Организация и направления развития маркетинговой деятельности на промышленных предприятиях Кабар (стр. 22 из 32)
в) интервал [Т2, inf], соответствующий фазе насыщения. В основном сформировался контингент, выбравший минеральную воду новой марки для регулярного потребления. Приращение рекламного бюджета уже не приводит к адекватному росту рыночной доли. Если качество минеральной воды со временем не меняется, то происходят лишь незначительные колебания спроса в сторону снижения или повышения, взаимно компенсирующие друг друга. Бесконечность в качестве верхней границы интервала выбрана условно. На самом деле, время наблюдения ограничено сроком жизни наблюдаемой торговой марки.
Таким образом, профильная кривая R характеризуется следующими количественными и качественными особенностями:
а) при t = 0 R = 0;
б) при t = inf R = 1;
в) кривая R имеет точку перегиба (в этой точке вторая производная кривой R равна нулю).
Если бы новый товар не встречал сопротивления конкурентов в своем продвижении на рынок, тогда следовало бы искать функцию R в экспоненциальной или показательной форме [62]. Но сопротивление вызывает перегиб функции, и ее приходится искать в двупараметрической форме. Одним из лучших приближений профильной кривой R, с учетом выдвинутых к ней требований, является кривая Вейбулла:
R(t, r , b ) = 1 - exp (- (t / b )^r ) (9)
с параметром формы r = 2 (такое значение параметра r обеспечивает кривой R приемлемую гладкость). Чем больше значение b , тем медленнее будут нарастать продажи ОАО «КБресурсы».
Чтобы определить значение параметра b , необходимо задаться координатой одной из характерных точек на кривой R. В качестве такой точки может служить момент времени, когда новая торговая марка займет порядка 50% от своего предельного долевого уровня на региональном рынке (R = 0.5, j (Тпер) = j max /2 = 0.35). Этому значению соответствует момент Тпер, который определяется по нетрудно выводимой на основе (9) формуле
при r = 2:
, (10)откуда получаем значение
: 
. (11)Опять же методом экспертного опроса был определен параметр Тпер, и его наиболее ожидаемое значение составило 4 месяца.
В итоге, результирующее оценочное значение уровня продаж ОАО «Каббалкресурсы» во времени, с учетом всего изложенного, составляет:
L(t) = Fmax x d (t) x j max x (1 - exp (- (t / b )^r ), (12)
где d (t) определяется (12) и таблицей 2, r = 2, а b вычисляется по (11) и составляет 4.8 месяца.
Пусть ОАО «Каббалкресурсы» начинает продажи в апреле, т.е. смещение между номерами календарных месяцев t и номерами месяцев наблюдения составляет 4. Проведем расчеты по формулам (6) - (12). Результаты расчетов сведены в ниже следующую таблицу.
Таблица 6
Уровень продаж минеральной воды
| t | d (t) | R(t, r , b ) | L(t), млн. л в месяц |
| 0 | 0.77 | 0.000 | 0.00 |
| 1 | 0.62 | 0.042 | 0.06 |
| 2 | 0.54 | 0.159 | 0.18 |
| 3 | 0.50 | 0.323 | 0.34 |
| 4 | 0.58 | 0.501 | 0.61 |
| 5 | 0.65 | 0.662 | 0.90 |
| 6 | 0.65 | 0.790 | 1.08 |
| 7 | 0.73 | 0.881 | 1.35 |
| 8 | 0.85 | 0.938 | 1.67 |
Таким образом, целью специальных маркетинговых исследований по рынку минеральной воды в N-ском районе может быть определение следующих трех экзогенных параметров модели продаж:
1. Fmax – предельный размер рынка минеральной воды данного класса в N-ском районе, млн. л в месяц.
2. j max – предельно достигаемая доля ОАО «Каббалкресурсы» на рынке минеральной воды данного класса, %.
3. Тпер – срок, за который торговая марка ОАО «Каббалкресурсы» займет 50% от своего предельного уровня на региональном рынке, месяцев.
Также в качестве экзогенного параметра модели выступает вектор сезонности спроса d (t). А целевым параметром модели является натуральный объем продаж минеральной воды «Долинск», причем в качестве самой модели выступает функциональное соотношение (11).
Теперь, чтобы адекватно учесть фактор приближенности экспертных оценок, осуществим замещение четкой модели нечеткой, с заменой точных значений экзогенных параметров нечеткими числами.
