Методология статистического анализа маркетинговой деятельности предприятий на рынке промышленной электротехники

Далее был проведен однофакторный дисперсионный анализ, позволивший определить основные показатели, по которым существенно различаются средние значения кластеров:

- индекс промышленного производства, % к предыдущему году;

- производство электроэнергии, млрд.кВтч;

- инвестиции в промышленность, % от общего объема;

- инвестиции в строительство, % от общего объема;

- индекс цен на строительные работы, к предыдущему году.

Средние значения этих стандартизованных показателей по кластерам представлены в табл.3, из которой следует, что 1-й кластер характеризуется средним уровнем всех показателей. Регионы 2-го кластера имеют высокие показатели производства электроэнергии и инвестиции в промышленность, наряду с низким индексом цен на строительные работы. Для регионов 3-го кластера характерны высокие значения индекса промышленного производства, что свидетельствует о значительных темпах роста промышленности, а также высокий уровень инвестиций в строительство.

Регионы, входящие во второй и третий кластер являются привлекательными для электротехнических предприятий, но каждый по-своему. Если в Архангельской и Калининградской областях, республиках Адыгея и Саха (Якутия) основным потребителям электротехники является электроэнергетика, то в Костромской, Ленинградской, Оренбургской областях и Красноярском крае наибольший интерес будут представлять строительные и монтажные организации.

Таблица 3

Средние уровни стандартизованных макроэкономических показателей регионов РФ по кластерам за 2005г.

Макроэкономические показатели	Кластеры
	Кл.1	Кл.2	Кл.3
Индекс промышленного производства, % к предыдущему году (x4)	-0,22	0,10	2,87
Производство электроэнергии, млрд.кВтч (x5)	-0,15	1,15	-0,55
Инвестиции в промышленность, % от общего объема (x9)	-0,10	1,31	0,63
Инвестиции в строительство, % от общего объема (x10)	-0,18	-0,13	1,17
Индекс цен на строительные работы, к предыдущему году (x12)	0,18	-2,18	-0,54

Для достижения своих целей коммерческое предприятие должно разрабатывать дифференцированные предложения для целевых рынков, выбор которых основывается на оценке рыночных сегментов с точки зрения определенных критериев: доли сегмента на рынке, динамики его развития, прибыльности, уровня конкуренции и других.

В работе проанализированы, с учетом сегментации рынка по видам экономической деятельности, эффективность программ продвижения компании «АртЭлектро», уровень эксклюзивности предложений компании и привлекательности рыночных сегментов. Исходными данными послужили результаты опросов клиентов и данные внутренней отчетности предприятия. В ходе телефонного опроса каждому представителю организации-заказчика задавались вопросы:

- принадлежности заказчиков к различным видам экономической деятельности;

- источников информации о компании;

- ежемесячном объеме заказов по электротехнике.

Были получены ответы 78 респондентов, а по внутренней отчетности компании - данные по товарообороту, приходящемуся на каждого из респондентов.

Сравнение среднего товарооборота за год, приходящегося на одного заказчика по выборке и по всем заказчикам фирмы указывают на необходимость корректировки выборки для повышения репрезентативности. С помощью алгоритма взвешивания данных удалось сократить различие генеральной и выборочной средней. Так же сократилась разница в средних квадратических отклонениях и медиане, что свидетельствует о повышении репрезентативность выборки.

Структура объема продаж компании по видам экономической деятельности представлена на рис.5. Более половины всего объема продаж приходится на строительно-монтажные организации. Пятая часть объема обеспечивают снабженческие фирмы. Десятая часть товарооборота обеспечивается предприятиями машиностроительного комплекса. Обрабатывающая промышленность и электроэнергетика не являются приоритетными рыночными сегментами компании.

Рис.5. Структура товарооборота компании «АртЭлектро» по видам экономической деятельности за 2007г.

По всей видимости, компания должна использовать в своей деятельности стратегию дифференцированного маркетинга с ориентацией на три наиболее значимых рыночных сегмента, обеспечивающих более 80% объема продаж.

Далее необходимо было оценить экономическую эффективность различных каналов коммуникации (табл.4).

Таблица 4

Индекс экономической эффективности различных источников информации о компании «АртЭлектро» за 2007г.

Источник информации	Объем продаж (руб./год)	Издержки (руб./мес.)	I эффект.
Знакомые	3203535	7800	34,23
Телефон/факс	840781	22500	3,12
«Снабженец» - еженедельник	445599	36000	1,03
Интернет	47836	17000	0,23
«Товары и цены» - еженедельник	905	2500	0,03

Индекс экономической эффективности представляет собой отношение соответствующего объема продаж к издержкам информационного источника. Наиболее эффективным каналом коммуникации являются знакомые снабженцев, посоветовавшие обратиться на фирму. Популярность компании напрямую зависит от ее имиджа. Затраты на создание положительного имиджа связаны с имиджевой рекламой и PR-мероприятиями. Сообщения по телефону и факсу связаны с деятельностью кураторов компании, обеспечивающих личные коммуникации с потребителями. Эффективность этих мероприятий так же достаточно высока, хотя и уступает на порядок информированию со стороны знакомых. Что касается печатных изданий, их эффективность оказалась достаточно низкой, но неравнозначной. Журнал «Снабженец» занял 3-е место по эффективности, в то время, как «Товары и цены» является аутсайдером.

