Планування обсягів збуту та витрат на управління дилерською мережею на ринку побутових котлів

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Національний технічний університет України «КПІ»

Планування обсягів збуту та витрат на управління дилерською мережею на ринку побутових котлів

Комяков О.О.

канд. економ. наук, доцент

Стаття фокусує увагу на важливості планування витрат на управління дилерською мережею. Автором пропонується приклад планування обсягів продажу і необхідних для цього витрат на ринку побутових котлів.

Статья фокусирует внимание на важности планирования затрат на управление дилерской сетью. Автором предлагается пример планирования объемов продаж и необходимых для этого затрат на рынке бытовых котлов.

This article reports on the importance of dealers network management cost planning. Author offer to us the model of dealers network management cost optimization that was developed on a basis of logistic curve function. The model is proposed for sales planning of regional dealers network. Author offers an example of planning the sales and necessary costs for getting them on the market of boiler manufactures. Before building a multiple regression model clusterization of regions of Ukraine is used in the article. For such a clusterization author provides to us percentage of gasified apartments in rural areas where there is no heating in the region as an indicator of potential buyers; the percentage of total income population in the region as an indicator of consumer power; the percentage of gasification in rural apartments as an indicator of readiness to purchase. Author shows how with the help of multiple regression model can be obtained a rate of market reaction, which shows the change in sales depending on the cost of managing a dealer network. As a result the recommendation concerning the sales level of dealers network and cost for managing it for boiler manufacturers are proposed.

Ключові слова: збутова діяльність, дилерська мережа, оптимізація витрат, управління дилерською мережею, планування обсягів продажу, планування витрат, функція логістичної кривої.

Одними з важливих проблем виробничих підприємств на ринку побутових котлів є ефективне використання оборотних коштів та управління товарно-матеріальними запасами на етапі збуту виготовленої продукції. В зв'язку з цим суттєво актуалізується питання реалізації запланованих обсягів збуту та визначення раціональних для цього витрат. В попередній статті О.О. Комякова і В.В. Стадніченка «Оптимізація витрат на управління дилерською мережею авторами було проаналізовано та адаптовано моделі оптимізації витрат Г.Л. Лілієн, Ф. Котлера, К.С. Мурто, А.Н. Дятлова та С.Ю. Артамонова до процесу управління збутом через дилерські мережі [1, 2, 3]. В даній статті пропонується практичний приклад використання моделі оптимізації витрат на управління дилерською мережею на ринку побутових котлів.

Постановка завдання. Апробувати модель оптимізації витрат на управління дилерською мережею, яка враховує внутрішні та зовнішні фактори підприємства-виробника на ринку побутових котлів.

Методологія. Дослідження ґрунтується на загальнонауковому комплексі методів: аналізу, синтезу, порівняння та аналогій. Також в роботі застосовується такий математичний та статистичний апарат як функція логістичної кривої, кластерний аналіз та модель багатофакторно множинної регресії.

Результати дослідження. Планування обсягів збуту та визначення необхідних витрат для їх досягнення є важливим маркетинговим завданням будь якого виробничого підприємства. В попередній статті авторів була розроблена наступна модель оптимізації витрат на управління дилерами, яка враховує як зовнішні фактори ринкового потенціалу, так і внутрішні фактори: поточні обсяги збуту, витрат на управління дилерами, конкурентоспроможність (формула 3.1-3.2) [1].

 (1)

(2)

За запропонованою моделлю можливим стає розрахунок оптимальних витрат на управління дилерською мережею для конкретного підприємства виходячи з показників попиту на його продукцію в регіоні та коефіцієнту зростання обсягів збуту за рахунок збільшення витрат на управління дилерами. В даній статті пропонується застосувати розроблену модель на прикладі концерну «Атем», що виробляє побутові котли більшою мірою орієнтовані для використання в індивідуальних будинках. Таким чином, для визначення оптимального розміру витрат необхідно провести оцінювання ринкового потенціалу продукції підприємства у різних регіонах. Для цього пропонується провести сегментацію ринку за регіональним критерієм на основі процедури кластерізації. Для проведення такої процедури експертами були відібрані наступні показники: кількість квартир в області, де є газ, але немає опалення, од.; кількість газифікованих квартир за 2010-2011 рр, од.; доходи населення в області, грн. [4, 5]. При цьому враховується специфіка ринку підлогових газових котлів опалення, а саме те, що вони призначені для сільської місцевості. Тому із загальної статистики були виокремлено та узято до уваги лише дані, що стосуються сільської місцевості.

