Чтобы определить по-настоящему ожидаемую цену на товар необходимо обратиться к данным с продаж определенной товарной номенклатуры у конкретного дистрибьютера или в сети за определенный период. А именно необходимо узнать рыночную цену и количество проданных единиц каждого продукта в его товарном сегменте. Таким образом первоначальный вид необходимых данных должен быть следующим: наименование продукта, его рыночная цена и количество проданных единиц в натуральном выражении. При анализе цен и объёмов их обычно либо учитывают раздельно, либо перемножают друг на друга, находя объёмы продаж (покупок). Если исходить из классического представления о спросе, то отношение цены к объёму должно иметь только один минимум - при цене и объёме, равном нулю. Если же воспользоваться трёхфакторной моделью спроса Светуньков С.Г. Экономическая теория маркетинга. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2003. - 207 с., то это отношение должно иметь минимум в точке, не равной нулю. Исследования показали, что последнее утверждение верно, поскольку в большом количестве случаев были найдены эти минимальные значения, отличные от нуля. Эта точка минимума отношения цены к объёму является точкой оптимума, а соответствующее отношение может быть рассмотрено как коэффициент эффективности использования цены.

Очевидно, что без какой-либо обработки, нельзя производить сравнение рыночной цены продукта и количества проданных единиц в натуральном выражении - они несут в себе различный смысл и далеко не всегда коэффициент парной корреляции выше 0.85. В связи с этим необходимо привести ряды «цена» и «продажи» к единому виду. В этом может помочь прием «масштабирование», когда отношение каждого значения цены и объема продаж к сумме всех значений ряда приводит эти сущность этих рядов к единой Хенрик Б., Ричардс Д, Феверолф М. Машинное обучение. - СПб.: Питер, 2017. - 336с.: ил. - (Серия «Библиотека программиста»). С. 275-282. Таким образом мы получили одномерные значения для ряда «цена» и «продажи», а взяв отношение первого ко второму соответственно, получим коэффициент эффективности использования цены (далее - КЭЦ) для каждой единицы в конкретной номенклатурной группе Портнов Н.А., Портнова Н.А. Маркетинговый подход к установлению оптимальной цены на ручной инструмент для дачников и садоводов // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2018. - №2(132). - С. 126..

Находится он обычно в диапазоне от нуля до 20 - самая эффективная цена и совершенно не эффективная соответственно. Однако нередко он выходит за верхнюю границу по различным причинам - либо цена выставлена совершенно неэффективно, то есть не соответствует рыночной, либо КЭЦ находится на границе коридоров, либо этому явлению причиной является добавочная стоимость бренда.

Таблица 4. Визуализация расчета КЭЦ.

Наименование	Продажи (шт.)	Цена (руб.)	КЭЦ
Совок Бренд А метал.узкий	111	733,79	18,015437
Совок Бренд А метал.широкий	153	717,38	12,777705
Совок сад.широкий Бренд Б пласт ручк	146	590,95	11,030566
Совок сад.узкий Бренд Б пласт ручк	159	505,23	8,659486
Совок сад.широкий Бренд Г	33	491,71	40,606282
Совок сад.широкий Бренд Г хром,пласт	967	421,74	1,188559
Совок сад.широкий	10	380,51	103,696050
Совок сад.узкийБренд А пластиков.	114	320,20	7,654463
Совок сад.широкийБренд А пластиков.	174	320,08	5,013091
Совок сад.узкий Бренд В	303	296,93	2,670630
Совок сад.широкий Бренд В	594	296,05	1,358244
Совок сад.узкий Бренд Б сталь	499	294,81	1,610065
Совок сад.узкий Бренд Г метал.	1447	252,85	0,476197
Совок сад.широкий Бренд Б сталь	1520	210,36	0,377161
Совок д/грунтапластик компл.2шт	263	185,10	1,917960
Совок сад.широкий Бренд Г	949	168,04	0,482550
Совок сад.широкий Бренд Г пластиков.	952	138,76	0,397205
Совок сад.широкий	1131	125,97	0,303530
Совок сад.узкий	1091	125,90	0,314486
Совок сад.широкий Бренд Г сталь,плас	532	89,59	0,458940
Совок сад.узкий Бренд Г сталь,плас	678	88,66	0,356383
Совок сад.широкий Бренд Г сталь,плас	367	73,64	0,546834
Совок сад.узкий пласт.руч	748	49,90	0,181800
Совок сад.широкий	3118	46,52	0,040656
Совок сад.узкий	2925	41,43	0,038598

Обосновать релевантность логики этих арифметических действий с точки зрения статистики крайне трудно. Во избежание возможных проблем было предложено отношение цены к объему продаж разделить на индикатор средневзвешенной цены по рынку: сумму произведений цены и продаж, деленной на сумму продаж и на средний объём продаж. Этот коэффициент уже находится в диапазоне от 0 до 25, но обладает всеми характеристиками, что и его предшественник.

На практике КЭЦ, рассчитанный по средневзвешенной, зарекомендовал себя как более устойчивый, но также хорошо отражающий ситуацию, как и обычный. Поэтому в дальнейшем автор использует его в качестве объекта исследования.

Таблица 5. Сравнение значений КЭЦ и КЭЦ средневзвешенный.

Наименование	Продажи (шт.)	Цена (руб.)	КЭЦ	КЭЦ средневзвешенный
Совок Бренд А метал.узкий	111	733,79	18,015437	31,401087
Совок Бренд А метал.широкий	153	717,38	12,777705	22,271669
Совок сад.широкий Бренд Б пласт ручк	146	590,95	11,030566	19,226388
Совок сад.узкий Бренд Б пласт ручк	159	505,23	8,659486	15,093571
Совок сад.широкий Бренд Г	33	491,71	40,606282	70,777157
Совок сад.широкий Бренд Г хром,пласт	967	421,74	1,188559	2,071670
Совок сад.широкий	10	380,51	103,696050	180,743256
Совок сад.узкийБренд А пластиков.	114	320,20	7,654463	13,341806
Совок сад.широкийБренд А пластиков.	174	320,08	5,013091	8,737868
Совок сад.узкий Бренд В	303	296,93	2,670630	4,654935
Совок сад.широкий Бренд В	594	296,05	1,358244	2,367433
Совок сад.узкий Бренд Б сталь	499	294,81	1,610065	2,806360
Совок сад.узкий Бренд Г метал.	1447	252,85	0,476197	0,830017
Совок сад.широкий Бренд Б сталь	1520	210,36	0,377161	0,657395
Совок д/грунтапластик компл.2шт	263	185,10	1,917960	3,343023
Совок сад.широкий Бренд Г	949	168,04	0,482550	0,841089
Совок сад.широкий Бренд Г пластиков.	952	138,76	0,397205	0,692332
Совок сад.широкий	1131	125,97	0,303530	0,529056
Совок сад.узкий	1091	125,90	0,314486	0,548153
Совок сад.широкий Бренд Г сталь,плас	532	89,59	0,458940	0,799938
Совок сад.узкий Бренд Г сталь,плас	678	88,66	0,356383	0,621180
Совок сад.широкий Бренд Г сталь,плас	367	73,64	0,546834	0,953138
Совок сад.узкий пласт.руч	748	49,90	0,181800	0,316880
Совок сад.широкий	3118	46,52	0,040656	0,070864
Совок сад.узкий	2925	41,43	0,038598	0,067277

Поскольку КЭЦ достаточно четко реагирует на уровень эффективности выставленной цены, увеличивая свое значение на границах коридоров, есть возможность определить коридоры цен в данной номенклатурной группе. Для этого необходимо выстроить данные по убыванию цен и выявить «всплески» значений коэффициента. Таким образом можно получить диапазоны ожидаемых потребителем цен - коридоры цен, и зоны, где потребитель с наименьшей вероятностью купит этот товар - границы коридоров.