Были также определены группы потребителей, характеризующиеся уровнем спроса на электротехническую продукцию. Основываясь на результатах продаж за год можно рассчитать уровень эксклюзивности предложения фирмы, как долю покупок, сделанных потребителями в компании по отношению к общему объему спроса этих потребителей на электротехнику (рис. 6).

Рис.6. Доля компании «АртЭлектро» в спросе заказчиков на электротехнику по объемам потребления в 2007г.

Можно сделать вывод, что покупатели, приобретающие электротехническую продукцию менее чем на 10 000 руб./мес. закупают в компании более 30% необходимой продукции. Заказчики, месячный спрос которых колеблется от 10 000 до 50 000 руб., закупают в компании около пятой части необходимых объемов закупок. Резкое падение интереса к предложению компании наблюдается у потребителей со значительными потребностями. Для потребителей, спрос которых колеблется по их оценкам в пределах от 50 000 до 200 000 руб./мес. доля закупок в компании составляет от 8 до 9%. Наименьший интерес к предложению компании проявляют самые крупные потребители (200 000 - 400 000 руб./мес.) - 0,2% от всех закупок. Следовательно, наиболее крупные потребители со спросом, превышающим 200 000 руб./мес., не являются целевыми для компании в настоящий момент и вряд ли будут в обозримом будущем. Корректировка маркетинговой стратегии может позволить компании сконцентрироваться на более крупных потребителях с потребностями от 50 000 до 200 000 руб./мес. Уровень эксклюзивности позволяет компании контролировать правильность реализации маркетинговой стратегии.

Анализ взаимосвязи выбранных целевых сегментов: строительных, снабженческих и машиностроительных организаций с различными каналами маркетинговых коммуникации и потребностями в электротехнике проводился с помощью таблиц сопряженности с учетом весовых коэффициентов.

Связь между 3-я выбранными целевыми сегментами по видам экономической деятельности и информационными источниками является значимой на основании критерия хи-квадрат ( ). Тем не менее, стоит обратить внимание на следующие результаты. Подавляющее число строительно-монтажных, машиностроительных и снабженческих организаций (56,5%, 50% и 19,2% соответственно) узнали о предложении компании через знакомых. Для машиностроения так же важным источником информации оказалось сообщение по телефону/факсу (50%), а для снабженческих фирм - журнал «Снабженец» (15,4%).

Связь между сегментами по видам экономической деятельности и средним объемом заказов является значимой (). Наибольшая часть строительно-монтажных и машиностроительных компаний имеют объем заказов от 10 до 50 тыс.руб./мес. Основная часть снабженческих фирм имеет объем заказов от 200 до 400 тыс.руб./мес. Однако 25,9%, предприятий этой категории имеет объем заказа до 50 тыс.руб./мес.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что наибольшее число лояльных для компании потребителей будет относиться, скорее всего, к строительно-монтажным и машиностроительным предприятиям.

В четвертой главе «Методология статистического исследования потребительских предпочтений» разработаны методологические подходы к восприятию торговых марок электротехнического оборудования, проведены исследование эффективности маркетинговой концепции нового товара и элементов его продвижения, проанализирована зависимость объема закупок от лояльности потребителей к поставщику.

Оценка восприятия торговых марок низковольтного электроаппаратуры (НВА) основывалась на изучении познавательной реакции российских производителей электрощитового оборудования, использующих НВА в качестве комплектующих для своих изделий. Целью исследования являлся сравнительный анализ восприятия различных торговых марок НВА выбранной группой потребителей и определение характеристик, на которых основывается восприятие торговых марок и товаров покупателями, лежащих в основе оценки схожести различных марок. Для оценки использовался метод многомерного анализа сходства. Метод позволяет построить карты восприятия, которые дают визуальное представление о сходстве торговых марок без предварительных гипотез о причинах этого сходства или различия.

Респонденты оценивали степень сходства или различия всех возможных пар объектов (брендов НВА). В исследовании, проведенном в 2007г. оценивались степени близостей пар брендов следующих производителей НВА, наиболее часто применяемых в проектах электрощитового оборудования:

* ИЭК (ИнтерЭлектроКомплект, Россия);

* ABB (Швеция-Швейцария);

* Schneider Electric (SE, Франция);

* Legrand (Франция);

* ДЗНВА (Дивногорский завод низковольтных электроаппаратов, Россия);

* Moller (ФРГ).

В данном случае используется неметрическое многомерное шкалирование, поскольку расстояния, полученные от респондентов, основаны на рангах пар торговых марок, ранжированных от большего к меньшему сходству. Полученный график восприятия торговых марок представлен на рис.7.