Для проведення кластерізації регіонів України використано аналог стандартного індексу споживчої спроможності (Іs), який використовується в практиці американських консалтингових фірм [6, с. 117]:

, (3)

де Ni - відсоток жителів у досліджуваній зоні; Ri - відсоток загального доходу в зоні; Vi - відсоток роздрібних продажів у зоні.

Для аналізу потенціалу ринку побутових котлів запропонований метод було адаптовано (формула 4). Відповідні коефіцієнти було отримано із аналізу думок експертів, у ролі яких виступили топ-менеджери та головні маркетологи вітчизняних виробників та імпортерів [7].

, (4)

де Ni - відсоток газифікованих квартир сільської місцевості, в яких немає опалення в області - як показник потенційної кількості покупців; Ri - відсоток загального доходу населення в області, як показник споживчої спроможності; Vi - відсоток газифікованих у сільській місцевості квартир за 2010-2011 рр, як показник готовності до купівлі.

За допомогою такого підходу нам вдалося провести стандартизацію даних, у результаті якої первинні данні були перетворені в нові змінні в діапазоні від 0 до 1. У результаті це дозволило провести кластерний аналіз за одним інтегральним показником (Іs), в який було включено зважені експертами показники Ni, Ri та V.. В результаті застосування ієрархічної кластеризації областей за відібраними параметрами з використанням пакету статистики SPSS, всі області було розподілено на чотири групи.

Перша група: Вінницька, Київська, Львівська області.

Друга група: Івано-Франківська, Одеська, Хмельницька області, Чернівецька та Автономна Республіка Крим.

Третя група: Житомирська, Тернопільська, Чернівецька, Черкаська, Закарпатська, Запорізька, Рівненська, Дніпропетровська, Полтавська, Волинська, Харківська області.

Четверта група: Миколаївська, Сумська, Херсонська, Луганська, Кіровоградська, Донецька області.

Після проведення сегментації областей України можна розрахувати потенціал ринку побутових котлів для областей, що входять до окремих кластерів. Для цього перемножуємо індекси ринкового потенціалу областей, що входять до одного кластеру, на місткість ринку газових підлогових котлів та розраховуємо середнє значення. Значення потенціалу ринку за областями та кластерами областей наведені в табл. 1. Для того, щоб отримати необхідне для використання в моделі значення максимального рівня попиту (Dm) на продукцію концерну «Атем», необхідно визначити потенціал продажу цього підприємства. Це можна зробити з використанням оцінок експертів за формулою 5 [8]:

, (5)

де Зп - прогноз збуту; О - оптимістичний прогноз; М - найбільш ймовірний; П - песимістичний.

Експертами зазначено, що максимально можливі ринкові частки концерну «Атем» за різними прогнозами: оптимістичний - 50%; ймовірний - 30%; песимістичний - 18%.

Таким чином, значення максимально можливої частки ринку концерну «Атем» на ринку побутових котлів розраховується наступним чином:

(6)

Таблиця 1

Вхідні дані моделі оптимізації витрат на управління дилерами концерну «Атем»

В зазначеній таблиці також наведені поточні та максимально можливі обсяги збуту концерну «Атем» в окремих областях, та кластерах які утворюють ці області. У моделі враховуються ситуація при якій ринок побутових котлів у 2012 р. буде стабільним, тобто місткість ринку не буде значно відрізнятися від базового 2011 р. Подібне припущення зроблене на основі прогнозів експертів [7]

Наступним важливим завдання є побудова багатофакторної моделі регресії для отримання коефіцієнту v - змінення обсягів продажу залежно від величини витрат на управління дилерською мережею. пропонується використати наступні фактори: X1 - доходи на людину в області, грн./люд.; X2 - кількість індивідуальних будинків, в яких є газ, але немає опалення, од.; X3 - кількість газифікованих протягом року індивідуальних будинків, од.; X4 - конкурентоспроможність продукту відносно місцевого виробника; X5 - витрати виробника на управління дилерською мережею в області, грн. У моделі регресії використовуються значення показників, на основі яких було проведено кластерний аналіз (табл. 2).

