Цели задачи и методы маркетинговых исследований

 

X	Y
13,39	754
15,15	863
17,85	899

 

Такая зависимость для построения графика. Строим график.

 

График 1 Зависимость объема продаж от цены

 

ВЫВОДЫ: (На основании графика). График показывает наличие не эластичного рынка, однако изменение темпов продаж говорит, об изменении объемов продаж не в абсолютном, а в их относительных значениях, т.е. наблюдается зависимость темпов роста продаж от цены.

В этом случае наблюдаем зависимость от цены не базовых показателей объема продаж, а производственных. Эта зависимость показывает, что при увеличение цены, темп роста замедляется. Чем больше цена, тем меньше темп роста объема продаж.

Далее строим график зависимости себестоимости от объема продаж.

 

Y	Z
754	7 643
863	9 636
899	12 357

 

График 2 Зависимость себестоимости от объемов продаж

 

ВЫВОД: анализ показывает, что при изменении объемов продаж, резко увеличивается единичная себестоимость, это говорит о влиянии данных факторов, но не в абсолютном значении, а в относительных показателях (темпах роста).

Поэтому дальнейший анализ целесообразно проводить в производных показателях (а именно в темпах роста).

 

Таблица 3

	Изменение объема продаж ∆y (∆x), тыс.кг.	Изменение цены за 1 кг ∆x, руб.	Изменение себестоимости 1 кг товара ∆z (∆x), руб.
в 2008г. по сравнению с 2007г.	109	1,76	1,03
в 2009г. по сравнению с 2008г.	36	2,7	2,58

 

Для полученных данных строим диаграмму (зависимость изменения объема продаж от изменения цены).

 

Диаграмма 1 Зависимость изменения объема продаж от изменения цены.

 

ВЫВОД: анализ показал, что наблюдается эластичность в темпах роста продаж и цены.

Определим форму связи (уравнение регрессии).

 

∆y = a0+a1∆x

 

И из таблицы темпов роста определяем точки этого уравнения

 

109= a0+a1*1,76

36= a0+a1*2,7

 

Вычитаем первое из второго получаем, a1= - 77,65 подставляем a1 в любое из наших уравнений.

 

36=a0+a1*2,7 получаем, a0=2537.

∆ y = 2537-77,65*∆х -

 

это параметры уравнения, которые характеризуют нашу прямую эластичности. Поэтому мы можем (на основании этого уравнения) спрогнозировать изменение объема продаж, от изменения цены.

Допустим что изменили цену на 1 рубль, т.е. ∆х=1, тогда ∆y = 167,35, а если ∆х=-1, то ∆y = 320. т.е. подняли на 1 рубль или опустили.

На основании полученного уравнения ∆ y = 2537-77,65*∆х, можно осуществить переход от темпов роста, к базовым показателям.

 

∆y = y-y 0 (базовые), ∆х = х-х0 (базовые)

 

Подставляем в уравнение:

 

y-∆y=2537-77,65 (х-х0)

 

На основании этого уравнения мы можем провести анализ возможных цен и объемов продаж.

 

Таблица 4

Х	13	13,5	14	14,5	15	15,5	16	16,5	17	17,5	18
Y	1527,55	1488,73	1449,9	1411,08	1372,25	1333,43	1294,6	1255,78	1216,95	1178,13	1139,3

 

Строим график.

 

График 4 Зависимость объемов продаж от цен

 

Z - Себестоимость.

Z = f (y)

∆Z = f (∆y)

∆Z = a0 +a1∆y

P = y (х-z) - зависимость прибыли от цены.

3. Расчет оптимальной цены по сравнению с конкурентами.

Пусть требуется определить цену на ноутбук Samsung R20 на основе цен конкурентов.

Для установления цены на основе методов, ориентированных на конкурентов, необходима информация о товарах той же функциональной группы, производимых конкурентами, которая представлена в таблице 1. В данном случае в качестве ключевого параметра берем "общий ресурс ноутбука". Рассмотрим ноутбуки.

 

Таблица 1.1 Сравнительная характеристика ноутбуков

Параметры	Марка ноутбука
	Asus	SONY vasio	Rover	Samsung R20
Код ноутбука*	1	2	3	4
Экономические
Цена ноутбука, долл.**	600	900	700	Х
Цена АКБ, долл.	50	60	55	70
Потребительские
Частота процессора, ГГц	2	2,7	2,5	1,7
Привод, долл.	20	50	20	20
Оперативная память, Gb	2	3	1	1
Гарантия/мес.	12	36	12	24
Размер памяти жесткий диск, Gb	150	250	160	150
Ресурс АКБ, цикл	500	400	500	500
Общий ресурс ноутбука,
тыс. часов.	80000	1000000	80000	80000
Масса, кг	2	2,7	2,1	2,4

 

* Для удобства каждому ноутбуку присвоен цифровой код.

** Стандартная поставка ноутбука включает в себя ОС XP.

В данном случае методы текущей цены и "запечатанного конверта" использовать не рекомендуется, так как представленные принтеры имеют различные характеристики, каждая из которых оказывает влияние на цену.

Таким образом, перейдем к ценообразованию с помощью эконометрических методов.

Метод удельных показателей является определяющим. При использовании данного метода возникает проблема выделения ключевого параметра: если рассматривать в качестве такового частоту процессора, то у первого, третьего и четвертого ноутбуков цена должна быть приблизительно одинаковой, однако у первого цена - 600 долл., а у третьего - 700 долл.