Далее необходимо учесть уровень качества характеристик, влияющих на принятие решения о покупке целевой аудиторией Truffelli, Marco. Dynamic pricing: New game, mew rules, new mindset // Journal of Revenue & Pricing Management. - 2006. Vol. 5 №1, P. 81-82 и, исходя из визуального анализа данных, выставить цену на товар с уверенностью в том, что товар будет востребован Гордашникова О.Ю. Функционально-стоимостной анализ качества продукции и управление маркетингом на предприятии. М.:Альфа-Пресс,2006..

Однако этот метод не покажет свою дисфункциональность только в том случае, когда наблюдений немного, а товар обладает незначительным количеством характеристик. В иных случаях следует оцифровать все влияющие на принятие решения о покупке целевой аудиторией характеристики и построить модель регрессии по всему рынку определенной товарной номенклатуры у конкретного дистрибьютера или сети за определенный период времени, где влияющие показатели -- это характеристики товара и КЭЦ, а зависимый показатель - цена.

(цена) = ????(характеристика1) + ????(характеристика2) + … + ??

Построив модель такого типа простым методом наименьших квадратов, мы получим коэффициенты для каждого регрессора. Подставляя значения нашего продукта или услуги в получившуюся модель, мы сможем рассчитать цену для нашего рынка гораздо более точно, нежели используя метод визуального анализа данных Портнов Н.А., Портнова Н.А. Маркетинговый подход к установлению оптимальной цены на ручной инструмент для дачников и садоводов // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2018. - №2(132). - С. 128.. Далее следует окончательно установить цену с учетом таких психологических методов воздействия как «9» на конце, «психологические числа» и т.д Handbook of pricing research in marketing [Text] / edited by Vithala R.Rao. - Cheltenham, UK; Northampton, MA : Edward Elgar, 2009. - XXI, 593 p.…

Более того, увеличивая или уменьшая значение показателя КЭЦ в получившейся модели, можно с легкостью отнести товар к той или иной ценовой группе. Он отобразит качественные характеристики товара и четко оцифрует добавочную стоимость бренда.

Как говорилось ранее, для обоснования применения КЭЦ необходимо использовать средневзвешенный индикатор цены на рынке. Также с его помощью можно оценить общий уровень эффективности использования цен в выбранном сегменте. Это в свою очередь может послужить сильнейшим инструментом в определении рыночной конъюнктуры, а именно при определении потенциала отклика рынка при адаптации цен.

Таблица 6. Визуализация определения конъюнктурного показателя.

Наименование	Продажи (шт.)	Цена (руб.)
Совок Бренд А метал.узкий	111	733,79
Совок Бренд А метал.широкий	153	717,38
Совок сад.широкий Бренд Б пласт ручк	146	590,95
Совок сад.узкий Бренд Б пласт ручк	159	505,23
Совок сад.широкий Бренд Г	33	491,71
Совок сад.широкий Бренд Г хром,пласт	967	421,74
Совок сад.широкий	10	380,51
Совок сад.узкийБренд А пластиков.	114	320,20
Совок сад.широкийБренд А пластиков.	174	320,08
Совок сад.узкий Бренд В	303	296,93
Совок сад.широкий Бренд В	594	296,05
Совок сад.узкий Бренд Б сталь	499	294,81
Совок сад.узкий Бренд Г метал.	1447	252,85
Совок сад.широкий Бренд Б сталь	1520	210,36
Совок д/грунтапластик компл.2шт	263	185,10
Совок сад.широкий Бренд Г	949	168,04
Совок сад.широкий Бренд Г пластиков.	952	138,76
Совок сад.широкий	1131	125,97
Совок сад.узкий	1091	125,90
Совок сад.широкий Бренд Г сталь,плас	532	89,59
Совок сад.узкий Бренд Г сталь,плас	678	88,66
Совок сад.широкий Бренд Г сталь,плас	367	73,64
Совок сад.узкий пласт.руч	748	49,90
Совок сад.широкий	3118	46,52
Совок сад.узкий	2925	41,43
Конъюнктурный показатель -	0,210524

Заходя вперед, стоит отметить, что, имея данные за несколько периодов, можно посмотреть на уровень эффективности использования цен на рынке в динамике, оценить тенденции и спрогнозировать его поведение на несколько следующих периодов.

В силу того, что коэффициент эффективности использования цены был изобретен совсем недавно, существует колоссальный спектр направлений для его тщательного исследования: от точной оценки стоимости бренда до определения стратегии ценообразования в условиях многоуровневой конкуренции.



Глава 3. Практическое применение представленного подхода

3.1 Описание компании, выбранной для исследования

В целях исследования использовалась российская компания ООО «Ди Ай Вай Тулз» - дочерняя компания ООО «Ди Ай Вай Груп», в качестве базы исследования. DIY Tools - один из крупнейших дистрибьюторов ручного строительного инструмента и садового инвентаря в России. Ее основали 3 учредителя в 2003 году. С 2014 года компания разделилась на 2 - одна также занималась производством ручных инструментов, а вторая запустила производство лестниц в России. DIY Tools насчитывает приблизительно 50 человек в штате. Глава компании - Верхотуров О.В. построил пирамидальную систему управления. Однако в приблизительно 2 года назад, в силу ограниченных возможностей такой структуры к динамичному развитию и невозможности гибкой адаптации под непрерывно меняющиеся условия рынка, было решено снять жесткие правила внутри отделов. Это в свою очередь позволило гораздо сильнее ускорить процессы и, что немаловажно, сплотило коллектив в той или иной степени. Корпоративная культура развивается ежемесячно, однако самое главное пока так и не удается сделать - доказать многим работникам, что перемены в данном случае только на пользу.

Сейчас в компании выделяют 10 подразделений: совет директоров, отдел IT, финансовый отдел, отдел логистики, отдел маркетинга, отдел продвижения, отдел HR, отдел продаж, склад и китайское представительство. Каждый из них работает по scrum-системе, руководители еженедельно проводят совещания и определяют цели ближайших 7-ми дней. Также каждый понедельник проходит совещание глав отдела с генеральным директором, где подводятся итоги предшествующей недели, выявляются ошибки и также определяются цели на ближайшие 7 дней.

