Взаимосвязь логистики и маркетинга

· прогнозирование сбыта,

· планирование распределения,

· планирование производства,

· приобретение сырья и материалов,

· входящие транспортные потоки, склады фирмы, приемка, упаковка,

· внутризаводское складирование,

· отправка,

· исходящие транспортные потоки,

· заказы покупателей,

· доставка и сервисное обслуживание.

В маркетинговой логистике  решаются четыре основные задачи: обработка заказов (как обращаться с заказами), складирование (где и как хранить запасы), объем запасов (сколько запасов хранить), транспортировка (куда и как доставлять товары). Затраты на маркетинговую логистику могут достигать 30 - 40 % себестоимости готовой продукции; по данным Ф. Котлера американские компании ежегодно затрачивают на эти цели до 670 млрд. долларов - 10,5 % валового внутреннего продукта.

Исходя из вышеизложенного, содержательная сторона маркетинговой  логистики как таковой в сопоставлении с классическим маркетингом и логистикой представлена в приложении 1.

Таким образом, маркетинговая  логистика предполагает, что при  проведении маркетинговых исследований традиционный инструментарий дополняется  их интерпретацией в основных логистических категориях: потоках и запасах, а логистическое целеполагание ускорения обращения совокупности ресурсов (материальных, финансовых, информационных и пр.) осуществляется исходя из приоритета вытягивающей, а не толкающей (в этом смысле, маркетинговой) природы рынка.

Вытягивающая природа  современного рынка и адресная направленность производства и распределения в  соответствии с запросами потребителей обусловливают и предопределяют пересекаемость маркетинга и логистики  и их функциональную взаимосвязь. Экономическое содержание этой организационно-функциональной деятельности состоит в создании дополнительной ценности, структура которой может быть выражена в терминах шести известных правил логистики, образующих своеобразный логистический комплекс: ценность самого предмета (структура, качество, количество) поставки; ценность места доставки; ценность времени (точность) поставки на условиях минимальных (допустимых) общих издержек поставки.

2. Практическая часть: прогнозирование потребностей

2. 1. Расчет потребности в соке «Тонус»

Для организации снабжения  оптовой базы товарами требуется  рассчитать потребность в соке "Тонус" на апрель, май и июнь месяцы 2011 года при наличии следующих данных:

Месяц	Спрос, тыс. упак.
ноя.09	25
дек.09	32
янв.10	30
фев.10	26
мар.10	33
апр.10	30
май.10	34
июн.10	29
июл.10	25
авг.10	33
сен.10	25
окт.10	29
ноя.10	26
дек.10	32
янв.11	33
фев.11	34
мар.11	31

 

Вывод: товар относится к регулярно потребляемым товарам. Поэтому для прогнозирования спроса будем использовать методы стохастического расчета, а именно простую скользящую среднюю, взвешенную скользящую среднюю и метод нахождения доверительного интервала. После этого сравним средние отклонения и выберем наиболее точный метод прогнозирования.

Метод простого скользящего среднего

Метод простого скользящего  среднего обычно применяется для  прогноза спроса на товар, отклонения, в потреблении которого носят  случайный характер. Формула для  вычисления простого скользящего среднего:

Xt=(Xt-1+Xt-2+...+Xt-n)/n,

где Xt – прогноз на будущий период;

Xt-1 - фактическое значение  в прошлом периоде;

Xt-2, …, Xt-n - фактическое  значение, начиная с 2 периодов  до n периодов назад;

n – интервал усреднения;

Рассчитаем прогнозы спроса на сок по формуле и занесем  данные в таблицу:

Расчет  спроса на сок "Тонус" при помощи простой скользящей средней
Месяц	Спрос, тыс. упак.	Расчет по 2 мес.	Откл.	Расчет по 3 мес.	Откл.	Расчет по 4 мес.	Откл.	Расчет по 5 мес.	Откл.	Расчет по 6 мес.	Откл.
ноя.09	25
дек.09	32
янв.10	30	28,5	1,5
фев.10	26	31	5	29	3
мар.10	33	28	5	29,33	3,67	28,25	4,75
апр.10	30	29,5	0,5	29,67	0,33	30,25	0,25	29,2	0,8
май.10	34	31,5	2,5	29,67	4,33	29,75	4,25	30,2	3,8	29,33	4,67
июн.10	29	32	3	32,33	3,33	30,75	1,75	30,6	1,6	30,83	1,83
июл.10	25	31,5	6,5	31	6	31,5	1,26	30,4	5,4	30,33	5,33
авг.10	33	27	6	29,33	3,67	29,5	3,5	30,2	2,8	29,5	3,5
сен.10	25	29	4	29	4	30,25	5,25	30,2	5,2	30,67	5,67
окт.10	29	29	0	27,67	1,33	28	1	29,2	0,2	29,33	0,33
ноя.10	26	27	1	29	3	28	2	28,2	2,2	29,17	3,17
дек.10	32	27,5	4,5	26,67	5,33	27,25	4,75	27,6	4,4	27,83	4,17
янв.11	33	29	4	29	4	28	5	29	4	28,33	4,67
фев.11	34	32,5	1,5	30,33	3,67	30	4	29	5	29,67	4,33
мар.11	31	33,5	2,5	33	2	31,5	0,5	30,8	0,2	29,83	1,17
Среднее отклонение			3,17		3,4		2,94		2,97		3,53

 

Вывод: наименьшее среднее отклонение характерно для прогноза спроса по четырем прошлым месяцам (2,94).

