Прогноз в соответствии с прогнозом темпа роста продаж нашего товара или в отрасли в целом по сравнению с прошлым годом.

Достоинства метода:

• используются данные прошлых периодов, что позволяет заранее прогнозировать результаты текущих акций;

• используются данные о продажах собственного товара.

Прогнозирование по данным за прошлый год с учетом изменения показателей дистрибуции, продаж с квадратного метра торговой площади, отношения «посещение/покупка», доли продаж нашего товара в совокупном объеме продаж товарной категории. В качестве коэффициента К можно использовать различные интегральные коэффициенты, построенные по данным за некоторый период до даты начала акции и за аналогичный период год назад.

Периодом может быть неделя, месяц, несколько месяцев и т. д. в зависимости от наличия данных и решения о том, насколько важен исторический аспект данных для того, чтобы ситуации их рассмотрения были сопоставимы. Можно рассматривать периоды с разницей меньше, чем год. В этом случае показатели разных сезонов взвешиваются коэффициентом сезонности:

где 1 – период перед началом акции, 0 – аналогичный период год назад, i=1,0; D – количество точек дистрибуции, в которых продается товар, шт.; S_i – средняя выручка в месяц с квадратного метра торговой площади по всем точкам дистрибуции, руб.; J_i – средняя доля продаж товарной категории в совокупных продажах в рублях по всем точкам дистрибуции, проценты; H₁ – средняя доля продаж товара в продажах товарной категории в рублях по всем точкам дистрибуции, проценты:

где 1 – период перед началом акции, 0 – аналогичный период год назад, i=1,0; D– количество точек дистрибуции, в которых продается товар, шт.; I_i – количество покупателей в одной точке дистрибуции, чел.; P_i – средняя доля покупателей среди посетителей всех точек дистрибуции, проценты; G_i – доля среди всех покупателей тех, кто является покупателями нашей товарной категории, проценты; H₁ – доля покупок нашего товара в натуральном измерении в покупках по товарной категории, проценты.

Недостатки данного метода:

• большое количество статистических данных;

• неопределенность выбора периодов для сравнения по исторической ошибке и отсутствию мероприятий по стимулированию;

• неопределенность длительности периодов сравнения.

Наиболее правильным, на взгляд автора, является применение этого метода с последовательными периодами, не менее чем за 6 месяцев (например, сопоставляются январь-июнь 2004 г. и июль-декабрь 2004 г.) и корректировкой данных по коэффициенту сезонности для показателей S_i, J_i, I_i, P_i, G_i.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов. Существует целый ряд статистических и эконометрических моделей прогнозирования объемов продаж на основе анализа временных рядов темпов роста продаж собственной компании.

Применяя эти модели, можно получить значение объемов продаж без стимулирования. К ним относятся модель ARIMA (АРСС), методы Бокса-Дженкинса, Хольта, Брауна, скользящего среднего [5, 6, 106]. Все они реализованы в различных статистических пакетах прикладных программ.

В данном разделе мы рассмотрим объемные примеры расчетов эффекта и эффективности мероприятий по стимулированию. Эти примеры – условные, достаточно сложные и подробные с точки зрения расчетов.

Для иллюстрации предложенных методов расчета эффективности рассмотрим комплексный пример мероприятия по стимулированию на основе работы условных магазинов аудио-, видео-, бытовой техники. Сеть магазинов с 1 по 30 июня текущего года проводила акцию по стимулированию продаж холодильников торговой марки А двух моделей: А1 и А2.

Целеполагание. Целью акции была продажа остатков холодильников до 31 июля в связи с выведением в августе на рынок новой, более совершенной модели с рекомендованной производителем розничной ценой от 10 000 руб. до 10 500 руб. В случае, если холодильники не будут проданы до 31 июля, в августе модель А2 придется продавать по цене не выше 9800 руб., а модель А1 – по цене не выше 9400 руб. Технико-экономические данные по холодильникам за I квартал текущего года указаны в табл. 3.13.

Таблица 3.13

Технико-экономические данные по холодильникам за I квартал текущего года

Планирование эффекта и эффективности. Данные возможных темпов роста продаж холодильников без стимулирования на основе сопоставления усредненных данных за январь-апрель текущего и прошлого года с учетом сезонности приведены в табл. 3.14. В таблице 3.15 показан прогноз продаж на май-июль текущего года с учетом возможных темпов роста и сохранения тенденции продаж. Расчеты проведены с использованием формул перемножения темпов роста различных параметров, предложенных в конце раздела 3.6. В соответствии с итоговым темпом роста продаж модели А1, полученного как произведение темпов роста 1,2 на 1,4, на 1,1 и на 0,59 и равной 1,09, мы прогнозируем в табл. 3.15 по данным за прошлый год данные на текущий год. Аналогично прогнозируем темп роста продаж модели А2, но только с учетом последнего коэффициента в произведении 0,49, дающим нам итоговый темп роста 0,9. Данный прогноз – прогноз продаж без стимулирования.

Таблица 3.14

Расчет темпов роста продаж холодильников без стимулирования

* Количество магазинов на май-июль текущего года останется без изменений.

Таблица 3.15

Прогноз продаж холодильников в соответствии с темпами роста без стимулирования

Технико-экономические показатели деятельности магазинов, которые необходимы для планирования и оценки эффективности проведения мероприятия, приведены в табл. 3.16.

Таблица 3.16

Технико-экономические показатели деятельности магазинов

Период акции – конец первого годового сезонного всплеска спроса на холодильники, который начинается с 1 мая и заканчивается 31 июня. Тип кривой спроса с применением стимулирования классифицируется в данной ситуации как сглаживание сезонной активности с ускорением выведения с рынка устаревшего товара. Периодом проведения акции выбран июнь, так как май требуется для подготовки мероприятия, а в июле не будет активных покупателей. Были сформулированы следующие ограничения и цели по ценам, объему продаж, рентабельности затрат и прибыли.

1. Без снижения цены продать за июнь все холодильники за вычетом прогноза продаж за май и июль.

2. От продаж холодильников по прогнозу продаж без стимулирования за июнь W получить прибыль F не менее, чем по показателям рентабельности затрат, рассчитанным за II квартал.

3. Установить показатель рентабельности затрат стимулирования, рассчитанный по условиям реализации остатка холодильников в текущем году по прогнозным условиям затрат на год и ценам, которые наиболее вероятны после 31 июля: модель А1 – 9400 руб., модель А2 – 9800 руб.