Принятие решений при стимулировании сбыта. Сущность и задачи прогнозирования

Автор: Пользователь скрыл имя, 12 Сентября 2011 в 01:11, курсовая работа

Описание работы

Целью настоящей работы является разработка управленческого решения по продвижению конкретного товара коммерческого предприятия.

Основные задачи работы:

1) ознакомление с теоретическими основами процесса разработки управленческого решения и продвижения товара на рынке;

2) практическая разработка управленческого решения проблемы повышения уровня безопасности бизнеса организации;

3) практическая разработка управленческого решения проблемы продвижения нового товара с улучшенным качеством

Содержание

Введение………………………………………………………………………………………….....3

Глава 1. Понятие, организация и оценка эффективности управленческих решений……....….5

1.1. Понятие и природа управленческих решений………………………………………….5

1.2. Технология и организация процесса принятия решений………………………….......6

1.3. Оценка эффективности решения…..…………………………………………..……....17

Глава 2.Принятие решений при стимулировании сбыта (планирование личной продажи; законы, правила и логика личной продажи; формы стимулирования сбыта)…………………19

2.1 Планирование личной продажи………………………………………………………..19

2.2 законы, правила и логика личной продажи……………………………………..….…21

2.3 Формы стимулирования сбыта………………………………………………...……….23

Глава 3.Сущность и задачи прогнозирования……………………………………………….….25

3.1. Понятие и методы прогнозирования, …………………………………………………25

3.2. Пути прогнозирования на ближайшие 3-5 лет………………………………………..26

Заключение…………………………………………………………………………..……..…..…34Список литературы…………………………………………………………..………….….……

Работа содержит 1 файл

КУРСОВАЯ РАБОТА моя.doc

— 270.00 Кб (Скачать)

Прогнозирование — это научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы и оценка показателей, характеризующих это развитие в более или менее отдаленном будущем.

Рассмотрим  прогнозирование объема продаж, используя  метод анализа временных рядов.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов  предполагает, что происходившие  изменения в объемах продаж могут  быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Обычно  временной ряд состоит из нескольких компонентов:

1) тренда  — общей долгосрочной тенденции  изменения временного ряда, лежащей  в основе его динамики;

2) сезонной  вариации — краткосрочного регулярно  повторяющегося колебания значений  временного ряда вокруг тренда;

3) циклических  колебаний, характеризующих так  называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий  из экономического подъема, спада,  депрессии и оживления. Этот  цикл повторяется регулярно.

Для объединения  отдельных элементов временного ряда можно воспользоваться мультипликативной моделью:

Объем продаж = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация. (1)

В ходе составления прогноза продаж учитывают  показатели компании за последние несколько  лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

Применим  данный метод для определения  объема продаж салона «Часы» на 2009 г. В  табл. 1 представлены объемы продаж салона «Часы», специализирующегося на розничной продаже часов. 

Таблица 1. Динамика объема продаж салона «Часы», тыс. руб.

Год I квартал II квартал III квартал IV квартал
2007 937,6 657,6 1001,8 1239,2
2008 1112,5 1056,2 1458,6 1715,7
 

 

Для данных, приведенных в табл. 1, отметим два основных момента:

  • существующий тренд: объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;
  • сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет, например, о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда. 

Первый  этап анализа временных рядов  — построение графика данных .

Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем — сезонные компоненты.

Расчет тренда

Тренд — это общая долгосрочная тенденция  изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

Если  у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней.Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

Математически скользящие средние (служащие оценкой  будущего значения спроса) выражаются так:

Скользящая  средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

Далее подставим данные и рассчитаем скользящую среднюю:

Средний объем продаж за первые четыре квартала =  (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных нарушений в ряде данных.

Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

Далее продолжаем расчеты аналогичным  образом вплоть до последних четырех  кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем  столбце табл. 2.

Первая  рассчитанная средняя показывает средний  объем продаж за первый год  и находится посередине между данными о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя за следующие четыре квартала разместится между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 — это тренд скользящих средних.

Но для  продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).   