При цьому модель потребує попередніх розрахунків коефіцієнту конкурентоспроможності котлів концерну «Атем» в окремих областях. Для обчислення конкурентоспроможності були відібрані якісні характеристики:

1) річна експлуатаційна ефективність - вироблення котлом енергії за рік (КЗ1);

2) ККД - співвідношення корисної потужності контуру, що гріє та потужності, що потребляє котел (КЗ2);

3) естетичність - приємне зовнішнє оформлення (КЗ3);

4) ергономічність - зручність у використанні (КЗ4).

Важливість якісних характеристик визначена експертним методом за допомогою МПП. Були отримані наступні вагові коефіцієнти до відповідних параметрів якості:

КЗ1=0,4, КЗ2=0,3, КЗ2=0,1, КЗ3=0,2

В таблиці 2 наведені показники конкурентоспроможності продукції концерну «Атем» в окремих областях України. Пропонується приклад розрахунок коефіцієнту конкурентоспроможності для Київської області:

, (7)

де КЗі - коефіцієнт значущості параметра; Оі - відносний параметр якості.

Також було отримано наступне значення економічного параметру:

, (8)

де ЦСО - ціна споживання котлу «Атем»; ЦСК - ціна споживання товару підприємства ХК «АТОН Груп».

У результаті отримано наступне значення коефіцієнту конкурентоспроможності продукції концерну «Атем» у Київській області:

(8)

Таблиця 2

Вхідні дані багатофакторної моделі регресії

Перш ніж перейти до побудови моделі регресії, необхідно дослідити мультиколінеарність між предикторами (пояснюючими змінними). Для цього побудуємо кореляційну матрицю (формула 10). Вважається, що дві змінні пов'язані лінійною залежністю, коли , чого в нашому випадку не спостерігається.

(10)

З використання пакету аналізу даних MS Excel (табл. 3-5) було отримано багатофакторну регресійну модель наступного вигляду (формула 11):

(11)

Таблиця 3

Регресійна статистика

Таблиця 4

Дисперсійний аналіз

Отримана модель має високий коефіцієнт детермінації =0,798, який використовується при перевірці адекватності моделі. Для чого потрібно відхилити гіпотезу .

Для такої перевірки необхідно використати F-статистику (формула 12):

(12)

дилерський планування витрата

Таблиця 5

Коефіцієнти багатофакторної моделі регресії

Ця статистика підпорядковується F-розподілу з k та (n-k-1) ступенями свободи:

Таким чином, можна зробити висновок на користь альтернативної гіпотези, яка підтверджує адекватність моделі. Адже розрахована статистика Fр є більшою за табличне значення , за рівня значущості б=0,05 [9]. У таблиці 5 наведена t-статистика. За рівня значущості б=0,05 t-статистика має бути більшою за 1,7291 [9].

Аналізуючи отримані коефіцієнти з таблиці 5, можна зробити висновок, що чотири з них є статистично значимими, адже t-статистика є більшою за критичне значення для , , , . Лише щодо коефіцієнту ми не можемо стверджувати: існує залежність, чи ні, адже його значення є нижчим за критичне. Із отриманих коефіцієнтів звернемо особливу увагу на коефіцієнт , що відображає структуру залежності обсягів продажу від величини витрат на управління дилерською мережею. Саме цей коефіцієнт надалі буде використано як параметру v у моделі оптимізації витрат на управління дилерською мережею концерну «Атем».

Таблиця 6

Планування витрат та обсягів збуту

У розрахунках моделі враховується банківська відсоткова ставка по кредиту для юридичних осіб на рівні 25 % річних, адже підприємство використовує залучені кошти. З наведених таблиць ми бачимо, що за результатами розрахунків математичної моделі пропонується збільшити витрати на управління дилерською мережею на 29,22 %, що має зумовити зростання обсягів збуту на 13,3 %. При цьому очікується збільшення прибутку на 1284,7 тис. грн. Таким чином рентабельність додаткових збутових витрат становитиме 87,92%.

Визначимо відносний ринковий потенціал окремо по регіонам за формулою (13).

, (13)

де - відносний потенціал регіону; - ринковий потенціал України загалом; - ринковий потенціал областей з кластеру k; nk - кількість областей k-го кластеру в регіоні.

За формулою12 для регіонів України були отримані значення відносного ринкового потенціалу.