Мы не можем совершенно конструктивно оценить степень точности, с которой эксперты достигают своих количественных оценок рынка. Однако мы можем задаться расчетным параметром l степени "размытия", степени нечеткости модели. Чем больше l , тем шире расчетный диапазон экзогенных параметров, тем шире и расчетный диапазон нечеткой функции целевого параметра модели.
Итак, замещаем в модели точные экзогенные параметры вектора А на треугольные нечеткие числа вида (А x (1 - l ), А, А x (1 + l )). Пусть, для примера, степень нечеткости модели составляет 20%. Тогда расчет минимальных, ожидаемых и максимальных значений функции L(t) сведен в табл. 7.
Мы определили, что необходимо привести функцию L(t) к треугольному виду, и табл. 7 содержит конструктивное описание этой функции. Если определенности о подобной аппроксимации нет, необходим требуемый уровень дискретизации оси времени и соответствующая экстраполяция параметров функций принадлежности в промежуточных точках.
Таблица 7
Степень риска инвестиционного решения
| t | d (t) | R(t, r , b ) | L(t), млн. л в месяц | ||||||
| мин | ожид | макс | мин | ожид | макс | мин | ожид | макс | |
| 0 | 0.62 | 0.77 | 0.92 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 1 | 0.50 | 0.62 | 0.74 | 0.03 | 0.04 | 0.07 | 0.04 | 0.06 | 0.08 |
| 2 | 0.43 | 0.54 | 0.65 | 0.11 | 0.16 | 0.24 | 0.12 | 0.18 | 0.26 |
| 3 | 0.40 | 0.50 | 0.60 | 0.24 | 0.32 | 0.46 | 0.22 | 0.34 | 0.49 |
| 4 | 0.46 | 0.58 | 0.70 | 0.38 | 0.50 | 0.66 | 0.39 | 0.61 | 0.88 |
| 5 | 0.52 | 0.65 | 0.78 | 0.53 | 0.66 | 0.82 | 0.58 | 0.90 | 1.30 |
| 6 | 0.52 | 0.65 | 0.78 | 0.66 | 0.79 | 0.91 | 0.69 | 1.08 | 1.55 |
| 7 | 0.58 | 0.73 | 0.88 | 0.77 | 0.88 | 0.96 | 0.86 | 1.35 | 1.94 |
| 8 | 0.68 | 0.85 | 1.02 | 0.86 | 0.94 | 0.99 | 1.07 | 1.67 | 2.41 |
Выстроенная модель позволяет до оценки риска инвестиций, маркетологу оценить степень риска инвестиционного решения в зависимости от степени нечеткости исходных данных - и тем самым проанализировать устойчивость принимаемого решения к исходной информационной неопределенности.
Таким образом, формирование развитой системы маркетингового обслуживания предприятий КБР должно базироваться на организации работы специализированного центра маркетинговых услуг, в основе которого должны лежать научные подходы в маркетинговых исследованиях, в том числе и нечетко-множественные.
3.2 Организация мониторинга конъюнктуры рынка основных товаров, производимых на промышленных предприятиях КБР
В современном, быстроменяющемся мире, когда рыночная конкуренция становится все более жесткой, важнейшим условием коммерческого успеха становится постоянное определение соотношения спроса и предложения товара на основе анализа взаимодействия конъюнктурообразующих факторов. Осуществляя конъюнктурные исследования, предприятия получают возможность обеспечивать себя объективной информацией о себе и конкуренте, провести сравнения, правильно оценить ситуацию на рынке и спрогнозировать ее развитие, получить конкурентные преимущества и тем самым снизить уровень коммерческого риска, найти для себя соответствующий сегмент рынка и рыночную нишу, выбрать правильное направление диверсификации, установить оптимальный уровень цен и т.д. Вот почему изучение конъюнктуры рынка является необходимым условием предпринимательства и всей хозяйственной деятельности промышленного предприятия.
Конъюнктура товарного рынка представляет собой конкретную экономическую ситуацию, сложившаяся на рынке в данный момент или ограниченный период времени. Данная экономическая категория характеризуется рядом качественных и количественных показателей, наиболее важными из которых являются предложение товаров, покупательский спрос, уровень цен, пропорциональность рынка, колеблемость, цикличность рынка и тенденции его развития, рыночный риск, уровень конкуренции.
Конъюнктурными исследованиями на предприятиях обычно занимаются конъюнктурные службы, которые выделяют следующие основные задачи конъюнктурных исследований товарного рынка: