ЗАСТОСУВАННЯ ЛАНЦЮГ МАРКОВА ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ МІСТКОСТІ РИНКОВИХ СЕГМЕНТІВ В УМОВАХ ЦИФРОВОЇ ТРАНСФОРМАЦІЇ ПОВЕДІНКИ ПОКОЛІНЬ СПОЖИВАЧІВ

Проблема вдосконалення методів дослідження споживачів і розроблення принципово нових поточних і майбутніх прогнозів попиту підвищеної якості з урахуванням споживацької поведінки і ефективного управління нею в умовах цифрової трансформації суспільства є актуальною і маже зовсім невирішеною. Аналіз математичних моделей прогнозування попиту та прогнозування місткості ринку показав, що моделі, як правило, базуються на виявленні загальних і стійких закономірностей та зв'язків, аналізу тенденцій та їх екстраполяції. Розроблення економікоматематичних моделей с урахуванням факторів турбулентного середовища поведінки різних поколінь споживачів потребує відповідного математичного апарату, механізмів збору статистичних даних та побудови відповідних моделей. Особу увагу слід приділяти прогнозуванню споживчої поведінки так званого «Покоління Z», яка формується під впливом інтенсивного розвитку цифрових технологій та має низку особливостей. В умовах коли більшість товарів на сучасному ринку представлено декількома виробниками, великою кількістю товарних марок, а стимулювання збуту з боку виробників та продавців мають стрибкоподібний характер, при цьому реакція покупців на той чи інший товар залежить від безлічі факторів, прогноз обсягів збуту може ґрунтуватися на статистичній оцінці зміни уподобань споживачів до продукції окремих видів і виробників. До евристичних методів прогнозування частки ринку товару можна віднести метод споживчої оцінки з використанням ланцюгів Маркова, в основі якого лежить обчислення матриці переходу, елементами якої є ймовірності переходу прогнозованих параметрів з одного стану в інший, від одної товарної марки до іншої. Економіко-математичне моделювання місткості ринкових сегментів з використанням ланцюгів Маркова має нескладні розрахунки, є простим у застосуванні, має можливість відстежити тенденції і причини змін при дослідженні динаміки попиту різних сегментів ринку.