Совершенствования организации планирования маркетинга

Таблица 2 – Исходная информация для сегментации рынка потребителей шкафов-купе

Потребитель (с указанием географического положения)	2011			2012
	Фактически поставлено, ед.	Цена руб.ед.	Стоимость тыс. руб.	Фактически поставлено, ед.	Цена руб.ед.	Стоимость тыс. руб.
г. Абакан	60	6850	411	79	7200	568
г. Черногорск	20	6850	137	27	7200	194
Аскизский район	6	6850	41	8	7200	58
Усть-абаканский район	7	6850	48	9	7200	65
Другие районы	2	6850	14	3	7200	22

 

Основными группами товаров ООО «Мебели» являются:

- кухни;

- детские;

- спальни;

- прихожие;

- шкафы;

- шкафы-купе;

- комоды;

- столы;

- компьютерная мебель.

Для анализа мы рассматриваем две категорию товара – шкафы-купе, т.к. они имеют наибольший удельный вес в товарном ассортименте

Прежде следует проанализировать данные о положении на рынке рассматриваемых видов продукции в динамике. Данные о положении продукции предприятия представлены в таблице 3.

 

 

Таблица 3 – Данные о положении продукции предприятия

Показатели	Шкафы-купе
	2011 год	2012 год
1. Объем сбыта товара на рынке, всего ед.	4200	5100
2. Доля товара предприятия на  рынке, %	2,26	2,47
3. Темпы роста сбыта, %	8	10
4. Цена единицы товара, руб.	6850	7200
5. Издержки на единицу продукции, руб.	4724	4966
6. Валовая прибыль на единицу товара, руб.	2126	2234
7. Объем сбыта товаров предприятия, ед.	95	126
8. Объем сбыта товаров предприятия, тыс.руб.	652	907
9. Валовая прибыль, тыс.руб.	202	281

 

Согласно представленным в таблице данным за период с 2011-2012 годы показатели, характеризующие финансово-хозяйственную деятельность предприятия ООО «Мебелин» имеют тенденцию к увеличению. Так, выручка от реализации работ и услуг предприятия выросла за три года на сумму 21482 тыс. руб. или 19,5%. Себестоимость в свою очередь за аналогичный период выросла на 17153 тыс. руб. или 15,7%. Положительным моментом следует отметить устойчивую тенденцию снижения уровня затрат на 1 рубль выручки от реализации работ и услуг предприятия, что в свою очередь положительно сказалось на его конечном результате. Так прибыль от продаж ООО «ВекторТранс НК» выросла за три года 4304 тыс. руб. или 781% (4855/551*100-100).

Из приведенных данных видно, что исследуемый товар по теории о жизненном цикле товара находится в стадии зрелости. По Бостонской матрице шкафы-купе и спальни относятся к «Дойным коровам».

«Дойные коровы»:

- в незначительной степени способствуют  экономическому росту, приносят  прибыль;

- находятся в фазе зрелости;

- высокая доля рынка является  причиной больших преимуществ  в области затрат;

- высокая прибыль обуславливает  финансирование других стратегических  производственных единиц.

 

 

 

 

 

Начальник маркетинговой службы

 

 

 
 
   

 

 

	Анализ рынка и продвижение товара		Рекламная деятельность		Планирование маркетинговой деятельности

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3 Комплекс маркетинговых мероприятий, проводимых на ООО «Мебелин»

Направление деятельности производственной фирмы «Мебелин» - производство корпусной мебели, а также оптово-розничная торговля в сети собственных магазинов. Пока что фирма занимает достаточно ограниченную долю рынка, но чтобы обеспечить прибыльность, фирма большое значение придает качеству продукции, ее ассортименту, разнообразию фактур, уровню цен и обслуживания.

Как уже отмечалось, ассортимент очень разнообразен: от тумб и столов до комплектов спален, детских и кухонь. Номенклатура товаров насчитывает более 200 наименований, и ассортимент постоянно расширяется.

В связи со спецификой товаров предприятие уделяет огромное внимание предпродажному обслуживанию клиентов - это предоставление им возможности консультации со специалистами в торговых залах, по желанию клиента за дополнительную плату он может получить консультации от квалифицированного специалиста по дизайну. Поэтому к выбору и обучению персонала фирма подходит со всей ответственностью. Качественное и достойное обслуживание помогает привлечь новых и сохранить постоянных клиентов фирмы.

Большую роль в развитии «Мебелин» играет рекламные компании, которые проводятся регулярно. Наиболее эффективной является реклама на местных телеканалах и радиоволнах, а также наружная реклама (различные щиты и стенды). Также фирма уделяет большое внимание рекламе в газетах и журналах, которые приобретает большое число горожан.

Также фирма регулярно проводит различные промо-акции по рассылке, разноске и раздаче рекламного материала (брошюры, листовки, дисконтные карты). Регулярно проводит рекламные акции своей продукции, сезонные скидки и распродажи, участвует в различных мебельных ярмарках, выставках-продажах и проводит другие подобные мероприятия.

3 Рекомендации по совершенствованию организации планирования маркетинга

3.1 Экономико-математические методы и модели, используемые при организации и планировании маркетинга

Одной из проблем предприятия является отсутствие учета сезонных колебаний спроса, а значит, и возможности получение дополнительной прибыли.