Основной вид деятельности организации - торговля оптовая ручными инструментами. Производство продукции находится на аутсорсинге у китайских производителей в силу большей финансовой эффективности. Каждый этап производства регулярно проверяется и контролируется компанией. Реализация продукции происходит через B2B канал, номинально разделенный на 3 группы: food-retailers, e-commerce, non-food retailers. На сегодняшний день компания гордится следующими клиентами: ВсеИнструменты, OZOM, 220-Volt, Metro C&C, Максидом и другими. Приблизительная выручка компании в год - 300-305 млн. руб.

Касательно маркетинговой стратегии, компания придерживается диверсификации цен посредством продвижения товаров под 3-мя брендами. Компания использует два бренда строительного инструмента, два бренда садового инструмента и один бренд, используемый для обоих групп товаров.

Рисунок 3. Торговые марки исследуемой компании.

· VIRA (с 2003 года) и VIRA Rage (с 2017 года) - более 1000 наименований ручного инструмента;

· FRUT и FRUT Club (с 2005 года) - более 300 популярных товаров для садоводов;

· KROFT (с 2006 года) - более 400 наименований удобного и бюджетного ручного инструмента.

Таблица 7. Распределение брендов их идеологическому назначению.

	Ручной строительный инструмент	Ручной инструмент для садоводов и дачников
Сегмент товаров высокого ценового диапазона и премиального качества	VIRA Rage	Frut Club
Сегмент товаров среднего ценового диапазона и стандартного качества	VIRA	Frut
Сегмент товаров низкого ценового диапазона и низкого качества	Kroft

Для более подробного описания компании, необходимо провести кватново-экономический анализ. Он позволит шире взглянуть на условия, в которых развивается компания, производимые ей товары и рынок.

Как говорилось ранее, товар, которым занимается компания - неэлектрический ручной строительный и садово-огородный инструмент. С точки зрения функционального применения, его начали использовать после рук и примитивных инструментов. Таких как камень и дубина, котороые занимают 1е и 2е места соответственно. Очевидно, что инструмент, производимый компанией, занимает 3е место в системе координат кватново-экономического анализа (далее - КЭА). 4е же место занимают специализированные инструменты для той или иной нишевой области применения, такие как специализированные головки для отворачивания болтов с определенны сечением, определенных автомобильных брендов.

Рассматривая этап развития рынка ручных инструментов на территории Российской Федерации, можно убедиться в том, что он по праву в кульминации своего развития - на 3-м этапе. На лицо все признаки: рынок не растет - все жители страны знают о существовании ручного инструмента и практически каждый имеет в своем пользовании или имел в своем пользовании хотя бы один такой инструмент; многие потребители уже знают критерии отбора тех или иных ручных инструментов, что говорит о состоявшихся потребительских ожиданиях в умах потенциальных клиентов; количество конкурентов стабильно.

Анализируя 3-й вектор в системе координат КЭА, стоит оговорить, что компания имеет свободный доступ к капиталу от 30-ти до 70-ти млн. рублей. Также уровень подготовки кадров далеко не на начальном этапе - у многих есть богатый опыт работы, у многих также есть высшее образование. Более того, корпоративная культура предполагает дискуссию и тестирование гипотез вместо директивно-приказного стиля управления. Все это говорит о том, что компания с точки зрения уровня развития находится на 2-м этапе.

Рисунок 4. КЭА компании ООО «Ди Ай Вай Тулз»

Итоговая формула по КЭА говорит автору о том, что компания находится в достаточно шатком положении - эй не хватает средств для должного существования на 3-м уровне развития рынка. Также она не специализируется в нишевых сегментах рынка ручного инструмента. Также не стоит забывать об ужесточении санкционной политики в отношении Российской Федерации, сильной волатильности курса рубля по отношению к американскому доллару и, что гораздо страшнее, ужесточении регламента производства, загрязняющего окружающую среду, со стороны китайского правительства. Однако даже в таких условиях компании удается конкурировать и держаться на рынке. Итогом проведенного анализ является определение 2-х потенциально перспективных векторов развития компании:

1. Выход на нишевые рынки;

2. Наращивание финансового капитала или доступа к нему.

Поскольку выход на нишевые рынки сопряжен с большим количеством рисков как внешних, так и внутренних, автору кажется наиболее благоприятным вектор наращивания финансового капитала или доступа к нему. Одним из потенциальных инструментов достижения финансового благополучия стоит считать рациональное ценообразование с учетом уровня многоуровневой конкуренции. Поскольку одной из самых прибыльных номенклатурных групп в компании являются «отвертки», в качестве объекта исследования будет использована именно она.

3.2 Многоуровневый анализ рынка отверток

Используя описанный выше метод, необходимо проранжировать производителей и дистрибьюторов. Сначала мерой ранжирования дистрибьюторов была взята годовая выручка (данные Спарк). Однако в дальнейшем автор осознал, что общая выручка по дистрибьютору не отражает его превосходство над своими конкурентами на конкретном рынке. Очевидно, что у каждого дистрибьютора доля выручки отверток от суммарной выручки всех номенклатурных групп совершенно разная. Другими словами, возможна следующая ситуация: при одинаковом уровне выручки в год у одного дистрибьютора 90% от общей выручки занимают строительные пылесосы, а у другого 80% - отвертки. Годовую выручку можно было бы использовать либо при иных целях исследования, либо при возможности вычленить точную долю денежных средств, полученных только в ходе реализации отверток. В силу вышеописанной проблемы автор начал использовать количество представленных SKU для ранжирования дистрибьюторов.

В качестве критерия ранжирования поставщиков использовалась средняя цена на отвертку 100мм в силу простоты поиска данных и очевидной причинно-следственной связи, сложившейся у потребителей: чем дороже товар, тем он качественнее.

В итоге были собраны данные по 3-м каналам реализации и произведен анализ по каждому каналу в отдельности. Было решено не объединять данные в одну таблицу в силу того, что каналы распределения различны по роду - психологии потребителей совершенно разные во всех трех каналах. Также поставщики были условно поделены на 3 сегмента - товары низкого ценового сегмента, товары среднего ценового сегмента и товары высокого ценового сегмента.

