Прогнозирование и бюджетирование производственно-хозяйственной деятельности инновационного предприятия

NovaInfo 27
Опубликовано
Раздел: Экономические науки
Просмотров за месяц: 0
CC BY-NC

Аннотация

В статье представлены основные методы прогнозирования инновационной деятельности: метод Парето, АБС-анализ, а также методы управления потребительским спросом.

Ключевые слова

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ ИННОВАЦИОННОГО ПРОДУКТА, БРИКЕТИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Текст научной работы

Инновационный процесс — это процесс, преобразующий инновационную идею в товар. В общем виде инновационный процесс можно разделить на две основные стадии: первая стадия включает в себя исследования и разработки, вторая стадия представляет собой жизненный цикл продукта [2]. Управление жизненным циклом инновационного продукта является необходимой задачей организации в целях формирования высокоэффективной инновационной деятельности и продвижения нововведений на рынке. Большое внимание на результаты производственно-хозяйственной деятельности оказывают ассортимент (номенклатура), структура производства и реализации инновационной продукции.

При прогнозировании ассортимента и структуры выпуска инновационной продукции предприятие должно учитывать, с одной стороны, спрос на данные виды продукции, а с другой — наиболее эффективное использование трудовых, сырьевых, технических, технологических, финансовых и других ресурсов, имеющихся в распоряжении. Система прогнозирования ассортимента включает в себя следующие основные моменты:

  • определение текущих и перспективных потребностей покупателей.
  • оценку уровня конкурентоспособности выпускаемой или планируемой к выпуску продукции;
  • изучение жизненного цикла изделий и принятия своевременных мер по внедрению новых, более совершенных видов продукции и изъятие их производственной программы морально устаревших и экономически неэффективных изделий.

Попробуем на примере условных данных показать принципы бюджетирования и планирования инновационной деятельности. Предположим, что некое предприятие ОАО «Инновация» занимается производством инновационной продукции A, B, C, D, E. Проанализируем структуру товарной продукции (таблица 1).

Таблица 1. Анализ структуры инновационной продукции продукции в общем объеме реализации

Продукция

2012

2013

Структура, % 2012

Структура, % 2013

A

254

430

25

23

B

254

505

25

27

C

51

94

5

4

D

41

75

4

9

E

415

765

41

37

Объем реализации

1015

1870

100

100

Из анализа структуры товарной продукции можно сделать следующие выводы:

  1. Наибольшую долю в общем объеме реализации занимает продукт E (41%, 37% в 2012 и 2013 годах соответственно);
  2. По объему реализации на втором и третьем месте продукция A, B соответственно;
  3. За период 2012-2013 года снизилась доля продукции E на 4% (с 41% до 37%);
  4. Доля продукции A также снизилась на 2% (с 25% до 23%);
  5. Увеличилась доля продукции B на 2% и продукции D на 5%.

Далее проанализируем изменение объемов реализации по видам реализованной продукции (табл. 2).

Таблица 2. Изменение объемов реализации по видам изготовляемой продукции

Продукция

Ед. изм.

2012

2013

Изменение

абсолютное

Относительное

A

тонн

254

430

176

69,29

B

Тонн

254

505

251

98,82

C

Тонн

51

94

43

84,31

D

Тонн

41

75

34

82,93

E

Тонн

415

765

350

84,34

Объем

реализации

тонн

1015

1870

855

84,24

По результатам анализа изменения объемов реализации по видам изготовляемой продукции следует вывод, что реализация продукции A увеличилась на 176 тонн, также увеличилась реализация продукции E на 84%. Однако возрастает спрос на такую продукцию, как продукция D — на 83%, на продукцию B, C спрос увеличивается на 99% и 84% соответственно.

Предположим, что продукция B, C имела две вариации: первоначальный вариант и модифицированный (обновленная инновация).

Для определения видов товаров, формирующих объем продаж, нами проведен Парето-анализ.

На основании данных по объему продаж за 2013г. определим стоимость продаж по видам ассортимента, долю каждого вида товара в стоимости продаж; по этим результатам присвоим ранги в порядке убывания доли стоимости. Результаты ранжирования представлены в табл. 3.

Таблица 3. Ранжирование сортамента металла по объему продаж.

п/п

Наименование

Объем продаж, т.

Цена, руб.

Стоимость продаж, руб.

Доля в стоимости продаж, %

Ранг товара

1

B-1

205

16000

3280000

7,72

4

2

E

765

24500

18742500

44,14

1

3

C-1

94

19000

1786000

4,21

5

4

A

430

25300

10879000

25,62

2

5

B-2

300

18500

5550000

13,07

3

6

D

75

21000

1575000

3,71

6

7

C-2

32

20300

649600

1,53

7

Итого:

1901

 

42462100

100,00

 

По полученным данным определим количественные и стоимостные доли продаж (табл. 4).

Из результатов расчетов следует, что 28,57% товаров формируют 69,76% стоимости продаж (табл. 4); следовательно, эти товары (продукция E, A) относятся к товарам группы А (рисунок 1).

Товары 3 и 4 рангов (продукция B) относятся к группе В, их доля в стоимости продаж — 20,80%.

И, наконец, продукцию C, D следует отнести к товарам группы С, поскольку они, составляя 28,57% в общем количестве видов товара, формируют лишь 5,24% объема продаж (рисунок 1).

– Распределение продаж по видам товаров.
Рисунок 1. Распределение продаж по видам товаров.
Таблица 4. Определение количественных и стоимостных долей при Парето — анализе.

Ранг товара

Объем продаж, руб.

Объем продаж нарастающим итогом, руб.

Доля в общем количестве видов товара нарастающим итогом, %

Доля стоимости продаж нарастающим итогом, %

1

18742500

18742500

14,29

44,14

2

10879000

29621500

28,57

69,76

3

5550000

35171500

42,86

82,83

4

3280000

38451500

57,14

90,55

5

1786000

40237500

71,43

94,76

6

1575000

41812500

85,71

98,47

7

649600

42462100

100,00

100,00

Для каждой из трех групп товаров закладывается различная степень детализации и уровень расходов на планирование. Для группы А она выше, чем для группы В; для группы В выше, чем для группы С. Для каждой из трех групп также используются различные методы расчета потребности, оптимизации объема поставок, способов осуществления закупок, хранения и продаж.

– Распределение продаж в процентном выражении.
Рисунок 2. Распределение продаж в процентном выражении.

Так, для товаров группы А прогнозирование объема потребности осуществляется на основе планирования продаж. Для товаров группы С используется метод расчета потребности на основе расхода в прошлые периоды. Группа товаров А должна находиться под строгим контролем и учетом, т.к. товары этой группы — основные в бизнесе фирмы. Товары группы В требуют обычного контроля, налаженного учета и постоянного внимания. Товары группы С нуждаются в выборочном контроле, например периодической проверке уровня запасов.

Из результатов Парето — анализа, полученных в предыдущем разделе, следует, что прогнозирование объема потребности товаров должно производиться для группы А — продукции E и A. Для прогнозирования используется универсальный пакет прикладных программ STATGRAPHICS (STATistical graphics System Plus for Windows). Пакет STATGRAPHICS является программой с модульной системой. Он состоит из базового (Base System) и пяти дополнительных модулей:

  1. Модуль расширенного регрессионного анализа — сокращенно PFA (Advanced Regression Module — AR);
  2. Модуль анализа временных рядов — сокращенно АВР (Time-Series Analysis Module — TSA);
  3. Модуль контроля качества — сокращенно КК (Quality Control Module — QC);
  4. Модуль многомерных методов анализа — сокращенно ММА (Multivariate Methods Module — MM);
  5. Модуль планирования экспериментов — сокращенно ГТЭ (Experimental Design Module — ED).

К отличительным особенностям STATGRAPHICS [1] можно отнести наличие StatFolio, StatAdvisor, StatGallery.

StatFolio (статистический проект) — уникальное средство для сохранения результатов работы. Все, что пользователь считает ценнымв своем варианте анализа (выбранные методы, виды рисунков, табличные опции, комментарии и т.п.), он может сохранить в виде файла StatFolio. Такое средство позволяет существенно упростить обработку новой информации. Отпадает необходимость писать макросы для автоматизации взаимодействия с пакетом.

К достоинствам STATGRAPHICS следует отнести наличие StatAdvisor — статистического консультанта. Пользователь в любой момент работы с пакетом может получить исчерпывающую информацию по текущей операции. Разработчики STATGRAPHICS всегда уделяли большое внимание составлению отчетов. Об этом свидетельствует появление нового средства сочетания текста и графики — StatGallery. Оно позволяет комбинировать на одном листе отчета до 9 различных фрагментов текстовой и графической информации.

