1 товарная и инновационная стратегии 5 (стр. 4 из 9)

4400 = 5400α_I

α_I = 1,22

2004 год

Q_I’04 = α_I×Q_IV’03 + (1-α_I)×Q_III’03

5500 = α_I×6000 + (1-α_I)×3500

2000 = 2500α_I

α_I = 0,8

α_{Iусл.const} = (0,8 + 1,22 + 0,76 + 0,9 + 0,78)/5 = 0,89

Q₃₃ = 0,89×19200 + (1-0,89)×10000 ≈ 18 200 ед.

Вывод: поскольку расхождение α_I менее 50%, то по 1-ым кварталам наблюдается слабо выраженная сезонность спроса на товар кресло с условной константой сезонности равной – 0,89.

Q₃₄=α_II×Q_I’08+(1-α_II)×Q_IV’07

2008 год

Q_II’08 = α_II×Q_I’08 + (1-α_II)×Q_IV’07

11000 = α_II×12000 + (1-α_II)×13000

-2000 = -1000α_II

α_II = 2

2007 год

Q_II’07 = α_II×Q_I’07 + (1-α_II)×Q_IV’06

8800 = α_II×9500 + (1-α_II)×10000

-1200 = -500α_II

α_II = 2,4

2006 год

Q_II’06 = α_II×Q_I’06 + (1-α_II)×Q_IV’05

6500 = α_II×8000 + (1-α_II)×9700

-1700 = -3200α_II

α_II = 1,88

2005 год

Q_II’05 = α_II×Q_I’05 + (1-α_II)×Q_IV’06

3100 = α_II×6000 + (1-α_II)×8000

-4900 = -2000α_II

α_II = 2,4

2004 год

Q_II’04 = α_II×Q_I’04 + (1-α_II)×Q_IV’03

3200 = α_II×5500 + (1-α_II)×6000

-2800 = -500α_II

α_II = 5,6

Условная константа сезонности:

α_{IIусл.const} = (2 + 2,4 + 1,88 + 2,45 + 5)/5 = 2,87

Q₃₄ = 2,87×18200 + (1-2,87)×19200 ≈ 16 300 ед.

Вывод: поскольку расхождение α_II менее 50%, то по 2-ым кварталам наблюдается слабо выраженная сезонность спроса на товар кресло с условной константой сезонности равной – 2,87.

Q₃₅=α_III×Q_II’08+(1-α_III)×Q_I’08

2008 год

Q_III’08 = α_III×Q_II’08 + (1-α_III)×Q_I’08

10000 = α_III×11000 + (1-α_III)×12000

-2000 = -1000α_III

α_III = 2

2007 год

Q_III’07 = α_III×Q_II’07 + (1-α_III)×Q_I’07

8500 = α_III×8800 + (1-α_III)×9500

-1000 = -700α_III

α_III = 1,43

2006 год

Q_III’06 = α_III×Q_II’06 + (1-α_III)×Q_I’06

5000 = α_III×6500 + (1-α_III)×8000

-3000 = -1500α_III

α_III = 2,0

2005 год

Q_III’05 = α_III×Q_II’05 + (1-α_III)×Q_I’05

2500 = α_III×3100 + (1-α_III)×6000

-3500= -2900α_III

α_III = 1,2

2004 год

Q_III’04 = α_III×Q_II’04 + (1-α_III)×Q_I’04

2600 = α_III×5500 + (1-α_III)×6000

-3400= -500α_III

α_III = 6,8

Условная константа сезонности:

α_{IIIусл.const} = (2 + 1,43 + 2,0+ 1,2 + 6,8)/5 = 2,69

Q₃₅ = 2,69×16300 + (1-2,69)×18200 ≈ 13 000 ед.

Вывод: поскольку расхождение α_III менее 50%, то по 3-ым кварталам наблюдается слабо выраженная сезонность спроса на товар кресло с условной константой сезонности равной – 2,69.

Q₃₆=α_IV×Q_III’08+(1-α_IV)×Q_II’08

Q₃₆ = -8,2×13000 + (1-(-8,2))×16300 = 43 300 ед.