Таблица 2. Анализ временного ряда

Год Объем продаж, тыс. руб. Четырехквартальная  скользящая средняя Сумма двух соседних значений Тренд, тыс. руб. Объем продаж / тренд × 100
I кв. 2007 г. 937,6  
 
959,05

1002,775  

1102,425

1216,625  

1335,75 

     
II кв. 2007 г. 657,6      
III кв. 2007 г. 1001,8 1961,825 980,9125 102,1
IV кв. 2007 г. 1239,2 2105,2 1052,6 117,7
I кв. 2008 г. 1112,5 2319,05 1159,525 95,9
II кв. 2008 г. 1056,2 2552,375 1276,188 82,8
III кв. 2008 г. 1458,6      
IV кв. 2008 г. 1715,7      
 

 

Для составления  прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике тренд  скользящих средних. Так как процесс  сглаживания устранил все колебания вокруг тренда, то сделать это будет несложно. Распространение тренда показано линией на рис. 4. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).   

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.

2009 г. Объем продаж, тыс. руб.
I кв. 1346,378
II кв. 1420,429
III кв. 1498,553
IV кв. 1580,973
Итого 5846,333
 

 

Расчет сезонной вариации

Для того чтобы составить реалистичный прогноз  продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть сезонную вариацию более четко. Так как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная модель, необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей формуле:  

Мультипликативная модель = Тренд × Сезонная вариация × Остаточная вариация × Объем  продаж / Тренд = Сезонная вариация ×  Остаточная вариация.     (3) 

Результаты  расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и округлить их до первого десятичного знака, умножаем их на 100.

Теперь  будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты приведены в табл. 4. 

Таблица 4. Расчет средней квартальной вариации, тыс. руб.

Год I квартал II квартал III квартал IV квартал
2007 г.     102,1 117,7
2008 г. 95,9 82,8    
Нескорректированная средняя 95,9 82,8 102,1 117,7
Всего 398,6
 

 

Нескорректированные данные в табл. 4 содержат как сезонную, так и остаточную вариацию. Для  удаления элемента остаточной вариации необходимо скорректировать средние.

В долгосрочном плане величина превышения объема продаж над трендом в удачные кварталы должна уравниваться с величиной, на которую объем продаж ниже тренда в неудачные кварталы, чтобы сезонные компоненты в сумме составляли примерно 400 %. В данном случае сумма нескорректированных средних равна 398,6. Таким образом, необходимо умножить каждое среднее значение на корректирующий коэффициент, чтобы сумма средних составила 400.

Корректирующий  коэффициент рассчитывается следующим образом: Корректирующий коэффициент = 400 / 398,6 = 1,0036.

Расчет  сезонной вариации представлен в  табл. 5.

Таблица 5. Расчет сезонной вариации

2009 г. Процент
I квартал 95,9 × 1,0036 = 96,3
II квартал 82,8 ×1,0036 =83,1
III квартал 102,1 × 1,0036 =102,46
IV квартал 117,7 × 1,0036 =118,12
Итого 400
 

 

На основании  данных табл. 5 можно спрогнозировать, например, что в I квартале объем продаж в среднем будет составлять 96,3 % значения тренда, в IV — 118,1 % значения тренда.

Прогноз продаж

При составлении  прогноза продаж исходим из следующих  предположений:

  • динамика тренда останется неизменной по сравнению с прошлыми периодами;
  • сезонная вариация сохранит свое поведение.

Естественно, это предположение может оказаться  неверным, придется вносить коррективы, учитывая экспертное ожидаемое изменение  ситуации. Например, на рынок может  выйти другой крупный торговец часами и сбить цены салона «Часы», может измениться экономическая ситуация в стране и т. д.

Тем не менее, основываясь на вышеперечисленных  предположениях, можно составить  прогноз продаж по кварталам на 2009 г. Для этого полученные значения квартального тренда надо умножить на значение соответствующей сезонной вариации за каждый квартал. Расчет данных приведен в табл. 6. 

Информация о работе Принятие решений при стимулировании сбыта. Сущность и задачи прогнозирования