Организация изучения спроса в оптовом предприятии

Для рассмотрения этой темы следует начинать с изучения спроса, потребностей на товары, покупательских намерений и других факторов, формирующих спрос.

Изучение спроса требует точного подхода, позволяющего получить полную информацию о товарах и ценах, которые они готовы за товары заплатить. Такая информация не только способствует изучению спроса, но и помогает выявить тенденции его развития. Изучение спроса является одним из условий использования маркетинга для успешной коммерческой работы. Собранная информация о спросе позволяет обосновывать коммерческие решения по оптовым закупкам товаров.

Изучение спроса населения можно проводить в двух направлениях:

1. изучение общего объема спроса и группового ассортимента;
2. изучение внутригруппового ассортимента, потребительских оценок качества и оформления товаров.

Для изучения и прогнозирования спроса на крупных и средних оптовых предприятиях создаются маркетинговые службы, которые изучают общий объем спроса и внутригрупповую структуру спроса на закупаемые товары.

Розничные торговые предприятия применяют также определенные способы изучения спроса покупателей:

1. анализ показателей товарооборота, товарных запасов и товаро-оборачиваемости;
2. анализ реализованного и нереализованного спроса населения.

Наиболее распространенной формой проявления спроса является показатель розничного товарооборота.

Розничный товарооборот — это объем продажи товаров и оказания услуг населению для личного, семейного, домашнего использования. Анализ структуры розничного товарооборота помогает выявить предпочтения покупателей в отношении тех или иных товаров.

Но товарооборот как выражение спроса позволяет судить только о реализованных потребностях покупателей. Но существует еше и нереализованные потребности, т.е. неудовлетворенный спрос.

Если реализованный спрос можно оценить по размеру фактически проданных товаров, то неудовлетворенный спрос выявить и оценить количественно очень трудно. Поэтому чаше всего основной целью изучения неудовлетворенного спроса является выявление причин его возникновения.

Основными причинами неудовлетворенного спроса могут быть:

1. отсутствие в продаже необходимых потребителям товаров;
2. слишком высокие цены на товары, не соответствующие доходам населения.

МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА:

Существует много классификаций методов прогнозирования спроса. Для удобства можно выделить всего две группы: экспертные и статистические.

Первые основаны на экспертных оценках и по своей природе субъективны. Суть их заключается в переведении различных экспертных мнений в формулы, из которых формируется прогноз.

Статистические методы предполагают применение статистических расчетов для построения будущего на основе прошлого. Типичный пример - методы исчисления средних. Один из них - применение скользящей средней величины. Предположим, компания захотела использовать скользящую среднюю величину за 12 недель для прогноза спроса какого-либо товара. Для этого суммируют продажи за последние 12 недель, сумму делят на 12, получая таким образом среднюю величину. Через 7 дней добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая данные опять за 12 недель. В этом случае мы говорим об использовании простой средней. Пример расчета:

Старый прогноз (месячные продажи) - 100 ед.

Фактические продажи (последний месяц) - 80 ед.

Новый прогноз (простая средняя) - 90 ед.

Один из очевидных недостатков этого метода заключается в том, что фактическим продажам придается такой же вес, как и старому прогнозу. Обычно лучше придать больший вес старому прогнозу и меньший - текущим продажам, так как последние могут представлять собой случайную вариацию, единственную в своем роде.

Весовые коэффициенты логичнее определить в 0,8 и 0,2 (в сумме они обязательно должны равняться 1,0). Тогда среднюю величину исчисляют так:

Старый прогноз - 100 x 0,8 = 80 ед.

Фактические продажи - 80 x 0,2 = 16 ед.

Новый прогноз (взвешенная средняя) - 80 + 16 = 96 ед.

Этот метод называется экспоненциальным сглаживанием. Весовой коэффициент, приданный текущим продажам (в данном случае 0,2) называют альфа-множителем. Экспоненциальное сглаживание представляет собой исчисление взвешенной скользящей средней. Преимущество этого метода в том, что он упрощает вычисления и часто позволяет хранить меньший объем данных. При экспоненциальном сглаживании требуются данные о «старом прогнозе» и альфа-множителе. Еще более важна гибкость метода. Если прогноз занижает действительный спрос, аналитик способен вручную ввести скорректированный прогноз в систему и приступить к сглаживанию. Это значительно удобнее, чем пытаться скорректировать расчет скользящей средней величины.

При использовании регрессионного и корреляционного анализа рассчитывают формулы, которые придают различный вес «индикаторам», связанным с прогнозируемыми товарами или группами товаров. Например, закладка жилых домов оказывает определенное влияние на продажу металлических изделий строительным фирмам. Динамика валового национального продукта, вероятно, тоже оказывает влияние. Таким образом, учитывая степень важности влияния того или иного фактора, можно построить формулу для прогноза суммарных продаж металлоизделий для строительства. При этом особенное внимание нужно уделять ведущим индикаторам, то есть тем, значение которых увеличивается или уменьшается до того, как начнут изменяться прогнозируемые продажи. Правда, использование такого рода индикаторов может принести пользу лишь в том случае, если оно опирается на здравый смысл. Влияние факторов, которые были очень существенны в прошлом, может измениться с течением времени, а потому для них нужно будет применять другой весовой коэффициент. И здесь не обойтись без экспертной оценки.

Следует также помнить, что ни один из указанных методов не может компенсировать или учесть воздействие на спрос других факторов. Например, если продавцы металлических изделий из-за финансовых затруднений решили сократить запасы, зависимость между закладкой домов и продажей металлоизделий не даст точного прогноза. Возросшая иностранная конкуренция также может оказать решающее влияние на динамику продаж.

В реальной практике необходимо использовать простые статистические методы в сочетании с разумным экспертным суждением. Кроме того, выбор метода прогнозирования может и должен определяться параметрами необходимого прогноза (горизонт планирования, уровень детализации и пр.). Например, для составления прогноза спроса для бизнес-плана на 10 лет целесообразнее использовать методы экспертных оценок, нежели статистические.