Статистика в экономике

Справедливо можно заметить, что статистика - это не самое интересное, что бывает, но зная основы статистики, её можно применять повсеместно.

Например, никогда нельзя говорить о чёткой закономерности, если в выборке присутствует менее сотни единиц измеряемого события или явления. В то же время есть общие законы нормального распределения, которые гласят, что примерно 80% всех сотрудников выполняют своб работу средне, 10 процентов - очень плохо и 10 процентов очень хорошо. Процентные соотношения выбраны навскидку, в реальности это не совсем так, но примерно такая логика применима к чему угодно.

Например, если в вашей компании работает 5000 человек, то среди них обязательно найдётся человек, который будет компании пакостить. Причём намеренно и злостно. Поэтому крупным компаниям обязательно нужен отдел информационной безопасности. Это не какие-то домыслы, а статистика.

В рекламе всё точно также. Если вы заплатили всего за 90 контактов с потенциальным клиентом, например через контекстную рекламу в интернете, то это ещё не показатель, если ни одного заказа так и не совершилось. Нужно хотя бы 400-500 контактов (звонков, подписок, переходов), чтобы можно было делать какие-то первые выводы о рекламной компании.

Если вы выбираете торговую точку и сомневаетесь, какую из двух взять за одинаковую цену, то надо просто в течение недели посчитать проходимость этих двух торговых мест. Сколько людей проходит и что это за люди. От этого сильно зависит то, насколько торговым окажется место. На рынке развернуть торговлю чем угодно очень легко - там ходит очень много людей. А это статистика. Если мимо вас прошло 1000 человек, то обязательно кто-то что-нибудь купит.

Статистика в рыночной экономике - это не какая-то математическая фигня, а очень полезная в хозяйстве вещь. Роль статистики в экономике - крайне велика. На основании статистики мы можем строить прогнозы и планировать развитие своего дела. Связь между статистикаой и реальной экономикой определённо имеется.

Так, приходя к сайтостроению (это мне ближе всего), размещать прямую рекламу на сайте, где в сутки меньше 1000 показов - бессмысленно. Эффект может и будет, но достаточной концентрации вы вряд ли увидите. Особенно не стоит делать это где-то там внизу страницы, так как из тысячи показов до самого низа дойдёт не больше нескольких сотен. А если у вас многоуровневая система продаж, то до шага покупки просто никто не дойдёт, так как на каждом шаге теряется часть потенциальных покупателей.

Мало кому нравилась статистика и смежные дисциплины, когда мы учились на информатиков-экономистов. Но на самом деле всё это дело можно и нужно применять на практике. Я - применяю для прогнозирования посещаемости созданных сайтов собранную статистику. А если есть прогноз посещаемости и статистика по конверсии и ценам рекламы, то доход достаточно легко и с большой степенью достоверности - можно прогнозировать даже без использования сложного математического аппарата.

Это конечно, частный случай. Но чем бы вы не занимались, вы также можете применять это на практике. Например, если вы знаете какая конверсия у той или иной рекламы, то вы сможете просчитать, при каком уровне реклама даёт доход, а при каком раскладе - вы теряете деньги. Посчитать это, как правило, очень легко, но не все утруждают себя в этом. Как итог - рекламные бюджеты сливаются.

Вот свежий факт. Стоимость одного перехода по контекстной рекламе по тематике пластиковые окна доходит до 100$, так как конкуренция в этом сегменте очень велика. Но эти рекламодатели точно теряют деньги, т.к. не считают их. Возможно они доверились рекламным агентствам, которые сливают рекламный бюджет или просто руководители данных фирм безумцы.

Если вы менеджер по продажам, то должны делать сотню звонков в день, чтобы был результат. Правда такой подход мне не по душе, но он используется повсеместно.

Всё вышесказанное - это примеры локального использования статистики в повседневной работе. Естественно, статистика в экономике применяется более широко.