Анализ потока заказов за 2012 год показывает, что наибольшее количество заказов приходится на январь, февраль, конец мая, июнь – август (всплеск предпринимательской активности), сентябрь, октябрь (конец года – завершение всех работ). Это означает, что наибольшее количество продаж осуществляется в это время.

Если учитывать колебания спроса в эти периоды времени, то можно успешно корректировать цены и получить сверхприбыль. Рассмотрим это в нашем конкретном примере продаж.

На основе анализа реализованных заказов за 2012 год строим временной ряд (таблица 4). Временной ряд можно использовать для прогнозирования с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Таблица 4 - Временной ряд за 2012 г.

Месяц	Продажи, тыс.	Значение тренда	Сезонная компонента	Средняя
Январь	356	6,40699424	-0,60699424	-0,238933628
Февраль	452	5,71086769	-0,61086769	-0,242807078
Март	315	5,16524864	-0,56524864	-0,197188028
Апрель	240	4,11400625	-0,61400625	-0,245945638
Май	346	5,27479889	-0,57479889	-0,206738278
Июнь	597	7,08062144	-0,28062144	0,087439172
Июль	598	7,23779744	0,16220256	0,530263172
Август	602	7,16796649	0,93203351	1,300094122
Сентябрь	543	6,80221009	-0,50221009	-0,134149478
Октябрь	527	6,40699424	-0,60699424	-0,238933628
Ноябрь	330	4,73835424	-0,53835424	-0,170293628
Декабрь	382	5,71086769	-0,61086769	-0,242807078
Всего	5288	Итого:	-4,41672734	0

 

Аддитивную модель прогнозирования можно представить в виде формулы:

F = T + S + E,

где: F – прогнозируемое значение; Т – тренд; S – сезонная компонента; Е – ошибка прогноза.

Применение мультипликативных моделей обусловлено тем, что в некоторых временных рядах значение сезонной компоненты представляет собой определенную долю трендового значения. Эти модели можно представить формулой: 

F = T * S * E,

На практике отличить аддитивную модель от мультипликативной можно по величине сезонной вариации. Аддитивной модели присуща практически постоянная сезонная вариация, тогда как у мультипликативной она возрастает или убывает, графически это выражается в изменении амплитуды колебания сезонного фактора. Для нашего примера актуальна аддитивная модель.

Итак, строим прогнозную модель для нашего случая:

Определяется тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является использование полиномиального тренда, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Сравнительный анализ линейного и полиномиального трендов

Вычитая из фактических значений объёмов продаж значения тренда, определяем величины сезонной компоненты и корректируем таким образом, чтобы их сумма была равна нулю.

Рассчитываются ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели (табл. 5).

Таблица 5 - Расчет ошибок

Месяц	Объем продаж	Значение модели	Ошибка
Январь	356	6,168060612	-0,368060612
Февраль	452	5,468060612	-0,368060612
Март	315	4,968060612	-0,368060612
Апрель	240	3,868060612	-0,368060612
Май	346	5,068060612	-0,368060612
Июнь	597	7,168060612	-0,368060612
Июль	598	7,768060612	-0,368060612
Август	602	8,468060612	-0,368060612
Сентябрь	543	6,668060612	-0,368060612
Октябрь	527	6,168060612	-0,368060612
Ноябрь	330	4,568060612	-0,368060612
Декабрь	382	5,468060612	-0,368060612

 

Е= Σ О2 : Σ (T+S)2

Где: О- отклонения модели от фактических значений

S – сезонная компонента;

Т- трендовое значение объёма продаж;

Ошибка равна 0,00867%

Строится модель прогнозирования:

F = T + S ± E ,

где: F– прогнозируемое значение;

Т– тренд;

S – сезонная компонента;

Е - ошибка модели.

На основе модели строится окончательный прогноз объёма продаж (табл. 6).

Fпр t = a Fф t-1 + (1-а) Fм t

где: Fпр t - прогнозное значение объёма продаж;

Fф t-1 – фактическое значение  объёма продаж в предыдущем  году;

Fм t - значение модели;

а – константа сглаживания.

Таблица 6 - Модель прогнозирования

Месяц	Значение тренда	Средняя	Ошибка	Модель	Полиномиальная модель	Реальные продажи, тыс.р.
Январь	6,40699424	-0,238933628	-0,368060612	356	0	356
Февраль	5,71086769	-0,242807078	-0,368060612	452	5,66	452
Март	5,16524864	-0,197188028	-0,368060612	315	5	315
Апрель	4,11400625	-0,245945638	-0,368060612	240	4,38	240
Май	5,27479889	-0,206738278	-0,368060612	346	3,74	346
Июнь	7,08062144	0,087439172	-0,368060612	597	5,12	597
Июль	7,23779744	0,530263172	-0,368060612	598	6,92	598
Август	7,16796649	1,300094122	-0,368060612	602	7,54	602
Сентябрь	6,80221009	-0,134149478	-0,368060612	543	7,74	543
Октябрь	6,40699424	-0,238933628	-0,368060612	527	6,2	527
Ноябрь	4,73835424	-0,170293628	-0,368060612	330	5,48	330
Декабрь	5,71086769	-0,242807078	-0,368060612	382	4,38	382