Анализ рынка «поставщик - онлайн-дистрибьюторы»:

Таблица 8. Моделирование рынка онлайн дистрибьюторов и поставщиков

Канал реализации	Интернет-магазины
Выручка 2016 (Х1000р.)	50887671	9186913	8047518	7200000	6713007	3330666
Ранг по выручке	1	2	3	4	5	6
Ранг по количеству SKU	6	4	1	2	5	3
Сумма представленных брендом SKU по дистрибьюторам	34	418	2573	1923	119	660
Конкуренты/Каналы сбыта	Юлмарт	Ozon	Все Инструменты	220 Вольт	ДНС	Кувалда
1	Stahlwille			7
2	Cimco			44
3	Hazet			7	22
4	Wiha		166	108
5	Knipex			30	14
6	Wera			200	69		336
7	Gross			34	4
8	Haupa			53	55
9	Bacho		9		5
10	Bosch		1	3	2	2
11	Kraftool		32	48	21	6	31
12	NEO		18	50	54	1
13	Felo
14	Norgau			58
15	Мастак			49
16	KWB			35	14
17	Центроинструмент			45
18	Aist				114
19	Jonnesway	8		73	53	7
20	Irimo			2
21	JETECH
22	Барс				7
23	Stanley		26	76	83		140
24	Hans			60
25	NPI
26	Truper	1	7	13
27	King Tony			126			126
28	BRIGADIER
29	Sturm			51
30	Narex			127
31	Jettools	1			3
32	Sata			19	112	1
33	Tesla		2		1
34	Зубр	1		63	31	7	12
35	Кобальт	4		55	75	15
36	Ombra			28	25	2
37	JTC			51	42
38	Wedo			39
39	Matrix	6		116	135	4
40	Dexter
41	Topex			75	6	4
42	KENDO
43	AIRLINE		3		6
44	Bovidix				17
45	Biber				96
46	VIRA	9	32	57	34	7
47	Hammer				15
48	Skrab				93	11
49	Thorvik			46	59	8
50	Курс			17	4	1
51	Shtok			30	18
52	Inforce			32
53	Berger		35		39	16
54	YATO				56
55	Fit		52	122	216	4
56	Gigant			23
57	lux
58	UGO LOKS
59	KTC				1
60	NOX
61	Ingco
62	Torx
63	STELS					9
64	PARK
65	Станкоимпорт			7
66	Сибртех			39	38	2
67	Stayer	1		247	34	6	15
68	Hardax			6
69	Unipro	2		25	7
70	Santool			64	68
71	Sparta	1		40	46	6
72	Энкор			69	56
73	Dorkel			2
74	Kraft		35		69
75	Hart			2
76	Custor				4

Были построены 2 модели:

Модель1 = А0 * (производитель^(-alpha)) * (дистрибьютор^(alpha-1))

И Модель2 (линеаризованная) = EXP(LN(А0) + alpha * LN(дистрибьютор/производитель)).

Значения alpha были получены поиском решений нелинейных задач методом ОПГ у 1-й и 2-й модели и равны 0,29 с дисперсией равной 3760,385807 и 0,27 с дисперсией равной 3567,120883 соответственно.

Рисунок 5. Визуализация аппроксимирования рынка «поставщик - онлайн-дистрибьюторы»

Анализируя результаты простым визуальным способом, можно увидеть, что обе модели недостаточно гибко реагируют на колебания графика, в силу чего очевидного превосходства одной модели над другой не выявлено. Анализируя результаты аппроксимирования математическим методом, необходимо сравнить значения дисперсий. В данном случае они различны лишь на 5% в пользу 2-й модели. В результате, далее будет использоваться 2-я модель. Исходя значений линеаризованной модели, можно сделать вывод о том, что рынок фактически принадлежит дистрибьюторам. Значения alpha четко показали доминирование дистрибьюторов над поставщиками более чем в 2 раза. Однако итоговые выводы не будут комплексными без моделирования остальных каналов реализации продукта.

Анализ рынка «поставщик - строительные гипермаркеты»:



Таблица 9. Моделирование рынка «поставщик - строительные гипермаркеты»

Канал реализации	Строительные гипермаркеты
Выручка 2016 (Х1000р.)	20375275	13797000	188268387	14735934	33849976	29811700
Ранг по количеству SKU	1	2	3	4	5	6
Сумма представленных брендом SKU по дистрибьюторам	222	86	83	43	40	19
Конкуренты/Каналы сбыта	Максидом	К-раута	Леруа	Оби	Касторама	Петрович
1	Stahlwille
2	Cimco
3	Hazet
4	Wiha
5	Knipex
6	Wera
7	Gross
8	Haupa
9	Bacho	1
10	Bosch	2
11	Kraftool
12	NEO	36
13	Felo
14	Norgau
15	Мастак
16	KWB	2
17	Центроинструмент
18	Aist
19	Jonnesway	2
20	Irimo
21	JETECH		34
22	Барс
23	Stanley	5	7	8		12
24	Hans
25	NPI	24
26	Truper
27	King Tony
28	BRIGADIER	8	4			18	17
29	Sturm
30	Narex
31	Jettools	2					2
32	Sata
33	Tesla
34	Зубр	1
35	Кобальт	3
36	Ombra	7	2
37	JTC
38	Wedo
39	Matrix
40	Dexter			71
41	Topex	7				7
42	KENDO	2
43	AIRLINE
44	Bovidix
45	Biber
46	VIRA		18
47	Hammer
48	Skrab
49	Thorvik
50	Курс		2
51	Shtok
52	Inforce
53	Berger
54	YATO	2
55	Fit	7	6
56	Gigant
57	lux				43
58	UGO LOKS	75
59	KTC
60	NOX
61	Ingco	16
62	Torx	11
63	STELS	5
64	PARK	2
65	Станкоимпорт
66	Сибртех
67	Stayer	2
68	Hardax
69	Unipro
70	Santool
71	Sparta		13	4		3
72	Энкор
73	Dorkel
74	Kraft
75	Hart
76	Custor

Были построены 2 модели:

Модель1 = А0 * (производитель^(-alpha)) * (дистрибьютор^(alpha-1))

И Модель2 (линеаризованная) = EXP(LN(А0) + alpha * LN(дистрибьютор/производитель)).

Значения alpha были получены поиском решений нелинейных задач методом ОПГ у 1-й и 2-й модели и равны 0,37 с дисперсией равной 337,7355 и 0,11 с дисперсией равной 289,946571 соответственно.

Рисунок 6. Визуализация аппроксимирования рынка «поставщик - строительные гипермаркеты»



Анализируя результаты аппроксимирования простым визуальным методом, можно прийти к выводу о том, что линеаризованная модель лучше описывает фактические значения рынка. Также в пользу 2-й модели играет значение дисперсии, которое на 16% меньше, чем у 1й модели. В силу результата визуального и математического анализа была отобрана 2-я модель. Исходя из результатов аппроксимации, можно сделать вывод о том, что рынок еще сильнее принадлежит дистрибьюторам, чем в случае с рынком интернет-дистрибьюторов. Значения alpha четко показали доминирование дистрибьюторов над поставщиками более чем в 8 раз.