Рис.7. Карта восприятия торговых марок низковольтного оборудования в 2007г.

Горизонтальная ось отображает престиж торговой марки в мире. К маркам класса «премиум» относятся мировые лидеры производства электрооборудования, в данном исследовании это ABB и Schneider Electric. Менее крупные иностранные производители представляют технику классом ниже - Legrand и Moller. ИЭК производит высокотехнологичное оборудование, усовершенствовав прежние разработки Schneider Electric, снижая себестоимость за счет размещение производства в КНР, но обеспечивая высокое качество продукции. ДЗНВА оказался аутсайдером, скорее даже не из-за низкого качества продукции, а из-за непомерно высоких цен на свою продукцию, часто более высоких, чем цены ABB и Schneider Electric.

Вертикальная ось соответствует популярности марок на российском рынке. Лидерами по данному направлению являются Дивногорский завод и ABB. ДЗНВА выпускает свою продукцию с 1979 г., а ABB одна из первых зарубежных компаний, вышедших на российский электротехнический рынок. Legrand, как и ABB давно присутствует на российском рынке, но в последние годы существенно уступил свои позиции. Schneider Electric целенаправленно увеличивает свою долю на российском рынке, а ИЭК за последнее время резко увеличил свою рыночную долю и известность марки за счет оптимального соотношения цены и качества, а так же постоянно расширяющегося ассортимента.

ДЗНВА и ИЭК имеет низкий уровень престижа с высокой и средней популярностью в России, Legrand и Moller имеют средний уровень престижа и средний и низкий уровень популярности соответственно. ABB и Schneider Electric - высокий уровень престижа с высокой и средней популярностью. Непараметрический коэффициент парной корреляции Спирмена показывает отсутствие связи между уровнями престижа и популярностью торговых марок, что характерно для ситуации в России. На мировом и российском рынке промышленной электротехники уровни престижа торговых марок совпадают, но на мировом рынке потребители отдают предпочтение продукции компаний Schneider Electric и ABB.

Аналогичные расчеты проводились по данным внутренней отчетности компании за 2007г. по электрощитовому оборудованию. Число наблюдений n = 859. В результате предварительного анализа было определено, что на комплектующих ABB было произведено 16,1% электрощитового оборудования, на ИЭК - 78,8%, на Schneider Electric - 5,1%. Доля произведенного электрощитового оборудования между различными типами предприятий-заказчиков распределилась следующим образом: на торговых посредников пришлось 29,8% изделий, на строительные компании - 19,2%, на строительных подрядчиков - 51,0%. Для проведения исследований и моделирования позиционирования новой марки комплектующих был использован простой анализ соответствий. В результате анализа соответствий можно будет определить измерения, в которых выявляются взаимосвязи между категориями двух рассматриваемых переменных. Анализ соответствий по типам устройств и маркам комплектующих с симметричной нормализацией исходных данных позволил определить два измерения, которые целесообразно принять к рассмотрению. Для оценки взаимосвязи между измерениями и переменными был использован критерий , в соответствии с которым было определено, что первое и второе измерения объясняют 89,8% и 10,2% взаимосвязи с переменными соответственно.

На основании предварительных опросов клиентов были получены данные о потенциальном спросе на щитовое оборудование с использованием комплектующих LS Industrial Systems (Южная Корея). Заинтересованность проявили торговые посредники (94% респондентов) и строительные подрядчики (6%). На основании проведенного ранее анализа соответствий марка LS Industrial Systems может быть рассмотрена как дополнительная категория.

Карта восприятия марок комплектующих устройств (рис.8) показала, что в первом измерении категории «Распределительные устройства» и «Управление» являются противоположными.

По всей видимости, данное измерение связано со сложностью устройств, поскольку наиболее сложными щитовыми устройствами являются щиты управления, а наиболее простыми - распределительные устройства. Для более простых устройств используются, в основном, комплектующие марки Schneider Electric, для более сложных - комплектующие ИЭК.

Анализ второго измерения показал, что с одной стороны оси находятся щиты освещения, с другой - щиты автоматического переключения на резервное питание. Интерпретация данного измерения может быть связана с объемом потребности в устройствах: если количество щитов освещения на одном строительном объекте может измеряться десятками, а то и сотнями, то щитов автоматического вода резерва и вводно-распределительных требуются единицы. При производстве щитов с высоким объемом потребности наиболее востребованной является продукция марки Schneider Electric, с низким уровнем - ABB. Полученные выводы полностью соответствуют карте восприятия, на которой представлены точки столбцов и строк в новых измерениях.

Рис. 8. Карта восприятия комплектующих электощитового оборудования в России (2007г.)