Метод взвешенного  скользящего среднего

При расчете простого скользящего среднего каждое  значение  имеет равный  вес,  а при расчете взвешенного скользящего среднего значениям может быть присвоен любой произвольный  вес, при условии, что сумма весов будет равна единице. Формула для вычисления взвешенного скользящего среднего имеет следующий вид:

Xt=w1Xt-1+ w2Xt-2+…+ wnXt-n;

где Xt – прогноз на будущий период;

Xt-1 – фактическое значение  в прошлом периоде;

Xt-2, …, Xt-n - фактическое  значение два периода назад  и т.д. до n  периодов назад;

w1 – весовой коэффициент,  присвоенный спросу прошлого  периода (периода (t-1));

w2, …, wn – весовые коэффициенты, присвоенные периодам (t-2) и т.д.  до (t-n);

n – количество периодов, учитываемых в прогнозе.

Для вычисления с помощью  этого месяца возьмем 4 варианта весовых  коэффициентов и, используя значения спроса за прошлые месяцы, сделаем расчет на следующие:

Весовые коэффициенты 1			Весовые коэффициенты 2
Период	Коэффициент		Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,2		11 мес. назад	0,4
12 мес. назад	0,3		12 мес. назад	0,4
13 мес. назад	0,5		13 мес. назад	0,2
Весовые коэффициенты 3			Весовые коэффициенты 4
Период	Коэффициент		Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,6		11 мес. назад	0,5
12 мес. назад	0,3		12 мес. назад	0,25
13 мес. назад	0,1		13 мес. назад	0,25

 

Рассчитаем по формуле  прогнозные значения потребности в соке на декабрь 2010, январь 2011, февраль 2011, март 2011.

Исходные  данные по прошлым месяцам
	Месяц	Спрос, тыс. упак.
	ноя.09	25
	дек.09	32
	янв.10	30
	фев.10	26
	мар.10	33
	апр.10	30

 

Подробности расчета:

Вес. коэф. №1 дек.10 = 0,2×25+0,3×32+0,5×30 = 29,6 тыс. упак.

Вес. коэф. №1 янв.11 = 0,2×32+0,3×30+0,5×26 = 28,4 тыс. упак.

Вес. коэф. №1 фев.11 = 0,2×30+0,3×26+0,5×33 = 30,3 тыс. упак.

Вес. коэф. №1 март 11 = 0,2×26+0,3×33+0,5×30 = 30,1 тыс. упак.

По всем вариантам  весовых коэффициентов расчет ведется аналогично, данные занесем в таблицу «Расчет спроса на сок «Тонус» при помощи взвешенной скользящей средней». 

Расчет  спроса на сок "Тонус" при помощи взвешенной скользящей средней
Месяц	Спрос, тыс. упак.	Вес 1	Откл.	Вес 2	Откл.	Вес 3	Откл.	Вес.4	Откл.
дек.10	32	29,6	2,4	28,8	3,2	27,6	4,4	28	4
янв.11	33	28,4	4,6	30	3	30,8	2,2	30	3
фев.11	34	30,3	3,7	29	5	29,1	4,9	29,75	4,25
мар.11	31	30,1	0,9	29,6	1,4	28,5	2,5	28,75	2,25
Среднее отклонение			2,9		3,15		3,5		3,38

 

Вывод: наименьшее среднее отклонение характерно для прогноза спроса по 1 Варианту набора весовых коэффициентов (2,9).

Метод нахождения доверительного интервала

Доверительный интервал - это   интервал, в который с  заданной   вероятностью   попадет следующее значение  ряда. Этот метод применяется, когда спрос на товар стабилен, не имеет выраженных сезонных колебаний, и у нас есть данные о спросе за достаточно длительный период времени.   

	Спрос на сок "Тонус"
	Месяц	Спрос, тыс. упак.
	июл.10	25
	авг.10	33
	сен.10	25
	окт.10	29
	ноя.10	26
	дек.10	32

 

Используя данные спроса на сок «Тонус» за последние 6 месяцев, найдем потребность в соке на следующие  месяцы с вероятностью 95%.

А.  Находим среднее арифметическое спроса

Б. Определяем среднее квадратическое отклонение спроса по формуле:

где среднее квадратическое отклонение спроса;

 - среднее арифметическое значение спроса;

  - значение спроса в каждом  периоде;

– число рассматриваемых периодов

B. Рассчитываем величину отклонения от центра интервала по формуле:

где Δ - величина отклонения от центра интервала;

N– коэффициент доверия.

В данном случае при требуемой  вероятности 95% и шести измерениях коэффициент доверия равен 2,4477.

∆=4,62

Г. Определяем    прогнозное    значение    спроса    седьмого    месяца    с вероятностью 95%:

23,71          28,33  32,95

Потребность седьмого периода  с вероятностью 0,95 попадет в интервал от 23,71 до 32,95 единиц. Соответственно, вероятность того, что потребность окажется больше 32,95 или меньше 23,71 единиц, составит всего 0,05. Но перед нами стоит задача не просто рассчитать требуемый интервал, а определить то количество товара, которое необходимо для обеспечения потребности седьмого месяца, т.е. нам необходимо определить значение, которое будет больше или равно ожидаемого фактического значения потребности минимум в 95 % случаев.  Очевидно, что в данных условиях таким значением будет 32,95. Вероятность, что потребность седьмого периода превзойдет 32,95  незначительна.