При прогнозировании важное место занимают установление тренда и расчет его основных параметров с целью определения будущих значений показателя. Модуль STATGRAPHICS Time-Series Analysis (анализ временных рядов или сокращенно АВР) содержит несколько процедур, позволяющих моделировать одномерные временные ряды, значения которых были зафиксированы в равномерно расположенных точках наблюдения, т.е. с постоянным интервалом дискретизации по времени. Всего в этот раздел входят четыре процедуры, кратко описанные в табл. 3.6.

При определении формы связи отдельных временных рядов сложно установить характер направления тренда из-за влияния циклических, сезонных, случайных и иных колебаний. Поэтому надо применять способы сглаживания, позволяющие минимизировать воздействие указанных составляющих. В STATGRAPHICS имеется целая совокупность методов сглаживания. Их краткая характеристика представлена в табл. 5, 6.

Наиболее широко для определения закономерности динамики объема продаж применяется аналитическое выравнивание с использованием определенных критериев. Обычно в качестве критериев принимают: ME (Mean Error) — средняя арифметическая отклонений расчетных значений от фактических; MSE (Mean Squared Error) — среднее квадратическое отклонение остатков; МАЕ (Mean Absolute Error) — среднее абсолютное отклонение расчетных значений от фактических; МАРЕ (Mean Absolute Percentage Error) -средняя абсолютная процентная ошибка остатков; МРЕ (Mean Percentage Error) — средняя процентная ошибка и т.п. Эти обозначения широко применяются в модуле STATGRAPHICS Time-Series Analysis (анализ временных рядов).

Таблица 5. Основные процедуры модуля АВР STATGRAPHICS

Процедура

Содержание

Описание

Descriptive Methods Analysis (описательные методы анализа)

  1. Horizontal and Vertical Time Sequence Plot (горизонтальный и вертикальный график временной последовательности)
  2. Autocorrelations (автокорреляция)
  3. Periodogram and Periodogram Table (периодограмма: табличные значения и график)
  4. Tests for Randomness (критерии случайности) 5. Crosscorrelations (кросскорреляции)

Процедура позволяет установить структуру временных рядов с использованием разнообразных критериев

Smoothing (сглаживание)

  1. Staple Having Average (простая скользящая средняя)
  2. Spencer's 15-term/21-term MA (скользящие средние Спенсера по 15 и 21 точкам)
  3. Henderson's Weighted MA (взвешенная скользящая средняя Хендерсона)
  4. EWMA (взвешенная экспоненциальная средняя)
  5. Resistant Nonlinear Smoothing (устойчивое нелинейное сглаживание)

Процедура осуществляет различные виды сглаживания

Seasonal Decomposi-tion (сезонное разложение)

  1. Multiplicative and Additive Seasonal decomposition method (сезонное разложение по мультипликативной или аддитивной модели)
  2. Seasons Indices (сезонные индексы)

Процедура проводит сезонное разложение временного ряда

Forecasting (прогнозирование)

  1. Random Walk (случайная выборка)
  2. Mean (средняя)
  3. Trend's models (трендовые модели)
  4. Exponential Smoothing (экспоненциальное сглаживание)
  5. ARIMA Model (объединенная модель авторегрессии и скользящего среднего)

Процедура осуществляет прогнозы по различным моделям

Таблица 6. Процедуры сглаживания, реализованные в STATGRAPHICS

Опция

Обозначение

Описание

Простая скользящая средняя

Simple Moving Average (MA)

Рассчитывается равновзвешенное скользящее среднее по точкам временного ряда

Средняя Спенсера для 15 или 21 точки

Spencer's 15-term / 21-term MA

Определяется взвешенное скользящее среднее по формулам Спенсера

Средняя взвешенная Хендерсона

Henderson'a Weighted HA.

Рассчитывается взвешенное скользящее среднее Хендерсона

Взвешенное экспоненциальное скользящее среднее

Exponentially Weighted Moving Average (EWMA)

Определяется взвешенное экспоненциальное скользящее среднее

Устойчивое нелинейное сглаживание

3RSS; 3RSSH; 5RSS; 5RSSH; 3RSR

Сглаживаются временные ряды с использованием одной из пяти опций нелинейного сглаживания

Таблица 7. Динамика продаж продукции A,E по месяцам за период 2012 — 2013 г.г., тонн
 

Месяцы

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

2012 год

E

33

32

30

34

36

39

50

41

20

24

37

39

A

18

18

19

16

17

19

21

20

26

25

27

28

2013 год

E

62

61

59

63

65

68

79

70

49

55

66

68

A

29

29

34

36

36

35

38

37

38

38

39

41

По данным табл. 7 разработаем прогноз изменения объемов продаж продукции Е, А на 12 месяцев (один год).