1. Для Центрального регіону, що складається з п'яти областей (Вінницька, Київська, Кіровоградська, Житомирська та Черкаська) розраховано:

(14)

2. Для східного регіону, що складається з чотирьох областей (Дніпропетровська, Донецька, Запорізька та Луганська) отримано значення:

 (15)

3. Для західного регіону, що складається з восьми областей (Волинська, Закарпатська, Івано-Франківська, Львівська, Хмельницька, Чернівецька та Тернопільська) отримано значення:

(16)

4. Для південного регіону, що складається з чотирьох областей (АР Крим, Миколаївська, Одеська та Херсонська) отримано значення:

(17)

5. Для північного регіону, що складається з чотирьох областей (Полтавська, Сумська, Харківська та Чернігівська) отримано значення:

(18)

Для визначення оптимальних обсягів збуту для окремих регіонів пропонується скористатися формулою 19:

, (19)

де - оптимальний обсяг збуту в регіоні; - оптимальний обсяг збуту в областях з кластеру k; nk - кількість областей k-го кластеру в регіоні.

За формулою 19 для регіонів України були отримані наступні значення планових обсягів збуту Концерну «Атем».

1. Для Центрального регіону:

шт. (20)

2. Для східного регіону

шт. (21)

3. Для західного регіону:

шт. (22)

4. Для південного регіону:

шт. (23)

5. Для північного регіону:

шт.

Щодо визначення необхідних витрат на управління регіональною дилерською мережею пропонується формула 24:

(24)

де - оптимальні витрати на управління дилерами в регіоні для підприємства; - оптимальний обсяг збуту в областях з кластеру k; nk - кількість областей k-го кластеру в регіоні.

За формулою 24 для регіонів України були отримані наступні планові значення витрат на управління дилерською мережею концерну «Атем».

1. Для Центрального регіону:

тис. грн. (25)

2. Для східного регіону:

тис. грн. (26)

3. Для західного регіону:

тис. грн. (27)

4. Для південного регіону:

тис. грн. (28)

5. Для північного регіону:

тис. грн. (29)

Висновки

Наукова новизна полягає в розробці методики планування обсягів збуту та витрат на управління дилерською мережею адаптованої до ринку побутових котлів. Для планування обсягів продажу концерну «Атем» за регіонами України було використану модель оптимізації витрат на управління дилерською мережею на основі функції логістичної кривої та функції прибутку виробника, яка враховує як внутрішні, так і зовнішні фактори. В результаті було отримано конкретні значення обсягів продажу та необхідні для їх досягнення витрати на управління дилерською мережею. Подальшим напрямом дослідження є застосування запропонованої моделі та практична її перевірка в різних галузях економіки України, що може призвести до встановлення закономірностей стосовно збутових зусиль на окремих специфічних ринках.

Література

Комяков О.О. Оптимізація витрат на управління дилерською мережею / Комяков О.О. Стадніченко В.В. // Економічний вісник НТУУ «КПІ»: ТОВ ВД "ЕКМО". - 2011. - №8, с. 352-357

Marketing models. Gary L Lilien; Philip Kotler; K Sridhar Moorthy, Englewood Cliffs, N.J. : Prentice-Hall International, ©1992.

Дятлов А.Н. Оптимизация маркетингового бюджета фирмы с использованием моделей S-образных кривых функции спроса / А.Н. Дятлов, С.Ю. Артамонов // Экономический журнал ВШЭ №4, 1999. С. 529-542.

Макроекономічні показники. Зовнішньоекономічна діяльність. Статистична інформація [Електронний ресурс] / Державний комітет статистики України. -- 2010. -- Режим доступу : www.ukrstat.gov.ua. -- Назва з домашньої сторінки Інтернету.

Макроекономічні показники. Зовнішньоекономічна діяльність. Статистична інформація [Електронний ресурс] / Державний комітет статистики України. -- 2011. -- Режим доступу : www.ukrstat.gov.ua. -- Назва з домашньої сторінки Інтернету.

Зозулев А.В. Сегментирование рынка : учеб. пособие / А.В. Зозулев -- Х. : Студцентр, 2003. -- 232 с.

Регулярний моніторинг ринку побутових котлів [Електронний ресурс] / Агентство Індустріального Маркетингу. Режим доступу : http://www.aimarketing.info/ -- Назва з домашньої сторінки Інтернету.

Пилипчук В.П. Промисловий маркетинг. навч. посібник [Текст] / В.П. Пилипчук, О.Ф. Оснач, Л.П. Коваленко. - Київ. : Центр навчальної літератури, 2005. - 264 с.

Малхотра Н.К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство / Н.К. Малхотра: [пер. с англ.]. - [3-е изд.]. - М. : Изд. Дом «Вильямс», 2002. - 960 с.

Размещено на Allbest.ru