Разработка и внедрение нового товара для компании является достаточно рискованным мероприятием, требующим значительных ресурсов. С другой стороны, для развития компании выходить на рынок с новыми товарами необходимо. После того, как определена маркетинговая концепция нового товара, т.е. определены его основные характеристики, преимущества, которые получает потребитель при использовании нового продукта по сравнению с продуктами конкурентов, возникает необходимость проверки данной концепции. Проверка осуществляется с помощью опросов потенциальных потребителей. Одним из результатов такой проверки является определение зависимости полезности нового товара от возможных вариаций его характеристик, измерение отношений к новому продукту на основе декомпозиционного подхода позволяет построить такие модели. Для реализации декомпозиционного подхода наиболее часто используется conjoint-анализ (совместный анализ), который обеспечивает получение информации относительно восприятия и осуществления выбора между различными характеристиками (атрибутами) товара (услуги). Предметом conjoint-анализа являются результаты ранжирования, выставления оценок или выбора одного варианта товара из нескольких описаний. Задачей данного исследования являлась проверка маркетинговой концепции электрощитов управления и автоматики, производимой компанией «АртЭлектро» в 2007г.

Для проведения исследования был применен полнопрофильный conjoint-анализ, и ортогональный (дробный) план исследования. Ортогональный план позволяет оценивать главные эффекты, и не оценивает взаимодействие атрибутов. В результате применения процедуры было получено 8 профилей.

На основании плана был проведен опрос респондентов (n=80). Групповой conjoin-анализ позволил определить важность атрибутов товара и полезность различных вариантов этих атрибутов. Результаты анализа представлены на рис.9.

Для объектов жилищно-коммунального хозяйства наибольшую значимость имеет схема управления. Предпочтение отдается релейной схеме, что объясняется небольшим количеством управляющих функций. Следующим по значимости идет марка комплектующих. ИЭК более предпочтителен, возможно, как наиболее дешевый вариант. Далее следует корпус, предпочтение отдается отечественным корпусам, как более дешевым. Замыкают список материал корпуса - металл более предпочтителен, чем пластик. Тип индикации практически не влияет на полезность, хотя светодиодная индикация более предпочтительна.

Для культурно-развлекательных и промышленных объектов наиболее важной характеристикой является марка комплектующих. Причем предпочтение отдается импортным производителям, особенно ABB, что объясняется значительными энергетическими нагрузками и, следовательно, повышенными требованиями к комплектующим устройствам. На втором месте по значимости является схема управления. Предпочтение отдается схеме на контроллерах, что так же вполне объяснимо: как в случае культурно-развлекательных, так и в случае промышленных объектов обычно присутствуют значительное число функций и процессов, которыми необходимо управлять. Кроме того, изменение, например, производственного процесса в случае управления с помощью котроллеров возможно за счет процедуры перепрограммирования, в случае релейной схемы пришлось бы заказывать новый щит или переделывать существующий. Тип индикации для объектов обоих типов предпочтительней более дешевый - неоновый (большое количество управляемых процессов предполагает значительное количество светосигнальной арматуры).

Рис.9. Уровень важности атрибутов электрощитового оборудования для различных типов объектов строительства в 2007г.

Для культурно-развлекательных объектов, примерно на том же уровне значимости следует материал корпуса (предпочтительнее металл), а для промышленных объектов - кто является производителем корпуса (импорт). На последних местах по значимости, соответственно - отечественный производитель корпусов (для культурно-развлекательных) и пластик (для промышленных).

Что касается административных объектов, то (по порядку убывания значимости) предпочтение отдается релейной схеме, импортным корпусам, комплектующим ABB, неоновой индикации и пластиковому корпусу (впрочем, материал корпуса практически не играет никакой роли при выборе).

Одним из важнейших элементов продвижения продукции предприятия на деловом рынке, является Интернет-реклама. В исследовании необходимо было сравнить информационную эффективность 3-х баннеров на тематическом Интернте-портале «Стройбизнесмаркет». По результатам исследования должны быть сделаны выводы о том, какой баннер следует оставить на портале, как наиболее эффективный. Критерием эффективности являлся индекс CTR - процент посетителей, перешедший по гиперссылке баннера на сайт компании от всех посетителей, которым баннер показывался на портале. Сравнение средних показателей по каждому баннеру позволило дать заключение об их эффективности. Для решения задачи использовался t-критерий сравнения средних в двух независимых группах. По результатам данного исследования можно предположить, что предпочтение следует отдать 1-му и 3-му баннеру.

Для предприятия крайне важно знать вероятность успешного завершения сделки в зависимости от ее параметров и данных о клиенте. Такая информация позволяет более эффективно использовать имеющиеся ресурсы, прежде всего человеческие и информационные.

Задачей анализа является определение профиля клиентов, с которыми велика вероятность успешного заключения сделки для последующей концентрации усилия компании на наиболее перспективных потребителях. Данное исследование проводилось с использованием бинарной логистической регрессии и дискриминантного анализа.

Оценивалось влияние на оплату или неоплату счета, выставленного фирмой заказчику, четырех факторов:

* выписанная сумма счета, тыс.руб. (x1),

* количество заказов, ранее оплаченных заказчиком (x2),

* количество месяцев, в течение которых заказчик обращался на фирму (x3),

* сумма премиум-товара в заказе (нестандартного электрощитового оборудования), тыс.руб. (x4).