STATGRAPHICS может сравнивать одновременно пять типов моделей, оптимизируя их параметры, для анализа выбраны линейная модель (Linear trend), парабола (Quadratic trend), модели линейного экспоненциального сглаживание Брауна (Brown's linear exp. Smoothing), линейного экспоненциального сглаживания Хольта (Holt's linear exp. Smoothing) и квадратического экспоненциального сглаживания Брауна (Brown's quadratic exp. Smoothing). В STATGRAPHICS реализовано три типа сглаживания Брауна. Простое сглаживание основано на предположении стационарности изучаемого процесса, линейное предполагает линейный тренд в данных. Квадратическое сглаживание базируется на том, что моделируемый показатель может быть описан полиномом второго порядка, т.е. параболой.

Адекватность полученных моделей оценивается пятью тестами: RUNS, RUNM, AUTO, MEAN и VAR.

RUNS — тест на чрезмерное количество пиков и впадин (Test for excessive runs up and down) — рассчитывает число повышений или падений в последовательности анализируемых данных. Тест чувствителен к долгосрочным циклам.

RUNM — тест на чрезмерное количество отклонений от медианы (Test for excessive runs above and below median) — рассчитывает число наблюдений, значение которых выше или ниже медианы, и игнорирует значения, которые являются равными медиане. Тест чувствителен к наличию тренда в данных.

AUTO — тест на чрезмерную автокорреляцию (Box-Pierce test for excessive autocorrelation) — рассчитывает коэффициент сериальной корреляции Бокса-Пирса.

MEAN — тест на существенность разности средних (test for difference in mean 1st half to 2nd half) — служит для определения тенденции среднего значения.

VAR — тест на существенность разности дисперсий (test for difference in variance 1st half to 2nd half) — позволяет установить тенденцию вариабельности.

Сравнение моделей линейного тренда, модели второго порядка, линейных моделей экспоненциального сглаживания Брауна и Хольта, модели Брауна второго порядка показало, что всем пяти тестам удовлетворяет линейная модель экспоненциального сглаживания Брауна (табл. 8, рис. 3).

Сопоставляемые модели:

(A) Linear trend = 25,9928 + 1,85391 t

(B) Quadratic trend = 25,334 + 2,00593 t + -0,00608088 t^2

(C) Brown's linear exp. smoothing with alpha = 0,3607

(D) Holt's linear exp. smoothing with alpha = 0,0561 and beta = 0,0001

(E) Brown's quadratic exp. smoothing with alpha = 0,9999

Таблица 8. Сравнение моделей прогнозирования объема продаж продукции E.

Model

RUNS

RUNM

AUTO

MEAN

VAR

(A)

***

***

**

OK

OK

(B)

***

***

***

OK

OK

(C)

OK

OK

OK

OK

OK

(D)

OK

***

***

OK

OK

(E)

OK

OK

***

OK

OK

– Изменение и прогноз объемов продаж продукции Е по месяцам, тонн.
Рисунок 3. Изменение и прогноз объемов продаж продукции Е по месяцам, тонн.
Таблица 9. Динамика продаж

