Титоренко Г.А., Макарова Г.Л., Дайитбегов Д.М. и др. Информационные технологии в маркетинге

Подождите немного. Документ загружается.

Таблица 7.10. Соотношение товаров по критерию «Цена

—

качество»

Вариант № 1

Единица измерения:

Товары

Товар фирмы

Конкурент-1

Конкурент-2

Конкурент-3

Конкурент-4

6. Конкурент-5

Цена

125,00

124,00

201,00

• 197,00

235,00

210,00

Индекс

72,32

75,91

54,90

62,10

59,89

64,96

Стоимость

единицы

качества

1,73

1,63

3,66

3,17

3,92

3,23

Приве-

денный

индекс

100,00

104,96

75,91

85,87

8281

89,82

Превы-

шение

цены

0,00

-1,00

76,00

72,00

110,00

85,00

Обосно-

ванные

надбавки

0,00

-5,66

83,78

32,42

48,77

23,79

Обосно-

ванные

надбавки

(%)

0,00

-4,73

31,73

15,46

20,75

11,33

Необос-

нованные

надбавки

0,00

4,86

12,22

39,58

61,23

61,21

Цена

безразли-

чия

128,00

129,86

137,22

164,58

186,23

186,21

Приведенный индекс (ПИ) вычисляется как отношение

взвешенных индексов конкурирующего и базового товаров:

ПИ(1)=И(1)/И(1)-100.

По сути эти индексы представляют собой надбавки к цене и

скидки с нее за различие параметров конкурентных товаров.

Превышение цены (I) = цена (I)

—

цена (1).

Абсолютная обоснованная

надбавка (АОН) исчисляется по

формуле

АОН (I) = цена товара-

(100

- ПИ(1)) / ПИ(1).

Эта величина характеризует обоснованное превышение

(занижение) оценки параметров рассматриваемого (базового)

изделия в сравнении с конкурентными моделями с учетом тех-

нических характеристик.

Относительная обоснованная надбавка

(ООН, %) вычисляется

по формуле

ООН = (100-ПИ (1))/ПИ (I)

•

100.

Абсолютная необоснованная надбавка

(АНН) рассчитывается

по формуле

АНН = превышение цены (I)

—

АОН (1).

Эта надбавка (скидка) соответствует необоснованному пре-

вышению (занижению) оценки параметров рассматриваемого

изделия в сравнении с конкурентными моделями.

Цена

безразличия

отражает эквивалентный уровень цен базо-

вого товара и соответствующего конкурирующего товара с уче-

том их качества, т.е. товар конкурента и товар рассматриваемой

фирмы, продаваемый по этой цене, будут восприниматься по-

купателем как одинаковые.

Цена безразличия (I) = цена

(1) • (100

+ ООН (1))/100.

Результаты, представленные в табл. 7.10 и на рис. 7.4, позво-

ляют сделать вывод о том, что превышение цены Товара-5 над

базовым товаром в объеме 110,0 ед. обосновано его лучшими

характеристиками лишь в объеме 48,74 ед., что составляет не-

многим более 20%. Обоснованная надбавка Товара-2 в размере

«—4,74» означает, что текущая цена на базовый товар для обес-

печения сопоставимости с данным конкурирующим товаром

292

должна быть снижена на эту величину (или, что то же самое,

конкурент может безболезненно одинаково повысить свою це-

ну).

Ценовое соотношение товаров

120 1

110-

100-

90-

80-

70-

60-

50-

40-

30-

20-

10-

-10-

Превышение цены

•Обоснованные надбавки

t !.

Товары

Рис. 7.4. Диаграмма ценового соотношения товаров

7.5. Режим «Анализ сбыта»

Целью анализа сбыта является оптимальное распределение

маркетинговых мероприятий в зависимости от видов товаров,

временнбго интервала, прогноза поведения потребителей и объ-

емов продаж.

В этом режиме после ввода необходимых данных по каждо-

му товару можно получить сводный отчет о распределении зака-

зов по потребителям на заданный временнбй интервал, а также

прогнозные оценки спроса при различном поведении потреби-

телей, используя специальные модели прогнозирования.

В программе также предусмотрена возможность построения

моделей «диффузии» потребительского поведения, «с перено-

сом» и Пуассона.

293

Основная идея

модели диффузии

заключается в делении по-

требителей на «инноваторов» и «имитаторов». Первые прини-

мают решение о покупке независимо от поведения остальных;

вторые, напротив, испытывают на себе влияние уже купивших

товар потребителей, т.е. совершают покупку в подражание дру-

гим. Модель предназначена для изучения объема сбыта новых

товаров и предполагает, что количество покупателей совпадает

или пропорционально количеству проданного товара. Данное

допущение оправдано для товаров широкого потребления дли-

тельного пользования или товаров промышленного назначения,

моральное устаревание которых наступает значительно раньше

физического износа.

