Оценка востребованности новых продуктов и торговой привлекательности региональных рынков сбыта

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Актуальность темы исследования. Вопрос об экономической целесообразности маркетинга все чаще встает перед современным бизнесом. Руководители больше не хотят тратить деньги впустую на стимулирование работы маркетинговых отделов, занимающихся рутинной работой по стимулированию спроса и развертыванию очередных рекламных кампаний на давно известных рынках. На данном этапе развития бизнеса требуется обновление исходных функций маркетинга, осознание их актуальности, позволяющей сделать оправданными все затраты и оправдать существование маркетинговых отделов в компании как таковых.

Одной из важнейших функций маркетинга становится развитие бизнеса. Данная функция может быть осуществлена через постановку и реализацию следующих задач: изучение тенденций существующих рынков и удовлетворяемых потребностей; открытие пустующих ниш и выявление неудовлетворенных потребностей; исследование перспективности освоения новых региональных ниш; формирование приоритетов новых направлений; оценка рисков и возможностей компании по освоению новой ниши.

В настоящее время российская экономика испытывает негативные последствия санкций в связи с событиями в Украине. Сокращение реальных доходов населения, рост безработицы, девальвационные ожидания - эти детерминанты определяют снижение спроса на продукцию, а также изменение предпочтений потребителей. Такие условия вполне закономерно генерируют повышенный интерес к проблемным аспектам обновления ассортимента предприятия и освоения новых рынков сбыта.

Особенность сегодняшней ситуации в том, что данные задачи решаются в условиях жесткой экономии маркетинговых затрат, требуя актуализации исследований, ориентированных на разработку методик, обеспечивающих повышение надежности принимаемых решений о выводе на рынок нового продукта и выходе на новые рынки сбыта. Именно к такому типу исследований относится данная диссертационная работа.

Степень разработанности проблемы. Теоретико-прикладным аспектам сбыта продукции посвящены труды Котлера Ф., Капранчиковой Е.И., Купцова А.С., Ламбена Ж.-Ж., Красюк И.А., Никишкина В.В. и других ученых.

Разнообразные аспекты оценки привлекательности регионов по их потенциальным потребительским возможностям освещены в научных трудах Александрова Ю.Л., Важениной И.С., Голубковой Е.Н., Наумова В.Н., Панкрухина А.П., Рычкова В.А., Соломона И.Д., Тиняковой В.И., Яшко С. и др.

Результаты исследований проблем вывода на рынок нового продукта и формирования упреждающей оценки его востребованности нашли отражение в научных работах Башиной О.Э., Голубкова Е.П., Ивановой Н.Ю., Князя И.П., Котлера Ф., Митясовой Е.А., Молодоженовой В.Н., Остапенко Т.П., Слатера С.Ф., Тиняковой В.И. и др.

Проблемами, связанными с формированием и обновлением ассортимента, занимались такие ученые, как Бузукова Е.А., Вахтель Д., Гордеев Д., Дранко О.И., Леонов А.И., Толстяков Р.Р. и др.

В трудах Давниса В.В., Воищевой О.С., Мокшиной С.И., Тиняковой В.И. представлены отдельные элементы формализации оценки востребованности новых продуктов и торговой привлекательности потенциальных региональных рынков сбыта.

Необходимость разработки комплексных методик оценивания перспектив сбыта нового продукта и привлекательности потенциальных рынков сбыта обуславливает развитие исследований по повышению степени обоснованности соответствующих маркетинговых решений, которые определили тему диссертационной работы, ее цель, задачи и структуру.

Цель исследования - развитие теоретических положений и разработка практических рекомендаций, ориентированных на повышение степени надежности оценок востребованности новых продуктов и торговой привлекательности потенциальных рынков сбыта.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих логически взаимосвязанных задач:

- выявить особенности сбытовой деятельности торговых компаний на региональных рынках в современных условиях российской экономики;

- проанализировать разработанные подходы к оценке торговой привлекательности региональных рынков сбыта;

- исследовать современный спектр подходов к оценке востребованности новых продуктов;

- идентифицировать возможное направление для совершенствования маркетинговой информационной системы торговой компании;

- предложить подход к оценке перспектив сбыта на пробных торговых точках и провести его апробацию;

- разработать методику обоснования обновления ассортимента предприятия, обязательным этапом которой является оценка востребованности нового продукта;

- разработать методику оценки привлекательности региона для ведения торгового бизнеса и провести ее верификацию.

Объект исследования - показатели и факторы востребованности нового продукта и торговой привлекательности регионального рынка сбыта.

Предмет исследования - управленческие отношения, возникающие в процессе оценки востребованности нового продукта и определения степени торговой привлекательности потенциального рынка сбыта.

Область исследования соответствует требованиям Паспорта специальностей ВАК РФ 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (маркетинг): п. 9.4. Состояние и тенденции развития внешней и внутренней среды маркетинговой деятельности, сегментация рынков и определение рыночных ниш; 9.17. Формирование эффективной системы распределения товаров в компании, управление продажами в современных условиях конкурентной рыночной среды.