Период

Данные объема продаж, тонн

Данные, рассчитанные по модели, тонн

Остатки

1

33,0

30,8361

2,16391

2

32,0

31,4876

0,512406

3

30,0

31,2292

-1,22924

4

34,0

29,7811

4,21888

5

36,0

32,1034

3,89665

6

39,0

34,742

4,25798

7

50,0

38,1483

11,8517

8

41,0

47,5867

-6,5867

9

20,0

45,2656

-25,2656

10

24,0

28,6126

-4,61257

11

37,0

23,5715

13,4285

12

39,0

30,9451

8,0549

13

62,0

36,1893

25,8107

14

61,0

55,2905

5,70947

15

59,0

63,2488

-4,24881

16

63,0

64,766

-1,76602

17

65,0

67,5215

-2,52152

18

68,0

69,5022

-1,50224

19

79,0

71,8902

7,1098

20

70,0

80,2954

-10,2954

21

49,0

77,0696

-28,0696

22

55,0

59,6819

-4,68195

23

66,0

55,5142

10,4858

24

68,0

61,6793

6,3207

Таблица 10. Прогноз продаж

Период

Прогноз продаж, тонн

Нижняя граница прогноза, тонн

Верхняя граница прогноза, тонн

25

61,6442

54,1144

69,174

26

61,6091

52,3244

70,8938

27

61,574

50,2906

72,8574

28

61,5389

48,0501

75,0277

29

61,5038

45,6286

77,379

30

61,4687

43,0443

79,8931

31

61,4336

40,3108

82,5564

32

61,3985

37,4383

85,3587

33

61,3634

34,4352

88,2916

34

61,3283

31,3082

91,3484

35

61,2932

28,0631

94,5233

36

61,2581

24,7047

97,8115

Из представленных результатов следует, что в течение 12 месяцев (в 2013 году) наиболее вероятно, что объем продаж продукции E будет находиться на постоянном уровне — 61,6 — 61,3 тонны в месяц.

При худшем варианте объем продаж может снизиться с 54,1 до 24,7 тонн/месяц; при лучшем варианте он увеличится с 69,2 до 97,8 тонн.

При прогнозировании объема продаж продукции A одновременно сравнивались также модели линейного тренда, модели второго порядка, линейные модели экспоненциального сглаживания Брауна и Хольта, модель Брауна второго порядка. Сравнение показало, что всем пяти тестам удовлетворяет так же, как и в предыдущем случае, линейная модель экспоненциального сглаживания Брауна (рис. 4).

– Изменение и прогноз объемов продаж продукции А по месяцам, тонн.
Рисунок 4. Изменение и прогноз объемов продаж продукции А по месяцам, тонн.

Из представленных результатов следует, что в течение 12 месяцев (в 2012 году) наиболее вероятно увеличение объема продаж продукции А с 40,3 до 47,2 тонн в месяц.

При худшем варианте объем продаж может остаться на уровне 39 тонн; в лучшем варианте он увеличится с 41,5 до 55,1 тонны в месяц (табл. 10).

Таблица 11. Объем продаж

Период

Данные объема продаж, тонн

Данные, рассчитанные по модели, тонн

Остатки

1

18,0

17,3858

0,614206

2

18,0

17,5896

0,410428

3

19,0

17,7307

1,26927

4

16,0

18,6696

-2,66964

5

17,0

16,5108

0,489178

6

19,0

16,5422

2,45778

7

21,0

18,3218

2,6782

8

20,0

20,7249

-0,724853

9

26,0

20,7331

5,26687

10

25,0

25,6682

-0,668198

11

27,0

26,5328

0,467243

12

28,0

28,2365

-0,236462

13

29,0

29,4295

-0,42955

14

29,0

30,4176

-1,41762

15

34,0

30,4955

3,5045

16

36,0

34,4743

1,52567

17

36,0

37,4072

-1,40722

18

35,0

38,1369

-3,13691

19

38,0

37,1566

0,843401

20

37,0

38,9765

-1,97651

21

38,0

38,5671

-0,567101

22

38,0

38,9951

-0,995135

23

39,0

38,961

0,0389501

24

41,0

39,6224

1,37761

Таблица 12. Прогноз продаж

Период

Прогноз продаж, тонн

Нижняя граница прогноза, тонн

Верхняя граница прогноза, тонн

25

40,2578

38,965

41,5506

26

40,8932

39,2016

42,5848

27

41,5286

39,3823

43,6749

28

42,164

39,5159

44,8122

29

42,7994

39,608

45,9909

30

43,4348

39,6624

47,2073

31

44,0703

39,6821

48,4584

32

44,7057

39,6693

49,742

33

45,3411

39,6258

51,0564

34

45,9765

39,5531

52,3999

35

46,6119

39,4524

53,7714

36

47,2473

39,3248

55,1698

Результаты моделирования и прогнозирования объема продаж инновационной продукции, полученные выше, дают возможность обоснования экономически выгодных размеров поставок товаров группы А — продукции E,A.

Из таблиц 10, 11 следует, что в течение 2014 г. наиболее вероятные объемы реализации продукции E,A составят соответственно 737,4 и 525,0 т.

Суммарные расходы на приобретение определяются с помощью пяти параметров: годовой потребности в товаре М, закупочной цены за единицу товара р, постоянных расходов на приобретение партии k, нормы расходов на хранение l и ставки неполученного из-за замораживания капитала процента z. Товар закупается М/х раз в год. При этом постоянные издержки на приобретение составляют M/x•k в год. Годовые расходы на хранение и размер неполученного процента на замороженный капитал рассчитываются от средней величины складских запасов на период между поставками в объеме х.