Анализ рынка «поставщик - продовольственные гипермаркеты»:

Таблица 10. Моделирование рынка продовольственных дистрибьюторов и поставщиков

Канал реализации	Фуд ритейлеры
Выручка 2016 (Х1000р.)	351342477	333095519	268615000	180587103
Ранг по количеству SKU	4	1	2	3
Сумма представленных брендом SKU по дистрибьюторам	0	42	18	16
Конкуренты/Каналы сбыта	Лента	Ашан	Метро	Окей
1	Stahlwille
2	Cimco
3	Hazet
4	Wiha
5	Knipex
6	Wera
7	Gross		4
8	Haupa
9	Bacho
10	Bosch
11	Kraftool
12	NEO
13	Felo
14	Norgau
15	Мастак
16	KWB
17	Центроинструмент
18	Aist
19	Jonnesway		6
20	Irimo
21	JETECH
22	Барс
23	Stanley			2
24	Hans
25	NPI
26	Truper
27	King Tony
28	BRIGADIER
29	Sturm
30	Narex
31	Jettools
32	Sata
33	Tesla
34	Зубр
35	Кобальт
36	Ombra
37	JTC
38	Wedo
39	Matrix		9
40	Dexter
41	Topex
42	KENDO
43	AIRLINE
44	Bovidix
45	Biber
46	VIRA		17	16	16
47	Hammer
48	Skrab
49	Thorvik
50	Курс
51	Shtok
52	Inforce
53	Berger
54	YATO
55	Fit
56	Gigant
57	lux
58	UGO LOKS
59	KTC
60	NOX		6
61	Ingco
62	Torx
63	STELS
64	PARK
65	Станкоимпорт
66	Сибртех
67	Stayer
68	Hardax
69	Unipro
70	Santool
71	Sparta
72	Энкор
73	Dorkel
74	Kraft
75	Hart
76	Custor

В силу того, что в канале реализации «food-retailers» было представлено чрезвычайно мало производителей и данных, дальнейший анализ лишен целесообразности - основания для постройки модели этого рынка очень мало.

Таблица 11. Полученные результаты аппроксимации рынка.

Канал реализации	Интернет-дистрибьюторы	Строительные гипермаркеты
Выбранная модель	Модель 2 (линеаризованная)	Модель 2 (линеаризованная)
Значение alpha	0,264687416	0,113881811
Дисперсия	3567,120883	290

В результате проведенного описания рынков и построения соответствующих моделей, были получены результаты, представленные в таблице 11. Ключевой показатель, необходимый для совершения выводов - это значение alpha. Как уже говорилось ранее, его значение наглядно отображает уровень доминирования поставщиков или дистрибьюторов. В данном случае мы наблюдаем жесткий пример рынка дистрибьюторов на данный момент времени. Исходя из математического анализа, стало ясно, что именно дистрибьюторы диктуют правила «игры» как в онлайн среде, так и в строительных магазинах. Однако не стоит упускать из виду тот факт, что «свободы» производителя примерно в 2.3 раза больше в онлайн среде, чем в строительных гипермаркетах. Определенно это потенциальная возможность для развития компании.

Результаты проведенного выше анализа подтверждаются экспертным мнением генерального директора ООО «Ди Ай Вай Тулз» Верхотуровым Олегом.

После проведения анализа многоуровневой конкуренции автор пришел к выводу о том, что в силу малой рыночной власти со стороны поставщиков, у них остается немного выигрышных стратегических решений:

1. Быть поглощенными одним из дистрибьюторов;

2. Развивать те номенклатурные группы, в которых дистрибьюторы не являются экспертами.

Возможно существуют и другие выигрышные стратегические решения, однако автору они не оказались очевидными. Касаясь перечисленных, автору ближе второй вариант - он интереснее и потенциально гораздо более привлекателен с финансовой точки зрения. На сегодняшний момент существует следующая тенденция: крупные дистрибьюторы заводят собственную торговую марку, как правило в низком ценовом сегменте - дабы избежать рисков. Зная этот факт, автору кажется разумным компании Ди Ай Вай Тулз развивать линейку брендированных товаров, позиционирующуюся в среднем и верхнем ценовых сегментах. Большая маржинальность поможет повысить уровень входящего денежного потока, снизится к минимуму риск неликвидных товарных запасов и денежных средств, вырученных с продажи 15-20% запасов, будет достаточно для продвижения остального ассортимента. Для определения справедливой цены с точки зрения конечного покупателя, необходимо провести анализ, раскрытый в следующей главе.

3.3 Рациональное ценообразование с применением КЭЦ

Как уже говорилось ранее, для того, чтобы определить рациональную цену, необходимо определить потребительские критерии выбора продукта - то, что потребитель воспринимает как преимущество либо недостаток. Касаясь потребительских предпочтений при выборе такого продукта как отвертки, потребитель обращает внимание на:

· Эргономичность рукоятки и ее материал покрытия;

· Устойчивость к скольжению при работах в загрязненных местах;

· Прочность материала изготовления жала;

· Размер отвертки;

· Уровень проработанности этикетки;

· Цена.

Из всех вышеперечисленных критериев, к сожалению, можно оцифровать только цену и размер отвертки. Однако, если воспользоваться коэффициентом эффективности цены, можно его использовать в качестве показателя, определяющего силу бренда, что зачастую эквивалентно уровню качества товара.

В данной работе были использованы статистические данные 2х крупных компаний, отображающие месячные продажи номенклатурной группы «отвертки». Была рассмотрена реализация на физических точках продаж, а не онлайн. Разумно определить эти компании как якорные, то есть результаты проведенного анализа с помощью их статистики можно использовать для других менее крупных клиентов.

Вначале непосредственной работы необходимо подготовить данные, присылаемые дистрибьютером и привести его к виду, как показано в таблице 12. Во-первых, необходимо оцифровать все потребительские критерии выбора товара в метрической или бинарной шкалах. Ранговые шкалы модель не сможет определить. Во-вторых, необходимо рассчитать КЭЦ средневзвешенный для каждого товара, представленного в статистике и проранжировать всю таблицу по убыванию цены.

Таблица 12. Вид необходимых данных.

НАИМЕНОВАНИЕ	Проданное количество	Длина стержня	Размер шлица	КЭЦ ср.вз.	Средняя цена продажи
ОТВЕРТКА GROSS PZ 3 X 150 ММ	23,00	150,00	6,00	167,04	319,98
ОТВЕРТКА GROSS PZ 2 X 100 ММ	59,00	100,00	4,00	58,56	287,74
ОТВЕРТКА GROSS PZ 1 X 75 ММ	90,00	75,00	2,50	25,84	193,69
ОТВЕРТКА JW SL 1.2X6.5X100.200	92,00	100,00	6,50	22,87	175,25
ОТВЕРТКА JW SL 1.2X6.5X100.212	134,00	100,00	6,50	15,60	174,05
ОТВЕРТКА JW PH 2X100.200ММ	228,00	100,00	4,00	8,87	168,39
ОТВЕРТКА JW PH 2X100.212ММ	139,00	100,00	4,00	14,42	166,94
ОТВЕРТКА КРЕСТ PH1Х100ММ NOX	1,00	100,00	2,50	1914,25	159,43
ОТВЕРТКА VIRA ЭРГ. PH2X100	248,00	100,00	4,00	7,20	148,78

Приведя статистику к необходимому виду, необходимо проанализировать динамику отношения значений цены и КЭЦ.