Прогнозируемый объем сбыта рассчитывается по формуле

5',=аЛ/,+ Р№-,/М,_,)Л/,,

где St — объем сбыта в расчетный период времени f

(SQ

= 0);

S(- I — объем сбыта предыдущего периода;

М, — рыночный потенциал, равный количеству потенциальных

потребителей данного товара на расчетный период, причем

Mt= М,-\ - S,-\;

а, р— коэффициенты «инноваторов» и «имитаторов» соответствен-

но,

для которых справедливы соотношения а + (3 = 1,

< а< 1,

< а, р < 1.

В протоколе отчета (рис. 7.5) отражены реквизиты товара,

параметры модели и таблица прогнозных оценок, которые могут

быть представлены и в графической форме. Параметры модели

(рыночный потенциал и доля «инноваторов») могут быть изме-

нены непосредственно в отчете.

Итоговая строка таблицы прогнозов показывает суммарный

объем спроса на заказанный период при текущих параметрах

модели. Сравнение ее значения с объемом рынка показывает

недоиспользованный рыночный потенциал. Появление в табли-

це прогноза нулевых значений означает исчерпание рыночного

потенциала.

Не покидая этого режима, можно моделировать процесс при

других значениях параметров рыночного потенциала и доли ин-

новаторов, для чего в соответствующие этим показателям клет-

ки достаточно ввести новые значения.

294

Модель диффузии потребительского спроса

Вид товара:

Единица измерения:

Дополнительная информация:

Временнбй интервал:

Параметры модели

туфли мужские

млн руб., пар

отечественного производства

январь

—

декабрь 1999 г.

Рыночный потенциал:

Доля «инноваторов»:

Доля «имитаторов»:

Период

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Июнь

Июль

Август

Сентябрь

Октябрь

Ноябрь

Декабрь

Итого

500000,00

10,0%

90,0%

Прогноз объема сбыта

50000,00

85500,00

98779,50

91381,28

71393,65

48236,07

28542,11

14903,18

6900,22

2842,36

1044,12

342,64

499865,14

Рис.

7.5.

Протокол отчета построения модели

диффузии потребительского спроса

В основе модели «с

переносом»

(рис. 7.6) лежит предпосылка

поэтапного формирования решения о покупке товара у потен-

циального потребителя. В зависимости от степени готовности к

принятию такого решения все потенциальные покупатели раз-

деляются, например на 5 фупп:

—

охотно приобретающие данный товар;

— убежденные в преимуществах товара, но еще не решив-

шиеся его приобрести;

— понимающие выгоды от товара, но еще не убедившиеся в

этом окончательно;

295

—

осведомленные о товаре, но не знающие о его преимуще-

ствах;

—

ничего не знающие о товаре.

В модели предполагается, что фирма, активно продвигающая

свой товар на рынок, используя при этом комплекс маркетинго-

вых инструментов, оказывает одинаковое воздействие на все

группы. Откликом на него является «перенос» части каждой

группы в соседнюю с ней по направлению к первой, перенос из

которой во «внешнюю среду» и равен текущему уровню сбыта

товара. Это воздействие определяется

коэффициентом

переноса.

Уровень сбыта товара рассчитывается следующим образом:

Sf =

b,a\f_\

+ М

On,t = (1 - l't)an,t-l

где

Oj^

t — доля г'-й группы от общего потенциала рынка М в период t,

bf — коэффициент переноса, отражающий долю каждой группы,

«переносимую» в соседнюю под воздействием всего комплек-

са маркетинга фирмы в период t. Его значение может изме-

няется в интервале от

до 1, но обычно задают значение от

0,05 до 0,3.

Отчет содержит реквизиты выбранного для прогнозирования

товара, заказанный временнбй интервал, значения заданных па-

раметров модели, две таблицы для ввода долей групп потребите-

лей и коэффициентов переноса, а также результаты прогнозиро-

вания. Зоны ввода числовых значений изменяемых параметров

на экране оттенены более темным цветом.

Итоговая строка таблицы прогнозов показывает суммарный

объем спроса на заказанный период при текущих параметрах

модели. Сравнение ее значения с объемом рынка показывает

недоиспользованный рыночный потенциал. Появление в табли-

це прогноза нулевых значений означает исчерпание рыночного

потенциала. Для получения результатов по каждому периоду

должны быть введены доли групп, а также значения коэффици-

ентов переноса, задающего «перенос» части каждой группы по-

требителей в соседнюю с ней по направлению к первой. Доля

последней группы потребителей формируется как разность меж-

ду 100% и суммой заданных долей остальных групп. Для обес-

296

печения полноты вводимых данных программа вьщает необхо-

димые сообщения, которые пропадают или появляются по мере

информационного наполнения отчета.

На рис. 7.6 представлен протокол отчета, полученный после

ввода указанных в нем конкретных значений долей групп. Вы-

водится также график результатов прогноза объема сбыта по

данной модели.

Модель «с переносом»

Вид товара:

Единица измерения:

Дополнительная информация:

Временнбй интервал:

Параметры модели

Рыночный потенциал:

Количество групп:

Доли групп потребителей на декабрь 1998 г.