Для определения рациональных объемов поставок воспользуемся формулой суммарных расходов, которые находятся по следующей формуле:

K(x)=\frac{M}{x}\cdot k^{f}+\frac{x}{2}\cdot p\cdot \frac{z+l}{100} (1)

где K(x) — Постоянные издержки; \frac{M}{x}\cdot k^{f}+\frac{x}{2}\cdot p\cdot \frac{z+l}{100} — Издержки на хранение и неполученный процент вследствие замораживания капитала

Из этой формулы 1 после приравнивания нулю ее первой производной получается выражение для определения оптимального объема поставки [3]:

x_{0}=\sqrt{\frac{200\cdot M\cdot k^{f}}{p(z+l)}} (2)

Здесь М — годовая потребность в товаре, т.; р — закупочная цена единицы товара с учетом расходов на упаковку, транспортировку и прочих расходов.

Расчеты производились при следующих значениях показателей:

  • Годовой объем реализации продукции E — М = 737,4 т;
  • Цена продукции E — р = 22000 руб. за 1 тонну;
  • Постоянные расходы на приобретение партии k = 2280 руб;
  • Норма расходов на хранение l = 12%;
  • Ставка неполученного из-за замораживания капитала процента z = 12%.

Для продукции Е экономически выгодное значение объема партии составит 28,2 т.; изменение суммарных издержек в зависимости от объема партии показано на рис. 6.

Изменение суммарных издержек С (х) (руб.) в зависимости от объема закупаемой партии продукции E, Х т
Рисунок 5. Изменение суммарных издержек С (х) (руб.) в зависимости от объема закупаемой партии продукции E, Х т

x_{0}=\sqrt{\frac{200\cdot M\cdot k^{f}}{p(z+l)}}=28.2m

Количество закупок за год в это случае равно:

737,4 / 28,2 ≈ 26.

Определение оптимального объема поставки продукции А производилось при следующих значениях показателей:

  • Годовой объем реализации продукции А — М = 525 т;
  • Цена продукции А — р = 24000 руб. за 1 тонну;
  • Постоянные расходы на приобретение партии k = 2280 руб;
  • Норма расходов на хранение l = 12%;
  • Ставка неполученного из-за замораживания капитала процента z = 12%.

Для продукции А экономически выгодное значение объема партии составляет 22,8 т.; изменение суммарных издержек в зависимости от объема партии показано на рис. 7.

Изменение суммарных издержек С (х) (руб.) в зависимости от объема закупаемой партии продукции А, Х, т
Рисунок 6. Изменение суммарных издержек С (х) (руб.) в зависимости от объема закупаемой партии продукции А, Х, т

x_{0}=\sqrt{\frac{200\cdot M\cdot k^{f}}{p(z+l)}}=22.8m

Количество закупок за год в это случае равно:

525 / 22,8 ≈ 23.

В настоящее время закупки продукции E производятся объемами 10 тонн, при этом суммарные издержки, определенные по формуле (1), составляют 236600 руб. в год; при оптимальном объеме закупок 28,2 т. уровень издержек 149000 руб. Следовательно, годовая экономия затрат составит

Эг1 = 236600 — 149000 = 87600 руб.

В настоящее время закупки продукции A производятся объемами 60 тонн, при этом суммарные издержки, определенные по формуле (1), составляют 197700 руб. в год; при оптимальном объеме закупок 22,8 т. уровень издержек 131300 руб. Следовательно, годовая экономия затрат составит

Эг2 = 197700 — 131300 = 66400 руб.

Общая экономия суммарных издержек при оптимальных объемах закупа продукции Е, А

Эг = 87600 + 66400 = 154000 руб./год.

Для улучшения функционирования предприятия, увеличения объема продаж инновационной продукции необходима активизация маркетинговой деятельности, концентрация деятельности службы маркетинга на решении четырех взаимосвязанных задач:

  • организация процесса создания конкурентоспособной продукции;
  • проведение гибкой ценовой политики;
  • организация эффективной системы сбыта продукции;
  • управление продвижением товаров на рынке.

Для решения этих задач необходима разработка и проведение маркетинговой политики, выбор приоритетов и выработка стратегии, в наибольшей степени соответствующей тенденциям развития рыночной ситуации и наилучшим способом использующей сильные стороны деятельности предприятия.

Ясное представление о маркетинговых целях предприятия позволяет выделить наиболее существенные стороны деятельности конкурентов, затрудняющие своевременное и полное выполнение намеченных работ.