Рисунок 7. Отношение КЭЦ к цене, АШАН.

Рисунок 8. Отношение КЭЦ к цене, Леруа Мерлен.

Анализируя приведенные рисунки видно, что КЭЦ также хорошо отражает выбросы. В максимальных значениях коэффициента причиной может служить недопоставка или вымывание старых артикулов. В минимальных значениях показателя причиной может служить неорганический рост продаж - за счет продвижения, рекламы и пр. Иной причиной может служить недостаточный уровень компетенции маркетолога, неверно определившего товарную группу, воспринимаемую потребителем как однородную. Так или иначе в целях данного исследования необходимо избавиться от выбросов, так как они мешают моделям описывать данные и не несут в себе роли помощника в целях ценообразования.

Рисунок 9. Отношение КЭЦ к цене без выбросов, АШАН.

Рисунок 10. Отношение КЭЦ к цене без выбросов, Леруа Мерлен.

Как упоминалось ранее, КЭЦ может определять не только добавочную стоимость бренда, но и коридоры цен, воспринимаемые потребителем. На этом этапе анализа необходимо определить, в каком коридоре необходимо позиционировать продукт компании. Поскольку рыночная власть производителей крайне мала по сравнению с дистрибьюторской и сами дистрибьюторы запустили собственные торговые марки в выбранной номенклатурной группе в самом низком ценовом диапазоне, конкурировать там попросту бессмысленно: компания не готова к производству отверток от 10.000 штук за каждый размер и не сможет выиграть ценовую войну. Гораздо меньше концентрация конкурентов в среднем и высоком ценовом диапазоне. Однако фактически в 2-х дистрибьюторах высокий и средний ценовой диапазоны начинаются с различных цен. Это объясняется тем, что у них разные целевые аудитории с различной покупательской способностью. Чтобы перекрыть потребность обоих клиентов компании, разумно построить позиционирование в диапазоне от 200 до 250 рублей. Этот диапазон позитивно воспринимается потребителями обоих дистрибьюторов.

Избавившись от выбросов, мы можем отметить диапазоны, в которых значение показателя минимально - это зоны, положительно оцениваемые большинством покупателей. Также можно увидеть, что после 200 рублей кривая стремительно направляется к своему максимальному значению. Такая же тенденция наблюдалась у других дистрибьютеров. Эти значения и есть отражение качества продукта или добавочной стоимости бренда.

Далее необходимо вернуться к статистическим данным и построить регрессионную зависимость, описывающую то, из чего складывается цена в конкретном дистрибьюторе. Для этого за зависимый показатель примем непосредственно ряд цен, а за влияющие длину стержня, размер шлица и КЭЦ. Поскольку по каждому дистрибьютору в статистике не более 60 наблюдений, для того, чтобы построить регрессионную модель будет достаточно мощности программы Excel. Воспользовавшись встроенной надстройкой анализа данных «регрессия», построим модели для каждого дистрибьютора в отдельности.

Таблица 13. Регрессионная модель для рынка «Ашан»

Ашан
Регрессионная статистика
Множественный R	0,676475392
R-квадрат	0,457618957
Нормированный R-квадрат	0,426918143
Стандартная ошибка	48,65741765
Наблюдения	57
	Коэффициенты	Значения	P-Значение
Y-пересечение	58,75612259	1	0,032500328
Длина стержня	0,08122329	100	0,819555973
Размер шлица	2,803483897	4	0,59774174
КЭЦ ср.вз.	1,640843877	17,56	2,14865E-07
	Расчетная цена:	106,9056057

Таблица 14. Регрессионная модель для рынка «Леруа Мерлен»

Леруа Мерлен
Регрессионная статистика
Множественный R	0,705814843
R-квадрат	0,498174593
Нормированный R-квадрат	0,471291089
Стандартная ошибка	67,47898823
Наблюдения	60
	Коэффициенты	Значения	P-Значение
Y-пересечение	86,74158872	1	0,000334806
Длина стержня	0,338272636	100	0,353043569
Размер шлица	0,10915402	4	0,988687464
КЭЦ ср.вз.	6,754777235	9,7	7,21112E-08
	Расчетная цена:	186,5268076

Таблица 15. Коэффициенты построенных моделей.

	А0	А1	А2	А3
	Y-пересечение	Длина стержня	Размер шлица	КЭЦ ср.вз.
Леруа Мерлен	86,74158872	0,338272636	0,10915402	6,754777235
Ашан	58,75612259	0,08122329	2,803483897	1,640843877

Путем суммирования перемноженных значений характеристик отвертки можно с легкостью определить цену на нее. Более того, путем увеличения и уменьшения значения КЭЦ можно отнести отвертку к той или иной ценовой группе.

Используя этот метод для определения рациональной цены на отвертку 100мм при наилучшем значении КЭЦ, равном нулю, со шлицом 4мм расчетная цена в Ашане будет равна 78,09р., а в Леруа Мерлен - 121р. Стоит заметить, что значения КЭЦ для одного и того же ценового диапазона в зависимости от клиента будут различны - это также объясняется те, что покупательская способность целевых аудиторий дистрибьюторов различна. Сначала стоит определить допустимое значение КЭЦ в каждом дистрибьюторе. Для этого необходимо провести сравнение с представленными брендами и произвести ценовое позиционирование относительно них.

В клиенте Ашан в верхнем сегменте ценовых диапазонов представлены бренды Gross и Jonesway. По опыту исполнения товаров и качеству эти бренды чрезвычайно хороши. Они как RollsRoyce и Maybach в мире отверток. Позиционироваться необходимо ниже них, но выше Matrix и Insulated - по воспринимаемым ценностям Vira выигрывает. Среднее значение КЭЦ в этом диапазоне равно 16,56. С таким значением расчетная цена составляет 106,90 рублей, что далеко от намеченной цели. Обратившись к средней цене, по которой реализует Ашан отвертки (95,71р.), и сравнив ее значение со средней ценой Леруа Мерлен (148,11р.) можно понять, что разница составляет порядка 35%. Если реализовывать свою продукцию через Ашан по рациональной цене, компания потеряет львиную долю своей наценки, а то и вовсе этот проект будет убыточен. Отсюда следует вывод о том, что для регулярной реализации отверток среднего и высокого ценового сегмента такой клиент как Ашан не подходит.

В клиенте Леруа Мерлен в верхнем и среднем ценовом сегменте представлены бренды Dexter Pro и Dexter. По воспринимаемым характеристикам бренд Vira не уступает Dexter, но уступает Dexter Pro. В приемлемом по качеству диапазоне значений КЭЦ среднее значение - 9,7. При таком значении КЭЦ расчетная цена будет равна 186,52р. Маржинальность такого проекта позволяет дать ему начало.

