مرونة الطلب التقاطعية Cross Elasticity of Demand. CED

ما معنى مرونة الطلب التقاطعية؟  

مرونة الطلب التقاطعية (Cross Elasticity of Demand. CED): تسمى أيضاً “مرونة الطلب السعرية التقاطعية” (Cross-Price Elasticity of Demand)، وتُختصر في الإنجليزية إلى (XED)، وتعني تقييم العلاقة بين منتجين بقياس تغيُّر كمية الطلب لمنتج على إثر تغير سعر منتج آخر.

يمكن أن يؤثر ارتفاع سعر المنتج إيجاباً أو سلباً في الطلب على منتج أخر، لارتباط بعض المنتجات ببعضها، بالتالي تنعكس مرونة الطلب التقاطعية إيجاباً على المنتجات البديلة، فإذا ارتفع سعر القهوة، يرتفع معه الطلب على الشاي، بسبب تحوّل الزبائن للمنتج البديل ومنخفض التكلفة، وينطبق الأمر نفسه على العلامات التجارية للمنتج للواحد، أي إذا رفعت شركة سعر منتجها، يزداد الطلب على المنتج نفسه لدى الشركات المنافسة. فيما تنعكس مرونة الطلبة التقاطعية سلباً على المنتجات المكملة، فإذا ارتفع سعر هاتف آيفون مثلاً، سينخفض الطلب على لوازمه المُكمِّلة.

تفيد مرونة الطلب التقاطعية الشركات في تحديد الأسعار ومعرفة مدى تفاعل منتجاتهم مع المنتجات الأخرى.

كيف يمكن للشركات تعزيز مرونة الطلب في أوقات الأزمات؟

يقترح مقال “كيف تتوقع حجم الطلب من المستهلكين في عالم غير متوقَّع؟” المنشور في هارفارد بزنس ريفيو، عدة خطوات يمكن اتباعها من أجل تعزيز مرونة الطلب بما يتوافق مع صعوبة توقعه وتتمثل في الآتي:

  • البحث عن مصادر بديلة للبيانات باستخدام مزيج من نماذج العمل الأبسط، على سبيل المثال، وتقصي الحقائق بصورة أعمق بحثاً عن بيانات “المادة المعتمة” غير الواضحة وغير المنظمة في بعض الأحيان. غالباً ما تستقر هذه البيانات في أذهان الأشخاص الذين يطبقون التوقّعات (ولك أن تنظر مثلاً إلى معرفة الموظفين بالأحداث الجارية في الأسواق المحلية وغيرها من الظروف) ويمكن تنظيمها وتمثيلها في هذه النماذج.
  • الاستفادة من المعرفة المحلية ضمن البيانات المجمعة، على الرغم من كل ما سبق. وقد استخدمت شركة مخبوزات عملنا معها في السابق خوارزمية افترضت أن الطلب سيرتفع خلال بعض الأعياد الوطنية؛ ولكننا اكتشفنا في أثناء التحدث إلى مندوبي المبيعات الميدانيين أن ثمة مناسبات أخرى كانت أكثر أهمية في بعض الأسواق، وبخاصة معارض الولايات وبطولات الصيد وألعاب البيسبول في الدوريات المحلية في الولايات المتحدة الأميركية. أدى إدراج هذه المعلومات في نموذج الشركة القائم على تعلم الآلة إلى تحسين دقة التوقّع بنسبة كبيرة. 
  • استخدام أسلوب النمذجة الشاملة، ويُستحسن هنا التفكير بأسلوب خبراء توقّع الأعاصير، فكثيراً ما يؤدي مزج العديد من النماذج البسيطة في ظل الظروف الديناميكية المشوبة بالغموض إلى تحقيق نتائج أفضل من استخدام نموذج واحد معقد قد يكون أكثر هشاشة في ظل هذه الظروف.
  • تكرار عملية الاختبار بانضباط للتحقق من صحة النتائج على وجه السرعة وعلى نحو متكرر.

اقرأ أيضاً: