1.2. Задачі та функції збутового апарату.
Визначити завдання та функції, які керівники підрозділів збуту доводять до працівників збутового апарату. Виділити серед них основні, додаткові та допоміжні функції.
1.3. Методи збуту товару.
Враховуючи специфіку товару визначити які перераховані нижче групи методів збуту; продажі; орендні операції; товарообмінні операції.
застосовуються на практиці в роботі підприємства;
можуть застосовуватись;
не можуть застосовуватись.
Розділ ІІ. Планування продажів містить основні розрахунки.
2.1. Прогнозування продажів.
Завдання:
вибрати та обґрунтувати метод для прогнозування продажів
провести розрахунки прогнозованих обсягів продажу за обраним методом на встановлені звітні періоди.
Існує 2 групи методів прогнозування продажу: об’єктивні та суб’єктивні.
До об’єктивних методів прогнозування відносяться:
1. ринковий тест – продаж товару і декількох репрезентативних географічних регіонах, для того щоб виявити реакцію споживачів і подальше проекція отриманих результатів на ринок в цілому. Найчастіше такий метод використовуються для нового або вдосконаленого товару.
Переваги:
- забезпечую вичерпну перевірку реакції споживачів на товар;
дозволяє оцінити ефективність маркетингової програми загалом.
Недоліки:
- дає можливість конкурентам бути в курсі того що відбувається на фірмі та змушує їх реагувати;
- застосування такої перевірки потребує значних витрат часу та грошей;
2. Аналіз часових рядів – базується на аналізі історичних даних для отримання прогнозу на майбутнє.
Переваги:
використовуються дані за попередні періоди продажу товарів;
об’єктивність;
порівняно дешевий метод.
Недоліки:
- малоефективне для нових товарів;
- необхідно чітко оцінити та врахувати фактори пов’язані з тенденцією циклічністю, сезонністю і фазою життєвого циклу товару;
- потрібна висока майстерність;
- важко виконати розподілення остаточного прогнозу по окремим територіям;
- ігнорує заплановану маркетингову діяльність.
Існує 3 основні варіанти реалізації даного методу: ковзне середнє, експоненціальне згладжування, декомпозиція.
Ковзне середнє – прогноз продажів становить середнє значення між попередніми звітними періодами. При цьому кожний раз фактичні значення нового звітного періоду заміщують перший період що брався до уваги при побудові попереднього прогнозу. Таким чином, розрахунок прогнозу продажів робиться за формулою 1.1. та 1.2. для двох та чотирьох років, у таблиці 1 також наведено приклад подібних розрахунків.
формула
1.1
формула
1.2
де:
- прогноз обсягів продажу на майбутній
період;
,
,
,
- обсяги продажів за попередні періоди;
Таблиця 1.
Приклад прогнозу на основі ковзного середнього.
Рік |
Фактичні продажі |
Прогнозовані показники обсягів продажу |
|
Дворічне ковзне середнє |
Чотирирічне ковзне середнє |
||
1997 |
4200 |
|
|
1998 |
4410 |
|
|
1999 |
4322 |
4305 |
|
2000 |
4106 |
4366 |
|
2001 |
4311 |
4214 |
4260 |
2002 |
4742 |
4209 |
4287 |
2003 |
4837 |
4527 |
4370 |
2004 |
5030 |
4790 |
4499 |
2005 |
4779 |
4934 |
4730 |
2006 |
4970 |
4905 |
4847 |
2007 |
5716 |
4875 |
4904 |
2008 |
6116 |
5343 |
5128 |
2009 |
5932 |
5916 |
5395 |
2010 |
5576 |
6024 |
5684 |
2011 |
5465 |
5754 |
5835 |
2012 |
|
5520 |
5772 |
Експоненціальне згладжування – є різновидом методу ковзного середнього, однак замість використання однакових коефіцієнтів для усіх попередніх періодів призначаються найбільші коефіцієнти самим останнім періодам. При цьому для розрахунку експоненціального середнього поточного періоду та відповідного прогнозу на наступний період використовується наступна формула 2
, формула
2
При
використанні даного методу успіх
залежить від вдалого визначення параметру
згладжування - коефіцієнту
.
якщо в моделі більш визначальними є останні спостереження, то рекомендується призначати ближче до 1.
якщо існує практично повна довіра до всіх значень часового ряду то призначають ближче до 0.
якщо досліджуваний показник характеризується низьким рівнем випадкових впливів, проте іноді мають місце значні скачки, то слід обирати відносно великі значення
.
Наведені рекомендації є загальними, проте на практиці при виконанні розрахункової роботи пропонується визначати емпіричним шляхом на основі найменшої похибки прогнозу від фактичних значень за допомогою формули середньоквадратичного відхилення:
, формула
3
де: s – середньоквадратичне відхилення;
n – число врахованих періодів.
В таблиці 2 наводиться приклад визначення коефіцієнту емпіричним шляхом. Після визначення найбільш релевантного параметру згладжування можна приступати до розрахунку прогнозу продажів на наступний період.
Таблиця 2
Експоненціальне згладжування при =0,5; =0,06; =0,65; =0,7; =0,8;
Звітний період |
Фактичні продажі |
a=0,50 |
a=0,60 |
a=0,65 |
a=0,7 |
a=0,8 |
|||||
Експоненціальне середнє |
Прогноз продажів |
Експоненціальне середнє |
Прогноз продажів |
Експоненціальне середнє |
Прогноз продажів |
Експоненціальне середнє |
Прогноз продажів |
Експоненціальне середнє |
Прогноз продажів |
||
1 |
9 |
9,00 |
|
9,00 |
|
9,00 |
|
9,00 |
|
9,00 |
|
2 |
2 |
5,50 |
9,00 |
4,80 |
9,00 |
4,45 |
9,00 |
4,10 |
9,00 |
3,40 |
9,00 |
3 |
1 |
3,25 |
5,50 |
2,52 |
4,80 |
2,21 |
4,45 |
1,93 |
4,10 |
1,48 |
3,40 |
4 |
3 |
3,13 |
3,25 |
2,81 |
2,52 |
2,72 |
2,21 |
2,68 |
1,93 |
2,70 |
1,48 |
5 |
7 |
5,06 |
3,13 |
5,32 |
2,81 |
5,50 |
2,72 |
5,70 |
2,68 |
6,14 |
2,70 |
6 |
5 |
5,03 |
5,06 |
5,13 |
5,32 |
5,18 |
5,50 |
5,21 |
5,70 |
5,23 |
6,14 |
7 |
4 |
4,52 |
5,03 |
4,45 |
5,13 |
4,41 |
5,18 |
4,36 |
5,21 |
4,25 |
5,23 |
8 |
8 |
6,26 |
4,52 |
6,58 |
4,45 |
6,74 |
4,41 |
6,91 |
4,36 |
7,25 |
4,25 |
9 |
6 |
6,13 |
6,26 |
6,23 |
6,58 |
6,26 |
6,74 |
6,27 |
6,91 |
6,25 |
7,25 |
10 |
5 |
5,56 |
6,13 |
5,49 |
6,23 |
5,44 |
6,26 |
5,38 |
6,27 |
5,25 |
6,25 |
11 |
0 |
2,78 |
5,56 |
2,20 |
5,49 |
1,90 |
5,44 |
1,61 |
5,38 |
1,05 |
5,25 |
12 |
6 |
4,39 |
2,78 |
4,48 |
2,20 |
4,57 |
1,90 |
4,68 |
1,61 |
5,01 |
1,05 |
13 |
5 |
4,70 |
4,39 |
4,79 |
4,48 |
4,85 |
4,57 |
4,91 |
4,68 |
5,00 |
5,01 |
14 |
7 |
5,85 |
4,70 |
6,12 |
4,79 |
6,25 |
4,85 |
6,37 |
4,91 |
6,60 |
5,00 |
15 |
10 |
7,92 |
5,85 |
8,45 |
6,12 |
8,69 |
6,25 |
8,91 |
6,37 |
9,32 |
6,60 |
Похибка |
3,4134 |
|
3,4010 |
|
3,3992 |
|
3,4007 |
|
3,4146 |
|
|
Отже встановивши, що найменша похибка прогнозу має місце при =0,65 далі ми можемо використати саме даний параметр для визначення прогнозу продажів на майбутній період за формулою 2.
, формула
4
Слід мати на увазі, що експоненціальне згладжування не підходить для монотонно зростаючих чи спадаючих функцій.
Декомпозиція – як метод прогнозування продажів використовується для аналізу місячних чи квартальних продажів, коли присутні сезонні коливання продажів і менеджер бажає отримати прогноз продажів не тільки на рік в цілому а й на кожний його період. В результаті декомпозиції необхідно виділити 4 основні складові, що враховуються при прогнозі: тренд, циклічний фактор, сезонність, випадковий фактор. При цьому можливе використання як адитивної так і мультиплікативної моделі (формула 5.1, 5.2).
, формула
5.1
де:
– прогноз
продажів;
– середнє
значення прогнозу (тренд);
– сезонна
компонента;
– циклічні
коливання;
– випадкове
відхилення.
, формула
5.2
де: – прогноз продажів;
– індекс
сезонності;
– індекс
циклічності.
3. Статистичний аналіз попиту – пов’язаний з намаганням встановити взаємозв’язок між обсягами продажу і факторами, що на них впливають. При цьому найчастіше використовується регресійний аналіз. Далі наводиться найпростіше рівняння лінійної багатофакторної регресії (формула 6)
, Формула
6
Переваги:
- висока інтуїтивна привабливість;
- потребує кількісного представлення припущень, що лежать в основі оцінок;
- виявляє скриті фактори, що впливають на збут;
Недоліки:
- фактори повинні бути постійно діючими;
- потребує високої технічної майстерності.
До суб’єктивних методів прогнозування відносяться:
1. Очікування споживачів – оснований на відповідях споживачів, стосовно їх очікуваного рівня споживання тих чи інших товарів. Метод очікування споживачів в прогнозування збуту може давати оцінки більш близькі до потенціалу ринку або потенціалу продажів, а ніж до прогнозу продажів.
Переваги:
прогнозна оцінка поступає безпосередньо від споживачів;
можна отримати достатньо докладну інформацію про використання товару;
корисно при прогнозуванні збуту нового товару.
Недоліки:
потенційні споживачі мають бути дуже чітко визначені;
Дорого коштує, пов’язаний з витратами часу, трудомісткий.
2. Думки торгового персоналу – оснований на тому, що кожний з працівників торговельного персоналу в місцях продажу висказують свої припущення який обсяг продукції вони очікують продати протягом періоду.
Переваги:
- пов’язаний з участю людей, які несуть відповідальність за результати прогнозу;
- достатньо точний;
- можливо створити прогноз для окремих збутових територій.
Недоліки:
- торговий персонал може проявляти необ’єктивність пов’язану з власною зацікавленістю;
- прогноз найчастіше занижений
3. Колективна думка провідних керівників –
Переваги:
реалізується швидко і легко;
не потребує складних статистичних розрахунків;
використовую «колективний розум» віщого керівництва компанії;
ефективний для нових і новаторських товарів.
Недоліки:
- колективна відповідальність за якість прогнозу;
- прогноз найчастіше завищений.
4. Метод Дельфі – оснований на інтерактивному підході з повторними вимірюваннями і контрольованим зворотнім зв’язком.
Переваги:
- мінімізується вплив групової думки;
- може використовувати статистичну інформацію
Недоліки:
- дорого коштує, іноді потребує значних витрат часу.
В розрахунковій роботі необхідно використати по одному з об’єктивних і суб’єктивних методів, зіставити їх результати, охарактеризувати їх, при необхідності скорегувати і в результаті представити найбільш обґрунтований і точний прогноз продажів.