとんどの製品は何らかの形でライフサイクルの五段階を経ていますが、変化のスピードは製品の種類や類似製品の中のブランドによって異なります。そのため、製品の所在が判明しました。
市場サイクルです
の段階が重要です。また、注意しなければならないのは、通常、製品の販売利益の落ち込みは、販売量の落ち込みよりも早く、また早いということです。
それに加えてですが
工業製品です
の
需求量
原料となる製品の需要量や、商品単位で生産している事業の展開状況にもよりますので、このような「派生」製品の需要量を検討するには、そのようなユーザー業界の現状や将来性を明らかにし、製品の需要量をより正確に推測する必要があります。
同時に、製品調査を行う際には、必ず、
製品市場です
地域の市場でどのようなタイプの消費者が本を購入するのかを知るために細分化します
企業の製品です
現地市場を正確に見積もることができます
発展可能性があります
製品の販売のターゲット市場を正確に選択し、さらに、異なるタイプの消費者の製品のニーズを理解し、ターゲットを設定します。
製品を改良する
の戦略と措置は、製品の販路を拡大するために適合させます。
一般的にこの作業は必要です
消費者調査です
現地の市場を具体的に理解する必要があります
人口構成です
とです
消費習慣です。
年齢、性別、職業、給与、文化、居住地などです
価格基準です
です。
購買習慣です
ライフスタイルです。
購買動機です
使い方などが書かれています。そうです
産業用ユーザーです
関連業界を理解する必要があります。
代表性です
企業規模です
、商品の供給、問題があります、調達方法と企業の責任者など。中間です
卸売り業者
とです
小売り企業
、基本的に工業ユーザーと同じ状況を理解する必要があります。
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連鎖比率法です です。ある製品の市場潜在力に関連するいくつかの要因を連鎖的に掛け合わせる、つまり、関連するいくつかの要因を総合的に考慮して予測することです。
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購買力指数法です購買力指数は家計所得、世帯世帯数、地域小売販売額などを加重平均した基準係数です。購買力指数は相対的な数で、潜在需要全体に購買力指数を掛けて初めて、ある地域の潜在需要を求めることができます。
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アナロジー法です です。比較類推法とも呼ばれ、歴史的類推と横断比較という2つの予測手法があります。歴史的アナロジーとは、現在の状況と過去に起こった類似の状況を比較して市況を推測する手法です。横断比較とは、ある国・地域のある製品の同時期の市場状況を他の国・地域の状況と比較し、その国・地域の市場潜在量を測定するものです。
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営業マンの意見は概ね適法です。これは最も単純な予測方法で、各営業エリアの営業担当者に、営業エリアごとの売上予測をしてもらい、それをまとめて総売上ポテンシャルを求めるというものです。
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購入者意図調査法です。さまざまな手段を使って、購入者から直接購入の意図を聞くという方法です。購入者に明確な意図があり、実行したいと思っているのであれば、この方法は非常に効果的です。
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業界調査法です。業界調査とは、ある特定の業界における各社の調査です。この手の調査は、ユーザーに対してのものかもしれませんし、メーカーに対してのものかもしれません。
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専門家の意見です。専門家、特に業務に精通していて、トレンドを見通すことができるマネジャーが、知恵を出し合って判断し、予測するという、手っ取り早く簡単な方法です。予測の精度を高めるためには、予測する前に経済形態や業務の実態について専門家に資料を提供して議論してもらい、さまざまな意見を総合的に考慮して結論を出します。
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トレンド予測法です。これは、歴史的な資料やデータを時系列で並べて、その発展の法則に基づいて、将来の市場の方向性や変動度合いを推測する方法です。
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移動平均法です。これはトレンド予測法の基本的な手法です。時系列の最初の数値から、ある項の数を平均して、項ごとに移動し、移動しながら平均していくというものです。
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指数的平滑化です過去のデータを平滑係数で予測する手法です。全てのデータに等しく重みを与えるのではなく、直近の観測値に最大の重みを与え、遠くの観測値には減少する重みを与えます。
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回帰予測法です。従属変数と引数の相関関係を測定し、それを表す数学的モデルを作り、それによって予測値を取るというものです。