Повышение эффективности стимулирования продаж ООО "Восток электро"
Дипломная работа - Маркетинг
Другие дипломы по предмету Маркетинг
?алее расiитаем, какие условия должны предоставить ООО Восток Электро для того, чтобы сохранить уровень прибыли, для уровня скидки в 3 %, 4 %, 5 % и 7 %. Расiитаем по приведенной выше формуле необходимый объем продаж в денежном выражении для каждого уровня скидки (таблица 40).
Это наиболее распространенный вид скидок. Компания устанавливает их прогрессивную шкалу в зависимости от объема партии товара или объема закупок за определенный период. Однако в большинстве случаев такие системы составляются интуитивно и очень часто являются недостаточно эффективными.
Для раiета шкалы скидок может служить принцип не уменьшения уровня прибыли - прибыль при цене со скидкой и новым объемом продаж должна быть не меньше, чем при начальных значениях цены и уровня продаж.
Учитывая этот принцип, можно вывести формулу для раiета скидок.
где текущая маржа - это выручка за вычетом переменных затрат для производственного предприятия или стоимость закупки для торговых компаний. Если у торговой компании большая величина собственных переменных затрат, то их так же следует добавлять к стоимости закупки;
прогнозируемы рост маржи - это показатель желаемого прироста маржи по отношению к текущему уровню. Раiет требуемой выручки представлен в таблице 3.8.
Таблица 3.8 - Раiет требуемой выручки
ПоказательВеличина скидки, 457Прогнозируемый рост маржи, руб. -0010001000Предел требуемой выручки от продаж со скидкой, руб.6875090125123500182185259125Темп прироста выручки от продаж, %-31,1 %Стоимость по прайс-листу, руб.550007210098800141750203300Покупная стоимость, руб.412505407574100106313152475Маржа, руб.1375018025247003543750825
Из данной таблицы можно сделать вывод, что при задуманных скидках и желаемом размере маржи идет рост объемов продаж.
Далее приступим к разработке общей шкалы скидок. Для этого необходимо проделать следующие раiеты:
) определить начальный объем продаж, с которого начинаются скидки;
) установить приемлемую сумму маржи для каждого уровня скидки, которую компания хотела бы получить;
) полученные объемы продаж для каждого уровня скидки можно округлит в большую сторону до ближайшего круглого числа;
) обязательно проверить, насколько привлекательна для клиентов такая шкала скидок.
На основе данных по раiету шкалы скидок определим следующую систему скидок, которая сохранит существующий уровень прибыли.
Зависимость размера скидки от объема закупки представлена в таблице 3.9.
Таблица 3.9 - Зависимость размера скидки от объема закупки
Объем закупки, руб.Размер скидки, %от 70 000 до 950003от 95001до 135 0004от 135001 до 1900005свыше 1900017
Система скидок начнет действовать с 2 полугодия 2009 г. на начало программы 40 % оптовиков могут получить скидку до 5 %.
Следующим шагом будет определение объемов закупки клиентов с помощью метод экстраполяции динамического (временного) ряда и составим прогноз объема закупок (рисунок 16).
Рисунок 16 - Прогнозирование объемов продаж в оптовой торговле на 2010 г
Раiет величин, входящие в линейное уравнение тренда представлен в таблице 3.10.
Таблица 3.10 - Раiет величин, входящие в линейное уравнение тренда
Периоды (х)Объем закупок, тыс.руб. (У1)Х1xY1Х21 (1 квартал 2007 г.)85900085900012 (2 квартал 2007 г.)4016000803200043 (3 квартал 2007 г.)1169000350700094 (3 квартал 2007 г.)16910006764000165 (1 квартал 2008 г.)203320010166000256 (2 квартал 2008 г.)197100011826000367 (3 квартал 2008 г.)202400014168000498 (4 квартал 2009 г.)20222001617760064=361578540071499600204
Выберем для отражения основной тенденции линейную модель тренда (формула (22)).
(22)
Для нахождения параметров (a, b) необходимо решить систему уравнений, способом наименьших квадратов (формула (23)):
(23)
Подставляя данные таблицы 44, то система уравнений примет вид:
Решая систему уравнений получим: параметр a=1556,1, b=93285.
Линейное уравнение примет вид
y = 11062x + 1923400
Далее проведем сопоставление линии тренда с реальным разбросом точек в эмпирическом ряду.
Для этого, пользуясь полученным линейным уравнением тренда, сделаем модельный прогноз объема закупок за 8 кварталов, эмпирические данные по которому имеются.
Подставим х=1,2,3,4,5,6,7,8 в уравнение тренда и сравним результаты с исходными эмпирическими данными (таблица 3.11).
Таблица 3.11 - Оценка отклонений тренда от фактических значений
Периоды (х)Эмпирические данные о реальном объеме закупок (у1), тыс.руб.Объем закупок предсказанный с помощью тренда (у), тыс.руб.Отклонение (у1-у)Квадрат отклонения, (у1-у)21859000193446210754621,15662E+12240160001945524-20704764,28687E+123116900019565867875866,20292E+1141691000196764827664876534115904520332001978710-54490296916010061971000198977218772352387984720240002000834-23166536663556820222002011896-10304106172416Итого1578540015785432-321024
Раiет отклонений линии тренда от реальных показателей является частью проверки уравнение тренда на адекватность. В нашем случае, объем продаж в оптовой торговле спрогнозированный с помощью тренда получился меньше на 32 рубля.
По отклонениям от тренда вычислим остаточную дисперсию, а затем среднеквадратическое отклонение эмпирических данных от тренда, используя данные таблицы 3.11. Для того чтобы стандартизировать эту величину, найдем ее процентное соотношение к среднему уровню ряда (коэффициент аппроксимации)
Каппр=(24)
?=(25)
?=126283200
у= =16
Коэффициент аппроксимации составил 0,000012 %, что говорит о высоком качестве прогноза.
Уравнение тренда позволяет прогнозировать объемы продаж на будущие периоды. Расiитаем объем продаж на первое и второе полугодие 2010 года. Д?/p>