Однако не стоит забывать, что любая математическая модель, пытаясь аппроксимировать реальные данные, искажает их в той или иной степени. Так же получилось и в данном кейсе: цены не сильно, но все же усреднены что говорит о необходимости заключительного этапа установления цен - округление в большую или меньшую стороны и использование психологических цен. В данном случае экспертным путем цена была выставлена округленная вверх цена как диапазон от 189р. до 199р. в зависимости от клиента.



Вывод

В динамично развивающемся мире, при непрерывном условии ускоренной глобализации, предпринимателям крайне необходимо правильно, рационально позиционировать свой продукт на рынке относительно конкурентов посредством маркетинговых инструментов, в том числе, при помощи цены. Как мы смогли убедиться, существующие подходы не отличаются точностью и обоснованностью определения цен, что сподвигло автора найти новый подход к проблеме ценообразования.

Поскольку описанный алгоритм нацелен на максимизацию выигрыша при совершении сделки как предпринимателя, так и его целевой аудитории, следует закономерный вывод о том, что его пользу трудно переоценить. Главной проблемой данной работы являлся тот факт, что в условиях сформировавшегося рынка у игроков уже нет такого широкого спектра инструментов для формирования или изменения потребностей конечного потребителя на освоенном рынке. Тем более в постоянно меняющихся условиях конкурентной среды. Динамика рыночных изменений со стороны конкурентов постоянно заставляет совершенствоваться фирме - это и есть цель конкуренции как таковой. Однако чтобы развиваться в правильном направлении, необходимо четко понимать стратегический курс компании. Подход к измерению конкуренции в многоуровневой плоскости позволил гораздо шире посмотреть на рынок в целом, нежели общепризнанные методы. С его помощью легко были определены ключевые точки роста выбранной компании на рынке. Кроме того, такой подход позволит маркетологам объяснять руководству причины принятия управленческих решений гораздо нагляднее и понятнее. Другими словами трудно переоценить вклад этого инструмента в «портфель» маркетолога.

Как только стали известны потенциальные точки роста фирмы, было необходимо узнать, на какие шаги исследуемая фирма потенциально готова. Квантово-экономический анализ смог наглядно и быстро показать болевые точки компании и пути развития. Как и результаты многоуровневого анализа конкуренции, результаты КЭА достаточно просты к восприятию. Иными словами этот инструмент проявил себя достаточно эффективно.

Зная условия существования компании и ее потенциал, необходимо осуществить стратегию на практике. Целевая аудитория компании уже знает, какую цену она готова заплатить, за ту или иную приобретаемую ценность. Из чего вытекала потребность в формировании релевантного, комплексного инструмента, определяющего баланс цены и ценности в глазах потребителя при определенных условиях рыночной конъюнктуры. Вполне вероятно то, что уже существовал решающий ту же проблему инструмент, скорее всего основанный на машинном обучении - нейронных сетях. Однако нельзя забывать, что только крупные корпорации способны финансово поддерживать такого рода систему, и то не все.

Как и предполагалось в самом начале работы, рыночный анализ задал несколько генеральных, стратегических трендов в ценообразовании. После выбора самого привлекательного тренда, он был совмещен со стратегией компании. На заключительном этапе работы был разработан определенный метод ценообразования конкретных номенклатурных групп, включающий и использующий выявление потребительских предпочтений.

Предложенный алгоритм (анализ рынка, анализ компании, ценообразование) позиционирования участника рынка (в данном случае поставщика дистрибьюторов) имеет большой потенциал с теоретической точки зрения - он достаточно обоснован и, что самое главное, достаточно прост для восприятия и понимания. Кроме того, этот алгоритм можно и нужно совершенствовать: добавлять новые, неочевидные для автора этапы анализа, экспериментировать с формой модельных зависимостей и т.д.

С точки зрения практической эффективности, описанный подход чуть ли не единственный действительно работающий и исполняющий возложенную на него ответственность за короткий срок и достаточно дешево. К тому же он избавляет маркетологов от необходимости проведения таких дорогостоящих инструментов анализа как, к примеру, метод Дельфи. Автор убежден в том, что этот алгоритм сможет повысить инвестиционную привлекательность компаний, ведь они начнут лучше понимать своих потребителей. Другими словами результаты исследования трудно переоценить для малого и среднего бизнеса - используя незначительные ресурсы, был разработан универсальный алгоритм не только для выживания, но и для наращивания конкурентных позиций на рынке.



Список использованной литературы

1. Budzinski O. An International Multilevel Competition Policy System. University of Southern Denmark, Esbjerg and the author. 2009;

2. Congleton, R. D. (2001) "Rational Ignorance, Rational Voter Expectations, and Public Policy: A Discrete Informational Foundation for Fiscal Illusion," Public Choice 107;

3. Consumer Behavior: a European perspective / Michael Solomon… - 4^th ed. Prentice Hall, 2010;

4. David Jobber, Principles and Practice of Marketing (New-York: McGraw-Hill,2016);

5. Dodds W. B., Monroe K. B., Grewal D. Effects of Price, Brand, and Store Information on Buyers' Product Evaluations // Journal of Marketing Research. 1991. Vol. 28. No. 3;

6. Economic Portal, Закон убывающей предельной полезности, http://www.economicportal.ru/ponyatiya-all/zakon-ubyvayuchej-predelnoj-poleznosti.html (дата обращения: 11.02.2018);

7. Handbook of pricing research in marketing [Text] / edited by Vithala R.Rao. - Cheltenham, UK; Northampton, MA : Edward Elgar, 2009. - XXI;

8. J. Banks and J. Duggan. 2005. “A General Bargaining Model of Legislative PolicyMaking.” Quarterly Journal of Political Science, forthcoming;

9. Handbook of Consumer Psychology / ed. by C.P. Haugtvedt, P.M. Herr, F.R. Kardes. N.Y.: Lawrence Erlbaum Associates, 2008;

10. Marshall A. Principles of Economics. Vol. 1 (Classic Reprint). Fb&c Limited, 2017;

11. Maxcy George, Silberston Aubrey. The Motor Industry. Routledge, 2017;

12. Roger D. Congleton The Median Voter Model. - 2-22-02 // Fairfax, VA: Center for Study of Public Choice George Mason University, 2017;

13. Seok-ju Cho, John Duggan Bargaining Foundations of the Median Voter Theorem. - Rochester, NY: Dept. of Political Science University of Rochester, December 9, 2005;

14. Svetunkov S. Complex-valuated modeling in economics and finance. - Springer Sceinse & Business Media, 2012;

15. Svetunkov S. The bases of the theory of multi-level competition and its instrumental base. Journal of Modern Competition, 2017, vol. 11, no. 6 (66);

16. Shastitko A. A., Shastitko A. E., Pavlova N. Price Parallelism on Mobile Communication Markets: Three Interpretations. Journal of Modern Competition, 2017, vol. 11, no. 6 (66);