Анализ проводился по n=231 счетам компании «АртЭлектро» за 2007 г., сумма которых превышает 50 тыс. руб., как наиболее значимых для компании. Для построения логистической регрессии проводилось взвешивания исходных данных, поскольку количество наблюдений для различных уровней признака оплаты непропорционально.

Оценка логистической модели вероятности покупки имеет вид:

, где

Для интерпретации полученных коэффициентов можно преобразовать выражение:

Следовательно, при увеличении суммы заказа вероятность покупки уменьшается, но чем больше месяцев клиент сотрудничает с фирмой, тем выше вероятность покупки. При увеличении суммы счета на 1000 руб., шансы оплаты счета снижаются в 1,003 раза, а при увеличении на 1 месяц времени сотрудничества клиента с компанией, шансы возрастаю в 1,994 раза. Полученное уравнение может использоваться для классификации новых заказов и оценки вероятности их оплаты. Общий процент корректно предсказанных значений составляет 66,7%, следовательно, можно говорить об удовлетворительном качестве модели.

Пошаговый дискриминантный анализ для решения этой же задачи показал удовлетворительный результаты классификации. В среднем 68,4% наблюдаемых значений классифицированы корректно.

Каноническая дискриминантная функция имеет вид:

Если расчетное (прогнозируемое) значение превышает значение границы дискриминации, то предполагается, что заказ будет оплачен, если нет, то не будет. Среднее значение дискриминантной функции равно -0,245 для группы «Неоплата» и 0,390 для группы «Оплата» а граница дискриминации равна 0,0725.

Показано, что предсказанные значения совпадают, в среднем в 97,46% случаях. Кроме того, в результате пошаговых процедур логистической регрессии и дискриминантного анализа была получена одна и та же группа предикторов.

В пятой главе «Методологические основы статистического анализа и прогнозирования деятельности электротехнического предприятия» разработан комплексный подход к прогнозированию товарооборота электротехнического предприятия, исследовано влияние факторов на товарооборот и бизнес-портфель компании, обосновано использование адаптивных методов для прогнозирования товарооборота предприятия.

Для разработки эффективной стратегии развития компании необходимо выявить факторы, определяющие ее товарооборот (доход), которые могут относиться как к микросреде и поддаваться воздействию со стороны фирмы, так и к макросреде. Для решения задачи по месячным данным внутренней отчетности компании «АртЭлектро» и федеральной службы государственной статистики РФ за период с января 2005г. по июнь 2007г. было построено множественное уравнение регрессии товарооборота компании (y), где в качестве предикторов рассмотрены показатели, представленные в табл.5.

Таблица 5

Объясняющие переменные в модели товарооборота компании за 2005 - 2007гг.

Переменные	Название переменной, ед.измерен.	К какой среде относится
x1	Средняя сумма дохода на одного клиента, (тыс.руб.)	Микросреда
x2	Индекс лояльности	Микросреда
x3	Доход от премиум-товара, (тыс.руб.)	Микросреда
x4	Доля оплаченных сумм от выписанных	Микросреда
x5	Задержка отгрузки, (дн.)	Микросреда
x6	Индекс промышленного производства РФ, (% к декабрю 2004 г.)	Макросреда
x7	Объем строительства, (млр.руб.)	Макросреда

В результате пошагового алгоритма регрессионного анализа было получено уравнение вида:

(7,56) (2,81) (3,47) (2,33)

; ;;

Под уравнением регрессии представлены расчетные значения t-критерия, в соответствии с которыми все коэффициенты при регрессорах являются значимыми.

Согласно F-критерия (), уравнение регрессии значимо при . Коэффициент детерминации показывает, что предикторы, входящие в модель определяют 87% дисперсии товарооборота компании.

Анализируя нормированные коэффициенты регрессии () можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на доход компании оказывает средняя сумма закупок, приходящаяся на одного клиента () . Остальные показатели от объема строительства до доли оплаченных сумм влияют на доход в 2,3 - 3 раза слабее ().

Для оценки адекватности модели проводился анализ остаточной компоненты. Применение критерия согласия и критерия Дарбина-Уотсона показало, что можно исходить из нормальности и взаимной некоррелированности регрессионных остатков.

Из полученной модели, можно сделать вывод о том, что увеличение суммы, приходящегося на одного клиента на 1 тыс.руб. увеличит доход фирмы в среднем на 38 тыс.руб., рост объемов строительных работ в России на 1 млрд.руб. может привести к росту дохода на 2 тыс.руб., увеличение доли оплаченных счетов на 0,1 приведет к росту оборота на 144 тыс.руб., дохода по премиум-товарам (нестандартному электрощитовому оборудованию) составляет в среднем 40% от общего товарооборота.

Анализ бизнес-портфеля компании позволяет оценить перспективы каждого из направлений ее деятельности.