Рабочая гипотеза исследования базируется на предположении о возможности повышения точности и надежности оценки востребованности нового продукта и привлекательности нового рынка сбыта за счет комплексного использования аппарата экономико-математического моделирования и прогнозирования, а также процедур экспертного оценивания.

Теоретико-методологической основой исследования послужили фундаментальные труды зарубежных и отечественных учёных в области общего маркетинга, торгового маркетинга, маркетинга инноваций, эконометрического моделирования, прогнозирования экономических процессов, экспертного оценивания.

Информационно-эмпирическую базу исследования составили статистические данные федеральной службы государственной статистики, результаты эмпирических исследований отечественных и зарубежных ученых, изложенные в периодической печати и сети Интернет.

Инструментарно-методический аппарат исследования представлен общенаучными методами познания (анализ и синтез, индукция и дедукция, аналогия и моделирование), а также различными средствами визуализации информации. Экспериментальные расчеты проводились в среде MS Excel и Statistica.

Основные положения исследования, выносимые на защиту:

1. Специфику сбытовой деятельности отдельно взятой торговой компании определяют особенности состояния российского рынка розничной торговли и тенденции его развития. Одним из важных положительных для ритейлеров факторов является ненасыщенность рынка. Сейчас рынки крупнейших мегаполисов близки к насыщению, поэтому зрелые торговые сети «идут в регионы». Такая ситуация актуализирует потребность в разработке соответствующего методического инструментария, использование которого позволит принимать компаниям рациональные решения относительно выхода на тот или иной региональный рынок и формирования своего ассортиментного портфеля.

2. Прежде, чем приступить к реализации любого товара (как нового, так и известного) необходимо ответить на три ключевых вопроса: «Когда реализовывать?», «Где реализовывать?», «Как реализовывать?». Для того чтобы максимально точно ответить на эти вопросы, необходимо иметь территориально ориентированные данные, которые будут совмещать как маркетинговую информацию, так и географические особенности территории в количественном и качественном форматах. Чтобы получать эту информацию своевременно и не упустить возможности выхода на новые рынки, необходимо в маркетинговой информационной системе компании предусмотреть подсистему мониторинга потенциальных рынков сбыта, отличающуюся использованием геомаркетинговых технологий и содержащую блок перспективного анализа индикаторов регионального развития, определяющих степень торговой привлекательности того региона, который компания рассматривает в качестве возможного рынка сбыта.

3. Одним из стратегически важных вопросов для маркетолога (особенно для маркетолога крупной торговой сети) является оценка перспектив сбыта в существующих торговых точках и принятие на этой основе решения, в качестве альтернативных вариантов которого выступают следующие: разработка соответствующих маркетинговых мероприятий (ориентированных либо на поддержание текущего уровня объема продаж, либо на его повышение); закрытие данной торговой точки. Такую оценку можно осуществить в рамках регрессионной схемы анализа, результаты которого позволяют проранжировать существующие точки сбыта в зависимости от динамики продаж и понять, достиг ли уровень сбыта в данной торговой точке предельно возможной величины.

4. На ассортиментную политику предприятий влияет огромное количество факторов, среди которых доминируют рыночные факторы, а именно: спрос. Поэтому в авторском методическом подходе к формированию рациональной ассортиментной политики предприятия центральное место занимает решение проблемы обоснования обновления ассортимента предприятия и главный акцент делается на оценку востребованности нового продукта. В понимании автора востребованная новая продукции - это продукция, уровень продаж которой после выведения ее на рынок в течение года не опускался ниже минимально допустимого. Проблему отсутствия на момент принятия решения о выводе на рынок нового товара статистической информации можно решить в рамках комбинированного подхода, предусматривающего совместное использование эконометрических моделей и процедур экспертного оценивания, что, в конечном счете, позволяет снизить величину общего уровня риска, связанного с формированием ассортимента.

5. Повысить степень обоснованности и надежности решений, принимаемых руководством компаний относительно выхода на новые региональные рынки сбыта, можно, если использовать для этого авторскую методику формализованной оценки привлекательности потенциального рынка сбыта, предусматривающую: во-первых, проведение логически связанных между собой расчетов с использованием методов и моделей, обеспечивающих адекватность сопоставления торговой привлекательности регионов; во-вторых, применение прогнозирования, которое, формируя упреждающую информацию об основных характеристиках потенциальных рынков сбыта, позволяет понять, сохранится или нет в будущем текущая привлекательность регионов.

Научная новизна диссертационного исследования в целом состоит в совершенствовании подходов к оценке востребованности нового продукта и торговой привлекательности региональных рынков сбыта на основе комплекса эконометрических моделей и методов, а также процедур экспертного оценивания, совместное использование которых способствует повышению степени обоснованности маркетинговых решений.