2) Прогнозирование путем сглаживания

Для получения стабилизационного прогноза используется средне - сглаживающая.

,

где Q_n-i – величина объемов продаж в предыдущие периоды, начиная самым ближним и самым отделенным;

n – количество предыдущих временных периодов;

i – степень.

ед.

3) Прогнозирование оптимистическим скольжением

Если необходимо использовать управляемую модель прогноза, используются различные варианты среднего скользящего (пессимистический, усредненный, оптимистический прогнозы).

,

где n – статистика прогноза;

m – база прогноза;

k – const управления моделью прогноза.

Исходные данные k=3, n=31, m=10.

=15 000 ед.

=21 900 ед.

=24 500 ед.

=29 300ед.

=37 100 ед.

4) Прогнозирование пессимистическим скольжением

Исходные данные k=3, n=31, m=10.

=12 000 ед.

=16 200 ед.

=15 600 ед.

=16 300 ед.

=18 400 ед.

5) Прогнозирование по правилу мажорантности

Поскольку полученная диаграмма относиться к типу Bull-Z, то по правилу мажорантности в качестве недостающего инструмента усредненного прогноза выбирается средняя гармоническая:

=8 700 ед.

=10 100 ед.

=10 000 ед.

=10 000 ед.

=11 200 ед.

Z-диаграмму смотрите в приложение А.

1.5 Установление ниши на внешнем рынке по сетке сегментации

1.5.1 Построение и анализ сети сегментации

Необходимо установить и просегментировать основные сегменты рынка для предприятия “Л и К”.

Выбор признаков:

1 Размер: большой (Б), средний (С), малый (М).

2 Материал: дерево, железо, пластик, стекло.

3 Качество: высокое (В), среднее (С), низкое (Н)

4 Уровень сложности: полностью готовое изделие за одну техническую операцию (1), необходимость покрытия или покраски (2), необходимость существенной доработки и переработки (3).

Общее число сегментов = 3*4*3*3 = 108

Сетка сегментации представлена в приложении Б.

Сегменты: Авиа — авиастроение, АГП – агропромышленный комплекс, А/л — автолюбители, Арх – архитектура, Банк — банковская сфера, Быт — бытовая техника, Гост — гостиничное хозяйство, Дом — домашние хозяйства, Жив — животноводство, Инт – интерьер, Иск – искусство, Ком – коммунальное хозяйство, Космет – косметология, Кос — космос, Кух – кухонные принадлежности, Маш — машиностроение, Меб – мебель, Муз — музыка, Обр — образование, Рекл — рекламный бизнес, Рест — ресторанный бизнес, Стр — строительство, Сув — сувениры, С/х — сельское хозяйство, Торг – торговля, Тр — транспорт, Тур — туризм, Э — энергетика

1.5.2 Тестирование сети сегментации

Таблица 5 - Тестирование сетки сегментации

	Признаки и характеристики сегментов
Сегменты	Темпы развития	Размеры	Стратегические клиенты	Отсутствие сильных конкурентов	Глобальность сегмента	Баллы	Ранжирование сегментов
1	2	3	4	5	6	7	8
Авиа	®	¯	+	–	+	4	VI
АПК	®		+	+	–	8	II
Арх	®	®	–	+	–	5	V
Банк	®	®	+	–	+	6	IV
Быт		®	–	–	+	7	III
Гост	®		–	+	+	8	I
Дом	®	®	–	–	+	5	V
Инт		®	–	–	+	7	III
Иск	®	®	–	+	–	5	V
Ком	®	®	+	+	+	7	II
Мед		®	–	+	+	8	I
Кух	®	®	–	+	–	5	IV
Меб	¯	®	–	–	+	3	VII
Муз	®	®	–	+	–	5	IV
Обр	®	¯	–	+	–	3	VI
Рест		®	–	–	+	7	II
С/х	¯		+	+	–	6	III
Стр	®		–	–	+	7	II
Тр	®	®	+	–	+	6	III
Тур		®	–	–	+	7	II
Эн	®		+	–	+	8	I

Вывод: наиболее привлекательными сегментами рынка являются: гостиничный бизнес, медицина и энергетика