Исследование бизнес-портфеля компании «АртЭлектро» проводилось по месячным данным за 2005 - 2006гг. в условиях дефицита рыночной информации, когда не представляется возможным с достаточной точностью определить долю рынка основных конкурентов и темп роста рынка. Поэтому использовался подход, который «в первом приближении» позволяет получить результаты, опираясь исключительно на данный внутренней отчетности компании.

Анализ проводился по основным товарным группам электротехнической продукции, которые формируют ассортимент компании. В качестве параметров для анализа использовались доля товарной группы в общем товарообороте компании за год (К, %) и доля товарной группы в росте товарооборота компании за год (Т, %). Результаты анализа представлены на рис.10.

Были проанализированы изменения, произошедшие в направлениях деятельности компании за период с 2005 по 2006 г. Как следует из графика, наиболее значимым направлением являются распределительные устройства, изготавливаемые по проектам. За рассматриваемый период это направление зарекомендовало себя не только как наиболее значимое по товарообороту (рост с 21% до 31%), но и показало наиболее существенный рост, который, правда, несколько замедлился (с 51% до 45%).

Рис.10. Матрица бизнес-портфеля компании «АртЭлектро»

за 2005 и 2006гг.

Типовые распределительные устройства имеют незначительную долю в товарообороте компании, но показывают значительный рост товарооборота за год (с -8% до 13%). Показатели по устройствам защиты и управления за год не претерпели существенных изменений: 20% доля в товарообороте и 13% в росте товарооборота. Существенные изменились показатели роста по следующим товарным группам: кабельно-проводниковой продукции и трансформаторному оборудованию, причем по трансформаторному оборудованию показатель доли в товарообороте компании вырос, а по кабельно-проводниковой продукции снизился.

Можно сделать вывод о том, что стратегия компании реализуется должным образом: направление распределительных устройств активно развивается, с приоритетом проектных заказов. Устройства защиты и управления не претерпевают существенных изменений, но приносят значимую долю товарооборота. Остальные товарные направления не являются стратегически важными для компании. Оставлять их или закрывать будет зависеть от того, является ли данная продукция важной для целевых клиентов, и не требуют ли эти направления значительных ресурсов.

Для разработки бюджета компании, проведения аудита с целью корректировки маркетинговой стратегии компании строится прогноз продаж фирмы. Для решения этих задач необходимо построение помесячного прогноза товарооборота (дохода) на год. Изменение маркетинговой политики, усиление влияние одних экономических факторов и ослабление влияния других приводит к нестабильности ряда. Таким образом, влияние на прогнозируемые уровни в большей степени оказывают последние наблюдения. В этой связи для анализа временных рядов целесообразно использовать адаптивные методы прогнозирования и, в частности, модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA) Бокса-Дженкинса.

Целью приведенного ниже исследования является построение прогноза товарооборота компании на год для составления финансового плана предприятия. Исходными данными является помесячный временной ряд товарооборота за несколько последних лет.

В исследовании были построены прогнозы товарооборота двух предприятий, работающих на российском электротехническом рынке: компании «Эмтика электроком» и компании «АртЭлектро». В 1-м случае приводятся результаты прогнозирования товарооборота компании «Эмтика электроком» на 2001г. по помесячному временному ряду за период с января 1995 по декабрь 2000г. Этот период характеризуется серьезным изменением макросреды - дефолтом августа 1998г. Методологические подходы для решения этой задачи могут использоваться при анализе влияния глобального экономического кризиса на изменение динамики экономических показателей предприятий.

В результате анализа товарооборота компании «Эмтика электроком» была выбрана модель ARIMA с интервенцией, в которой регулярный и сезонный показатели авторегрессии равны единице p=Ps=1, регулярный и сезонный показатели скользящего среднего равны нулю q=Qs=0, дифференциация с единичным лагом d=1, применена интервенция постепенного устойчивого типа на 44 наблюдении (август 1998 г.). График исходного ряда с прогнозом на 2001 г. и доверительным интервалом представлен на рис.11.

Рис. 11. Прогноз товарооборота компании «Эмтика электроком» с доверительными интервалами (ARIMA с интервенцией)

Во 2-м случае был построен прогноз компании «АртЭлектро» на первую половину 2008г. В 2005г. компания изменила стратегию и переориентировалась с комплектации электротехники на сборку электрощитового оборудования.

В результате анализа динамики товарооборота компании «АртЭлектро» была выбрана модель экспоненциального сглаживания без тренда с аддитивной сезонностью (рис.12).

Как следует из рис.12, вариация исходного временного ряда значительно выше, чем в предыдущем примере и не так явно выражена тенденция изменения товарооборота.

Рис. 12. Прогноз товарооборота компании «АртЭлектро» (ARIMA)

При изменении маркетинговой политики компании для прогнозирования товарооборота оказалось целесообразным использовать модель экспоненциального сглаживания, более адекватно характеризует исходными временной ряд и обладает лучшими прогностическими свойствами.

В заключении сформулированы выводы и основные результаты проведенного исследования по совершенствованию методологии статистического анализа маркетинговой деятельности предприятий на российском рынке промышленной электротехники.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ИЗЛОЖЕНЫ В СЛЕДУЮЩИХ ПУБЛИКАЦИЯХ

Монографии

1. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система - М.: Эксмо, 2006. - 21 п.л.

2. Мхитарян С.В., Маркова М.В., Нетесова А.В. Применение ППП SPSS в маркетинговых проектах. Анализ потребительских предпочтений - М.: МЭСИ, 2008. - 6,3 п.л. (авт. - 5,5 п.л.)

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

3. Мхитарян С.В., Сенектутов А.М. Статистический анализ спроса с использованием скорректированной выборки // Прикладная эконометрика. - 2006. - №3. - 0,5 п.л. (авт. - 0,3 п.л.)

4. Мхитарян С.В. Классификация потребителей промышленной электротехники // Экономические науки. - 2006. - №11(24). - 0,5 п.л.

5. Мхитарян С.В., Сенектутов А.М. Оценка привлекательности отраслевых сегментов рынка с использованием методов повышения репрезентативности электротехники // Экономические науки. - 2008. - №7(44) - 0,5 п.л.

6. Мхитарян С.В. Специфика региональной сегментации России для промышленных предприятий // Финансы и бизнес. - 2009. - №1 - 0,5 п.л.

7. Мхитарян С.В. Исследование товарооборота компании на рынке промышленной электротехники // Вестник самарского государственного экономического университета. - 2008. - 0,5 п.л.

8. Мхитарян С.В. Оценка шансов успешного завершения сделки на электротехническом рынке // Экономические науки. - 2008. - №12(49) - 0,5 п.л.

9. Мхитарян С.В. Сегментирование рынка промышленной электротехники с помощью деревьев решений // Экономические науки. - 2008. - №12(49) - 0,5 п.л.

Учебники и учебные пособия

10. Мхитарян С.В. Маркетинг. Учебное пособие с задачами. - М.: МЭСИ, 2002. - 6,5 п.л.

11. Мхитарян С.В., Масленченко И.В. Практикум по маркетинговому анализу с использованием ППП Statistica. - М.: МЭСИ, 2002 - 2,8 п.л. (авт. - 2,2 п.л.)

12. Мхитарян С.В., Ласковец С.В. Руководство по изучению дисциплины «Маркетинг». М.: МЭСИ, 2003. - 1,5 п.л. (авт. - 1,1 п.л.)

13. Мхитарян С.В. Маркетинговое управление поставками. Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 2003. - 3,5 п.л.

14. Мхитарян С.В. Маркетинговая информационная система. Учебное пособие. М.: МЭСИ, 2004. - 4,5 п.л. (переиздано в 2008 г.)

15. Мхитарян С.В. Стратегический маркетинг. Учебное пособие. Факультет магистерской подготовки. - М.: МЭСИ, 2005. - 8 п.л.

16. Мхитарян С.В. Мерчандайзинг, Учебное пособие. Факультет магистерской подготовки. - М.: МЭСИ, 2005. - 3 п.л.

17. Мхитарян С.В. Отраслевой маркетинг. Учебное пособие. Факультет магистерской подготовки. - М.: МЭСИ, 2005. - 6 п.л.

18. Мхитарян С.В. Отраслевой маркетинг. М.: Эксмо, 2006. - 23 п.л.

Статьи в сборниках трудов и тезисы докладов на конференциях

19. Мхитарян С.В. Статистические маркетинговые исследования мелкооптовой торговли непродовольственными товарами // Вопросы маркетинга. - M.: МЭСИ, 1994.-1,0 п.л.;

20. Мхитарян С.В. Анализ мелкооптовых цен потребительских товаров на вещевых рынках // Статистические исследования в экономике. - M.:, МЭСИ, 1994. - 0,2 п.л.;

21. Мхитарян С.В. Анализ эффективности функционирования комплекса маркетинга. Первичная обработка // Статистический анализ в финансовых, экономических и социальных задач. - M.: МЭСИ, 1996. - 0,2 п.л.

22. Мхитарян С.В. Мелкооптовые наценки на московском рынке кабельной продукции // М.: Снабженец. - 1996. - №9. - 0,2 п.л.

23. Мхитарян С.В. Анализ эффективности функционирования комплекса маркетинга // Маркетинг и статистические исследования рынка. - M.: МЭСИ, 1996. - 0,2 п.л.

24. Мхитарян С.В. Оценка эффективности методов рекламы на мелкооптовом рынке товаров промышленного назначения (ТПН) // Математико-статистический анализ финансовой и банковской деятельности. - M.: МЭСИ, 1996. - 0,2 п.л.

25. Мхитарян С.В. Особенности организаций промакций в Рунете: www.380.ru - новый интернет-ресурс по рынку промышленной электротехники // Интернет-медиа ХХI (материалы конференции), М.: 2001. - 0,2 п.л.