17. Thomas S. Instant Networking: The simple way to build your business network and see results in just 6 months. John Wiley & Sons, 2016;

18. T.M. Pavia and M.J. Mason (2014), `The reflexive relationship between consumer behavior and adapting coping', Journal of Consumer research;

19. Truffelli, Marco. Dynamic pricing: New game, mew rules, new mindset // Journal of Revenue & Pricing Management. - 2006. Vol. 5 №1;

20. Yuldasheva O., Shirshova O. Typology of Market-oriented companies: an empirical study of St.?Petersburg companies, in: 4th EMAC Regional Conference -- Marketing Theory Challenges in Emerging Societies -- Conference Proceedeings. Saint-Petersburg, Graduate School of Management, St. Petersburg University, 2013;

21. Александр Ш, Яков К, Гиви Т. «Наука Побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге», переработанное и адаптированное для стран Восточной Европы изд. Москва: АСТ, 2003 или Александр Шнейдер, Ph. D., Яков Кацман, Гиви Топчишвили. Наука побеждать в инвестициях, менеджменте и маркетинге, // flightcollege.com.ua URL: http://flightcollege.com.ua/library/6%20ОБЩЕСТВЕННЫЕ%20НАУКИ/65%20ЭКОНОМИКА/65.050%20МЕНЕДЖМЕНТ/Наука%20побеждать.pdf или http://www.kulichki.com/moshkow/ECONOMY/INWESTICII/for_winners.txt (дата обращения: 24.03.2018);

22. Петти, В., Смит, А., Рикардо, Д., Антология экономической классики. Издательство: М.: Эконов, Ключ, 1993;

23. Багиев Г. Л., Тарасевич В. Маркетинг: Учебник для вузов. 3-е изд. -- СПб.: Питер, 2010;

24. Барсуков Д.П., Носкова Н.А. Коммерческое ценообразование: Учебное пособие. - СПб.: изд. СПбГУКиТ, 2013;

25. Бем-Баверк Е. Капитал и прибыль. История и критика теории процента на капитал. Спб., 1909;

26. Бухарин Н.И. Политическая экономия рантье. Теория ценности и прибыли австрийской школы. М., 1998;

27. Воробьев П. Ф., Светуньков С. Г. Новый подход к оценке уровня конкуренции // Современная конкуренция. 2016. Т. 10. № 6 (60);

28. Герман Симон, Признания мастера ценообразования. Как цена влияет на прибыль, выручку, долю рынка, объем продаж и выживание компании. М.: Библос, 2018;

29. Гладких И.В., Светланова Ж.В. Управление процессом восприятия и оценки розничных цен покупателем // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия: Менеджмент. - 2010. - Вып. 1;

30. Гладких И.В., Светланова Ж.В. Ценовые исследования в маркетинге: содержание, история, методология // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 8: Менеджмент. - 2004. - Вып. 4;

31. Гончарова Н.П., Перерва П.Г. и др. Маркетинг инновационного процесса: учеб. пособие. - К.: Изд-во «ВИРА-Р», 1998

32. Гордашникова О.Ю. Функционально-стоимостной анализ качества продукции и управление маркетингом на предприятии. М.: Альфа-Пресс, 2006;

33. Гуляев Г. Ю. Эволюция теории конкуренции // Известия Пензенского государственного педагогического университета им. В. Г. Белинского. 2012;

34. Е. А. Ветрова, Н. В. Губанова, "К вопросу о противоречиях в теориях ценообразования", журнал Российский государственного университета туризма и сервиса;

35. К вопросу о противоречиях в теориях ценообразования // E-library URL: https://elibrary.ru/item.asp?Id=21195061 (дата обращения: 24.03.2018 К вопросу о противоречиях в теориях ценообразования // E-library URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21195061 (дата обращения: 24.03.2018);

36. Канеман Д., Тверски А. Рациональный выборЮ ценности и фреймы // Психологический журнал. 2003. Т. 24. №4;

37. Кондратюков С. В., Стаурский С. С. Причины, условия и последствия конкуренции // Омский научный вестник. 2015. № 4 (141);

38. Конкуренция // Российская банковская энциклопедия. Редколлегия: О.И. Лаврушин и др. М.: Энциклопедическая Творческая Ассоциация, 1995;

39. Котлер Ф, Армстронг Г, Вонг В, Сондерс д. Основы маркетинга, 5-е европейское изд.: Пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2015;

40. Котлер Филип, Армстронг Гарри, Вонг Вероника, Сондерс Джон. Основы маркетинга, 5-е европейское изж.: Пер. с англ.-М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2015;

41. Малкина-Пых И.Г. Справочник практического психолога. Москва: ЭКСМО, 2017;

42. Методологические проблемы многоуровневой теории конкуренции // Публикации НИУ ВШЭ URL: https://www.hse.ru/mirror/pubs/lib/data/access/ram/ticket/49/1526738233b82d44b41917e83ad845998fb42e6a12/problema_ozenki_konkurenzii_v_zif.pdf (дата обращения: 19.05.2018);

43. Светуньков С.Г. Методологические проблемы теории многоуровневой конкуренции. - СПб.: Издательство «Левша Санкт-Петербург», 2016;

44. Светуньков С. Г. Экономическая теория маркетинга. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2003;

45. Онлайн-курс «Маркетинг-менеджмент» // Оpenedu.ru URL: https://courses.openedu.ru/courses/course-v1:hse+MARKMAN+2017/pdfbook/0/ (дата обращения: 01.05.2018);

46. Орехов А.М. Методы экономических исследований: Учеб. пособие. -- М.: ИНФРА-М, 2009;

47. Портнов Н.А., Портнова Н.А. Маркетинговый подход к установлению оптимальной цены на ручной инструмент для дачников и садоводов // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2018. - №2(132);

48. Принципы экономической науки, т.1 М.: Прогресс, 1993;

49. Радаев В. Основные подходы к анализу конкуренции // Top-Manager. - 2005. No 11;

50. Рикардо Д. Начала политической экономии и налогового обложения. М., 1995;

51. Светуньков С.Г., Методологические проблемы многоуровневой теории конкуренции. - СПб.: Издательство "Левша Санкт-Петербург", 2016;

52. Системный курс экономической теории. Микроэкономика. Макроэкономика: Учебное пособие / Под ред. В.А. Петрищева. - СПб.: Лениздат, 1998;

53. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства. М.: Прогресс, 1962;

54. Толковый словарь Владимира Даля // Словаря.нет URL: http://slovardalja.net/word.php?wordid=13702 (дата обращения: 25.03.2018)

55. Хенрик Б., Ричардс Д, Феверолф М. Машинное обучение. - СПб.: Питер, 2017. ил. - (Серия «Библиотека программиста»);

56. Шерер Ф., Росс Д. Структура отраслевых рынков. - М.: ИНФА -М, 1997.

Размещено на Allbest.ru