Можно использовать в качестве ключевого параметра общий ресурс ноутбука. Тогда получим результат, представленный в таблице 2.

 

Таблица 2. Расчет цены ноутбука методом удельных показателей по общему ресурсу

Показатели	Код ноутбука
	1	2	3	4
Цена ноутбука, долл.**	600	900	700	673,333333
Общий ресурс ноутбука, часов	800000	1000000	800000	800000
Удельная цена, долл.	0,0008	0,0009	0,0009	0,0008

 

Как видно из таблицы 2, удельные цены ноутбуков - разные; поэтому возникает вопрос: на какую из них ориентироваться - на минимальную, на среднюю (как в данном случае) или исходя из каких-либо иных соображений. После расчета удельной цены для четвертого ноутбука умножаем ее на общий ресурс данного ноутбука и получаем конечную цену 673,33 долл.

Вывод: если мы считаем что наиболее важным является общий ресурс, то цена определяется в размере 673,33 долл.

Можно произвести расчет, используя в качестве удельной цены стоимости АКБ.

 

Расчет представлен в таблице 3.

 

Таблица 3. Расчет цены ноутбука на основе стоимости АКБ

Показатели	Код ноутбука
	1	2	3	4
Цена ноутбука, долл.**	600	900	700	457,33
Цена АКБ, долл.	50	60	55	70
Ресурс АКБ, цикл	500	400	500	500
Общий ресурс ноутбука, часов	800000	1000000	800000	800000
Цена АКБ/ресурс АКБ, долл./цикл	0,1	0,15	0,11	0,14
Цена ноутбука без АКБ/ общий ресурс ноутбука, долл./часов.	0,006875	0,00084	0,0080625	0,00484163
Общая стоимость АКБ/ресурс АКБ/долл./цикл	0,106875	0,15084	0,1180625	0,12525917

 

Здесь также после расчета общей стоимости АКБ для всех трех базисных ноутбуков получены различные результаты. Ориентировочная общая стоимость АКБ, цена АКБ для нового ноутбука равна среднеарифметическому значению, из которого вычитаем величину "цена АКБ/ресурс АКБ" и получаем величину "цена ноутбука без АКБ/общий ресурс ноутбука", умножаем ее на общий ресурс ноутбука, прибавляем стоимость АКБ и, таким образом, получаем цену 457,33 долл.

ВЫВОД: если в качестве важного параметра взять стоимость ресурса АКБ, то цена будет несколько ниже.

Метод регрессионного анализа. Определим функцию зависимости цены от двух важнейших для исследуемого товара факторов: соотношения "цена АКБ/ресурс АКБ" и общего ресурса ноутбука. Результаты расчета приведены в таблице 4.

 

Таблица 4. Исходные данные для расчета цены принтера методом регрессионного анализа

Параметры	Марка ноутбука
	Asus	SONY vasio	Rover	Samsung R20
Код ноутбука*	1	2	3	4
Цена ноутбука, долл.**	600	900	700	333,6	Y
Цена АКБ, долл.	50	60	55	70	X1
Частота процессора, ГГц	2	2,7	2,5	1,7	X2
Привод, долл.	20	50	20	20	X3
Ресурс АКБ, цикл	500	400	500	500	X4
Общий ресурс ноутбука, часов	800000	1000000	800000	800000	X5

 

Определяем параметры которые по нашему мнению влияют на уровень цены.

 

Переформатируем в таблицу.

принтер	Y	X1	X2	X3	X4	X5
1	600	50	2	20	500	800000
2	900	60	2,7	50	400	1000000
3	700	55	2,5	20	500	800000
		70		20

 

Для полученной таблицы определяем степень влияния на цену параметров Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 для этого определяем коэффициент корреляции.

Для расчета коэффициента используется аналитическая функция "КОРРЕЛ". В "пакет анализа" входим в функцию корреляция ставим флажок метки в первой строке, флажок "выходной интервал" и нажимаем в какую ячейку у нас встанет матрица.

 

Получили корреляционную матрицу.

	Y	X1	X2	X3	X4	X5
Y	1
X1	0,994764	1
X2	0,974312	0,946195	1
X3	0,974312	0,946195	1	1
X4	0,99552	0,980644	0,9912407	0,991240707	1
X5	0,98673	0,96497	0,9979487	0,997948716	0,99766215	1

 

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	1
R-квадрат	1
Нормированный R-квадрат	-7E-10
Стандартная ошибка	0
Наблюдения	3

 

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	5	233810,7	46762,133	#ЧИСЛО!	#ЧИСЛО!
Остаток	4,29E+09	0	0
Итого	4,29E+09	233810,7

 

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	-20,5161	0	65535	#ЧИСЛО!	-20,516129	-20,516129	-20,51612903	-20,51612903
Переменная X 1	4,967742	0	65535	#ЧИСЛО!	4,96774194	4,967741935	4,967741935	4,967741935
Переменная X 2	0	0	65535	#ЧИСЛО!	0	0	0	0
Переменная X 3	0,31172	0	65535	#ЧИСЛО!	0,31172043	0,31172043	0,31172043	0,31172043
Переменная X 4	0	0	65535	#ЧИСЛО!	0	0	0	0
Переменная X 5	0	0	65535	#ЧИСЛО!	0	0	0	0