26. Мхитарян С.В. Электротехника в Интернете. Новые ресурсы - новые возможности // М.: Снабженец. - 2001. - №24. - 0,5 п.л.

27. Мхитарян С.В., Электрические сайты в Рунете. // С.-П.: Стройбизнесмаркет. - 2001. - №49. - 1 п.л.

28. Мхитарян С.В. Покупайте кабель в Интернете // М.: Снабженец - 2001. - №47. - 0,5 п.л.

29. Мхитарян С.В. Роль интерактивного маркетинга на рынке промышленных товаров (на примере электротехнического портала NetElectro.ru) // М.: Интернет-маркетинг - 2003. - №6 (18). - 0,5 п.л.

30. Мхитарян С.В. Классификация в маркетинговом анализе, Маркетинг в управлении продажами // Сборник научных статей, Ярославль: МЭСИ, ЯФ МЭСИ, МУБиНТ, 2004. - 0,3 п.л.

31. Мхитарян С.В. Применение анализа Парето и кластерного анализа для классификации целевых сегментов рынка // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. - М.: МЭСИ, 2004. - 0,2 п.л.

32. Мхитарян С.В. Расчет оптимальных товарных запасов рынка // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. - М.: МЭСИ, 2004. - 0,2 п.л.

33. Мхитарян С.В. Матричный анализ товарно-ценовой политики фирмы // Проблемы маркетинга, стратегического управления и анализа. - М.: МЭСИ, 2004. - 0,5 п.л.

34. Мхитарян С.В. Методика определения эффективности справочников лекарств // Проблемы маркетинга, стратегического управления и анализа. - М.: МЭСИ, 2004. - 0,5 п.л.

35. Мхитарян С.В. Принципы построения маркетинговой информационной системы предприятия // Система бизнеса - Ученые записи Московской финансово-промышленной академии, Выпуск 1, под редакцией Рубина Ю.Б. . - М.: Маркет ДС, 2006. - 0,5 п.л.

36. Мхитарян С.В. Прогнозирование товарооборота с помощью статистических методов // Актуальные проблемы маркетинга. - М.: МЭСИ, 2006. - 0,2 п.л.

37. Мхитарян С.В. Система управления маркетингом на предприятии // Актуальные проблемы маркетинга. - М.: МЭСИ, 2006. - 0,2 п.л.

38. Мхитарян С.В. Классификация ассортиментных групп промышленных товаров с помощью методов кластерного анализа // Тезисы докладов VIII Международной конференции «Применение многомерного анализа в экономике и оценке качества». - М.: МЭСИ, 2006. -- 0,1 п.л.

39. Мхитарян С.В. Оценка деятельности региональных филиалов предприятия с помощью факторного анализа // Тезисы докладов VIII Международной конференции «Применение многомерного анализа в экономике и оценке качества». - М.: МЭСИ, 2006. -- 0,1 п.л.

40. Мхитарян С.В. Пути совершенствования малого бизнеса на рынке предприятий в России // Роль бизнеса в трансформации российского общества. Сборник материалов ежегодной научной сессии. - М.: Маркет ДС, 2006. -- 0,1 п.л.

41. Мхитарян С.В. Применение статистических методов в изучении потребительских предпочтений // Маркетинг в развитии личности, организации, общества. - Ярославль:, ЯФ МЭСИ, 2006. -- 0,1 п.л.

42. Мхитарян С.В. Сенектутов А.М., Корректировка выборки в маркетинговых исследованиях // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 4. - М.: МЭСИ 2007. - 0,2 п.л. (авт. - 0,1п.л.)

43. Мхитарян С.В. Сегментирование российского рынка промышленной электротехники с помощью деревьев решений // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 4. - М.: МЭСИ 2007. - 0,1 п.л.

44. Мхитарян С.В. Статистический анализ восприятия торговых марок низковольтного оборудования // Прикладные аспекты статистики и эконометрики. Тезисы докладов 5-й Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. - М.: МЭСИ, 2008. - 0,1 п.л.

45. Мхитарян С.В. Изучение влияния лояльности потребителей на объем закупок // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 5. МЭСИ, 2008. - 0,1 п.л.

46. Мхитарян С.В. Оценка благополучного завершения сделки с помощью логистической регрессии // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 5. - М.: МЭСИ, 2008. - 0,1 п.л.

47. Мхитарян С.В. Исследование эффективности маркетинговой концепции нового товара на рынке электрощитового оборудования // Материалы 7-й Международной научно-практической конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика» - Самара, 2008. - 0,2 п.л.

48. Мхитарян С.В. Исследование эффективности маркетинговой концепции нового товара на рынке электрощитового оборудования // Материалы 11-й Международной научно-практической конференции «Маркетинг в инновационном развитии организации». - Ярославль, 2008. - 0,1 п.л.

49. Мхитарян С.В. Оценки восприятия торговых марок низковольтной электроаппаратуры с помощью анализа соответствий // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 6. - М.: МЭСИ, 2009. - 0,1 п.л.

Размещено на Allbest.ru