туфли мужские

млн руб., пар

отечественного производства

январь

—

декабрь 1998 г.

500000,000

Группа

Период

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Июнь

Июль

Август

Сентябрь

Октябрь

Ноябрь

Декабрь

Доля группы

20,0%

25,0%

15,0%

25,0%

Коэффициент

переноса

0,20

Итого

Прогноз

объема сбыта

20000,00

21000,00

21400,00

21160,00

20793,60

20372,48

19935,23

19496,96

19057,87

18610,13

18142,88

241369,15

Рис.

7.6.

Протокол отчета анализа модели

«с

переносом»

297

Моделирование может быть продолжено без выхода из этого

режима путем ввода новых значений рыночного потенциала,

долей групп

Пуассоновские модели

оценки поведения посредников пред-

полагают применение двухступенчатых систем распределения

продукции через сеть посредников. Они позволяют определить

вероятность заказа посредником определенного количества то-

вара.

Предполагается, что объем заказа посредника и объемы за-

казов между посредниками распределяются по закону Пуассона.

Вероятность того, что заданный посредник, который в среднем

заказывает Д единиц товара, запросит г единиц товара, рассчи-

тывается следующим образом:

f(r\s) -

—;— , Г =

min, min +

st,

....

max,

ХУ

г.

где min и max

—

соответственно начальное и конечное значения г;

St —

шаг изменения г.

Вероятность того, что случайный посредник закажет Л еди-

ниц товара при условии, что известно s

—

средний объем заказа

по всем посредникам, выражается как

Следует иметь в виду, что основная гипотеза, заложенная в

данную модель, далеко не всегда выполняется для реальных

данных, что существенно снижает практическую значимость

модели Пуассона.

На рис. 7.7 и 7.8 приведен пример протокола отчета, выда-

ваемого программой при использовании для расчетов пуассо-

новской модели поведения посредников. На рис. 7.11 показан

график распределения вероятностей объемов заказа конкретного

вида товара случайным посредником.

Отчет содержит реквизиты товара, заданный временной пе-

риод анализа, таблицу фактических данных о сделках по вы-

бранному и усредненному посреднику, исходные данные для

расчета и таблицу результатов расчета вероятностей заказа для

выбранного и усредненного посредника. При наличии исходных

данных за запрошенный период помимо вероятности заказа по

модели вычисляется также реальное распределение товаров.

298

Сумма сделок рассчитывается исходя из данных, имеющихся на

заданный временнбй интервал для каждого потребителя.

Пуассоновская модель поведения посредников

Вид

товара:

Единица

измерения:

Дополнительная

формация:

Временнбй

интервал:

Посредник:

сапоги зимние женские

млн руб.,

пар

товар высокого

качества,

импортный,

доро-

гой

январь — декабрь

1998

г.

потребитель

№ 1

Фактические данные о сделках:

Период

Январь

Февраль

Март

Апрель

Май

Июнь

Июль

Август

Сентябрь

Октябрь

Ноябрь

Декабрь

Среднее

за

период

Минимум

Максимум

Данный

объем

заказа

500,00

600,00

400,00

350,00

250,00

200,00

100,00

200,00

400,00

500,00

700,00

366,67

100,00

700,00

посредник

количество

заказов

1,5

Усредненный посредник

объем

за-

каза

375,00

355,00

270,00

197,50

162,50

125,00

100,00

180,00

300,00

350,00

475,00

249,17

100,00

475,00

количество

заказов

1,3

Количество

посред-

ников

Исходные данные для расчета:

Средний объем заказа данного

посредника:

Среднее количество заказов

на

посредника:

366,70

249,00

Рис. 7.7.

Исходные данные для расчета модели

299

Результаты расчета:

п/п

Объем

заказа

(ДО...)

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

Любой

Вероятность

заказа

посредника:

данного

0,0%

20,0%

96,0%

99,9%

100,0%

случайного

33,3%

45,5%

55,4%

63,5%

70,1%

75,6%

80,0%

83,7%

86,7%

89,1%

91,1%

92,7%

94,1%

100,0%

Реальная

доля:

данного

8,3%

33,3%

41,7%

50,0%

66,7%

83,3%

91,7%

100,0%

случайного

16,7%

25,0%

50,0%

66,7%

75,0%

91,7%

100,0%

Рис.

7.8.

Протокол отчета построения модели Пуассона

Для исследуемого показателя справедливость гипотезы, за-

ложенной в модель, может быть оценена при помощи графика,

который появляется после активизации в выпадающем меню

«Отчет» пункта «График вероятности». Гипотеза может быть

признана справедливой, если графики фактических и теоретиче-

ских значений близки. Представленные на рис. 7.9 графики по-

зволяют судить о близости распределения реальных (факти-

ческих) данных и расчетных значений по Пуассоновой модели.

В приведенном примере гипотеза не может быть признана

обоснованной, так как разница между распределением реальных

данных и расчетными значениями по модели Пуассона весьма

существенна.

300