Необходимо проводить стратегию сегментирования рынка, основная идея которой заключается в том, что предприятие может обслуживать свой целевой рынок более эффективно, чем конкуренты, которые рассредоточивают свои ресурсы на всем рынке. В результате создается преимущество над конкурентами на основе более полного удовлетворения нужд целевого рынка, либо путем достижения меньших издержек при обслуживании выбранного сегмента.

Необходима разработка политики продвижения товаров на рынке. Разработка и продвижение товаров на рынке — сложная и кропотливая работа, способствующая уменьшению степени риска в ходе реализации продукции. По существу, ее главная задача — предвидение возможных изменений рыночной ситуации и своевременная адаптация системы производства и реализации к конъюнктуре рынка. В этой связи особое значение имеют методы и приемы выбора и обоснования наиболее важных маркетинговых решений на всех стадиях жизненного цикла товара, среди которых: определение отношения потребителей к товарам предприятия; оценка необходимости разработки нового товара; проектирование коммерческих характеристик товаров (надежности, технологичности, качества, условия сбыта, условия эксплуатации и др.); позиционирование товара на рынке; мониторинг реализации товаров, главная задача которого своевременно обеспечит управляющие инстанции информацией о ходе реализации продукции с целью не допустить снижения объема продаж; выведение товара из сферы реализации.

Стимулирование продаж имеет многоцелевую направленность. Выбор цели зависит от объекта предстоящего воздействия. Существует несколько типов целевых аудиторий:

Потребитель обладает наибольшей значимостью, и вся политика маркетинга сводится к воздействию именно на потребителя. Широкий спектр стимулирования продаж создается с единственной целью — самым эффективным образом привлечь потребителя и удовлетворить его запросы. Цели стимулирования, обращенного к потребителю, сводится к следующему:

  • увеличить число покупателей путем осуществления маркетинговых мероприятий, в частности — размещения рекламы в специализированных журналах, газетах и изданиях; также за счет осуществления активных продаж;
  • увеличить количество товара, купленного одним покупателем за счет развития бонусных систем, при которых покупатель в зависимости от количества приобретаемого товара получает скидку.

Установлено, что основными потребителями продукции ОАО «Инновация» являются российские предприятия (табл. 12). В результате классификации этих предприятий на категории «VIP» и «Прочие» (табл. 13) установлено, что на предприятии ОАО «Инновация» осуществляется принцип Парето - “20% усилий обеспечивают 80% результата, тогда как остальные 80% усилий дают всего лишь 20% результата”. Категория «VIP», состоящая из 5-предприятий, обеспечивает 61% реализации продукции предприятия.

Таблица 13. Основные потребители продукции в 2014 г.

Наименование

Доля от реализации, %

ООО «A»

27

ООО «B»

12

ООО «C»

9

ЗАО «D»

7

ОАО «E»

6

Прочие

39

Итого

100

Таблица 14. Классификация покупателей

Покупатели

Категория

Показатели

реализации

ООО «A»

Категория «VIP»

61%

ООО «B»

ООО «C»

ЗАО «D»

ОАО «E»

Прочие

Категория «Прочие»

39%

По экспертным оценкам, в ближайшие два года можно ожидать рост рынка потребления инновационной продукции порядка 25-28% в денежном выражении.

Для достижения данных показателей целесообразно сформировать новое структурное подразделение — отдел корпоративных продаж, основными задачами которого должны стать:

  • установление, поддержание и развитие контактов с клиентами категории «VIP», прямые продажи;
  • создание и ведение информационной базы по работе с корпоративными клиентами;
  • продвижение ОАО «Инновация» и его продукции на рынке потребления (прямая реклама, участие в выставках, семинарах, презентациях, организованных другими компаниями, и организация подобных бизнес событий от имени ОАО «Инновация»).

При продвижении продукции на рынок необходимо учитывать следующее.

Покупатели категории «Прочие» покупают продукцию предприятия раз от раза, не систематично и не участвуют, таким образом, в бонусных программах предприятия.

В отличие от них, покупатели категории «VIP» приобретают продукцию регулярно, в запланированном на год объеме.

Маркетинговая стратегия продаж клиентам категории «VIP» заключается в продвижении так называемого персонифицированного маркетинга, то есть контроль не только изготовления продукции, но и доведение его до конечного покупателя — то есть доставка, маркетинговые исследования по претензиям к поставляемой продукции и т.д. Эффективной мотивацией заключения сделки в данном случае является предоставление скидок.

