FAQ маркет рисёч
11.4. Инструменты прогнозирования: второй секрет моделирования
Итак, прогноз должен учесть некоторые важные будущие события. А как их-то предсказать? Второй секрет – точно также. Через прошлое.
А мы предупреждали, будет очевидно. Зато именно это определяет внешний вид большинства моделей.
Во-первых, самые существенные для рынков процессы – большие и долгоиграющие, а не какие-то разовые всплески. Потому и существенные, что большие. Сколько людей будет завтра лечиться от диабета 2-го типа больше всего зависит от демографии (сколько всего людей соответствующего возраста), социо-экономического устройства (начиная с условий труда, и заканчивая питанием и образом жизни в целом), и от доступности собственно лечения. Такие вещи тоже меняются (всё меняется) – но очень медленно и долго. Соответственно, хорошо прогнозируются.
Во-вторых, почти все остальные события – тоже проявления долгоиграющих процессов. Новая молекула появляется на рынке спустя годы клинических исследований (и не секретных[1], если что), а потом еще годы внедряется. У дженериков все шустрее – истек патент, и врассыпную – но ровно потому, что они намного меньше меняют рынок. А любое новое изобретение, или реформа, будет внедряться в массы не один год, потому что это и знания, и инфраструктура, и много чего. Словом, практически всё, что будет влиять на рынок в ближайшие годы, либо уже началось, либо не успеет как-то мощно повлиять. Соответственно, доступно для наблюдения.
В-третьих, есть процессы, о которых мы не знаем (иногда – еще и быстрые). Из них рождаются кризисы, пандемии, внезапные законы и прочие катаклизмы. Rule of a thumb: катаклизмы не прогнозируют. Просто потому, что это было бы шарлатанство[2], а не инструмент. Например, что можно сегодня сказать про следующую пандемию? Вот то-то. Ничего не знаем – значит, не знаем.
И еще потому, что бизнес-планы – инструмент мирной жизни. Они вообще-то про то что делать между пожарами, а не во время. Во время пожаров нужно спасать самое ценное. Например, аналитиков. Если уж вы хотите их мнение.
Наконец, иногда понятные процессы завершаются развилкой событий: новый закон либо примут, либо нет; новый продукт либо пройдет клинические исследования, либо провалит. Если это достаточно ключевой для нас вопрос – можно рассчитать оба варианта. Это называется сценарный подход. Опять же, если не знаем – то не знаем.
В итоге, построение модели в основном состоит из сопоставления известных трендов разной длительности. Начинаем со сравнительно коротких трендов продуктов и рынков ко все более массивным, с большей историей и более очевидным будущим. Продажами движет врачебная выписка, а выпиской – продвижение и диагностика, а диагностикой – заболеваемость, ну и так далее. Долгоиграющие тренды – это то горючее, на котором продолжит ехать рынок после того, как кончатся более короткие. Например, сегодня выписка растет, потому что врачи знакомятся с новым (для них) классом, но когда-то она достигнет 95-100% пациентов (или где там ее предел), и тогда рынок станет расти – очевидно – уже с темпами заболеваемости. Или роста диагностики, или улучшения комплаенса – какие драйверы будут в силе, такие и сформируют новый тренд. Важно, что мы его, таким образом, можем нащупать.