Для клиентов категории «Прочие» основной акцент делается на конкретные продукты с объяснением их функциональных преимуществ. Эффективной мотивацией заключения сделки часто являются бонусы.

Достаточно эффективным для внедрения на рынок может быть продвижение товаров ОАО «Инновация» через участие в специализированных выставках, организацию собственных семинаров, презентаций для своих клиентов и потенциальных потребителей.

Для продвижения товаров и услуг ОАО «Инновация» корпоративным клиентам целесообразно сформировать новое структурное подразделение — отдел корпоративных продаж.

Основные задачи отдела:

  • мониторинг инновационной активности в целевых сегментах рынка;
  • установление, поддержание и развитие контактов с клиентами категории «VIP», прямые продажи;
  • создание и ведение информационной базы по работе с корпоративными клиентами;
  • продвижение ОАО «Инновация» на рынке корпоративного потребления (прямая реклама, участие в выставках, семинарах, презентациях, организованных другими компаниями, и организация подобных бизнес событий от имени ОАО «Инновация»);
  • координация выполнения заказов корпоративных клиентов производственными подразделениями, организация и контроль поставки и расчетов, ведение документооборота по сбыту продукции;
  • разработка и координация партнерских программ по совместному продвижению корпоративным клиентам взаимодополняющих продуктов;
  • работа с рекламациями корпоративных клиентов;
  • разработка планов и бюджетов по подразделению;
  • участие в планировании ассортимента выпускаемой предприятием продукции ОАО «Инновация», участие в разработке рекламных материалов.

Объект продвижения будут:

  • для клиентов категории «VIP» продвигаемым продуктом рекомендуется сделать акцент на комплексности и на гарантии качества;
  • для клиентов категории «Прочие» ОАО «Инновация» целесообразно позиционировать как производителя высококачественного товара т.е. отдельных видов продукции, с объяснением их преимуществ.

Вышеизложенное определяет приоритеты в продвижении, но не отрицает продажи клиентам категории «VIP» конкретных продуктов, а клиентам категории «Прочие» — комплексные поставки.

Методы работы

Разные клиенты приносят корпорации разную прибыль, поэтому заслуживают разных вложений времени, сил и средств в поддержание и развитие отношений.

В частности, как элемент технологии работы отдела предлагается выделение группы VIP клиентов (по объему потребности, достигнутому объему продаж, лояльности), и уделение этой группе большего внимания:

  • ведение индивидуального досье на каждого клиента, куда собирается возможно более полная информация;
  • регулярные визиты;
  • поздравления с праздниками и днями рождения;
  • внимание топ-менеджмента.

Структура отдела корпоративных продаж

На начальном этапе рекомендуемая численность отдела — 2-3 человека (начальник отдела и 1-2 менеджера по продажам). По мере необходимости, в процесс продаж может вовлекаться дизайнер.

В результате АВС — анализа установлено, что к товарам группы А относятся продукция E и A. Для этих товаров определены оптимальные объемы поставок. Проведенные в предыдущем разделе расчеты показали целесообразность закупа инновационной продукции оптимальными объемами: годовой эффект составит 154000 рублей.

Модель прогнозирования адекватна данным, если все тесты имеют значение ОК. Иными словами, тесты остатков несущественны. Знак звездочки означает, что тест статистически существенен. Количество звездочек определяет уровень существенности критерия. Три звездочки показывают, что тест значим с вероятностью, превышающей 99%.

Читайте также

Список литературы

  1. Катранов А.Г. Компьютерная обработка данных экспериментальных исследований: Учебное пособие/ А.Г.Катранов, А.В.Самсонова; СПб ГУФК им. П.Ф. Лесгафта. – СПб.: изд-во СПб ГУФК им. П.Ф. Лесгафта, 2005. – 131 с.
  2. Краснова Н.А. Парадигма организации взаимоотношений в инновационной системе и инновационном процессе. - Бизнес и общество. – 2014. – № 4; URL: business-society.esrae.ru/5-45 (дата обращения: 12.10.2014).
  3. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2001 – 544 с.

Цитировать

Краснова, Н.А. Прогнозирование и бюджетирование производственно-хозяйственной деятельности инновационного предприятия / Н.А. Краснова. — Текст : электронный // NovaInfo, 2014. — № 27. — URL: https://novainfo.ru/article/2563 (дата обращения: 19.01.2022).

Поделиться