Научная новизна подтверждается конкретными результатами:

- выявлена специфика сбытовой деятельности торговых компаний в условиях российской экономики, в обозримом прошлом определяемая увеличением реальных доходов населения, ростом потребительского спроса, частичной «премиуминацией» спроса; в настоящее время на российском рынке все ещё остаются перспективы роста и развития, поскольку рынок достаточно далек от насыщения; учет данной специфики позволит торговым компаниям разрабатывать адекватную современным условиям ведения бизнеса стратегию сбыта; выявленная специфика позволила оценить степень применимости существующих методик оценки торговой привлекательности регионов, а также выявить их недостатки, а именно: использование показателей, доступ к которым затруднен или они отсутствуют в свободном доступе; в некоторых методиках применяется явно недостаточное количество факторов для полноценного анализа, в других же набор факторов излишне велик (и то, и другое затрудняет расчеты); широкое использование экспертных оценок, которое повышает субъективность принимаемых решений;

- модифицирована модель маркетинговой информационной системы (МИС) К. Дине за счет включения в нее подсистем мониторинга состояния потенциальных региональных рынков сбыта и спецификации её функций; эта система ориентирована на идентификацию и оценку потенциально прибыльных направлений продаж, быстрое реагирование на изменения и колебания рыночной конъюнктуры, определение оптимальных цен на товары/услуги, осуществление контроля за маркетинговыми издержками, оптимизацию деятельности торгового персонала, поддержку принятия решений по распределению средств, выделенных на продвижение товаров/услуг, мониторинг состояния существующих и потенциальных рынков сбыта; поскольку модифицированная МИС призвана обеспечить перманентное получение информации о возможностях выхода на новые рынки сбыта, постольку ее создание и функционирование в торговых компаниях будет способствовать укреплению рыночных позиций, расширению бизнеса, формированию дополнительных конкурентных преимуществ;

- предложен подход к оценке перспектив сбыта продукции, развивающий научные взгляды В.В. Давниса, В.И. Тиняковой на прикладные возможности авторегрессионных моделей в задачах анализа стабильности экономических процессов; рамки предлагаемого подхода предусматривают последовательное выполнение следующих шагов: построение регрессионных моделей, отражающих динамику продаж в разных торговых точках, расчет оптимальных уровней сбыта и получение на этой основе ответа на вопрос: «Достигнут ли в данной торговой точке оптимальный уровень сбыта?»;

- предложена методика обоснования обновления ассортимента предприятия, реализация которой предполагает: прогноз объема продаж по укрупненным группам ассортимента предприятия; сравнительный анализ прогнозной динамики объема продаж и объема продаж за аналогичный период в прошлом; кластерный анализ укрупненных групп ассортимента предприятия; разработка комплекса маркетинговых мероприятий для каждой из укрупненных групп; выбор той укрупненной группы, которая нуждается в увеличении числа относимых к ней товарных позиций; экспертная оценка характеристик новой товарной позиции; построение модели бинарного выбора и ее использование для получения вероятностной оценки востребованности новой товарной позиции; данная методика (в отличие от существующих методик Абоюду А.К., Леонова А.И., Платоновой Т.Н.) обеспечивает формирование рациональной структуры ассортимента предприятия и позволяет разрешить проблему отсутствия статистической информации о новом продукте, одновременно предоставляя количественное обоснование принимаемого решения, что повышает его надежность;

- разработана методика оценки привлекательности региона для ведения торгового бизнеса, предусматривающая реализацию следующих этапов: формирование индикаторных переменных, характеризующих торговую привлекательность регионов; классификация регионов, рассматриваемых в качестве потенциальных рынков сбыта; построение вероятностного распределения регионов по степени торговой привлекательности и выбора наиболее предпочтительных из них с использованием модели множественного выбора в ранговой шкале; многовариантный многомерный прогноз показателей, характеризующих ожидаемую торговую привлекательность регионов; упреждающая оценка торговой привлекательности отобранных регионов; данная методика (в развитие подходов В.В. Давниса, О.С. Воищевой, С.И. Мокшиной, В.И. Тиняковой) обеспечивает получение более обоснованной (по сравнению с оценками, получаемыми в рамках существующих подходов (индекса покупательной способности, тензорной модели привлекательности рынка сбыта В.Н. Наумова, интегрального показателя С. Яшко и др.)) оценки степени торговой привлекательности регионов за счет: комплексного использования моделей; получения упреждающей информации об основных характеристиках потенциальных рынках сбыта; разработанного в диссертации принципа усиления надежности маркетингового решения, предусматривающего многостороннее обоснование на основе эконометрической адекватности и альтернативности прогнозных симуляций.

Теоретическая значимость диссертации заключается в том, что содержащиеся в ней результаты расширяют теоретико-методологическую базу оценки востребованности новых продуктов и привлекательности новых рынков сбыта и задают вектор дальнейшего развития подходов к решению актуальных задач, связанных с развитием торгового бизнеса.

Практическая значимость результатов исследования определяется тем, что сформулированные в диссертации выводы и предложения, разработанные методики способствуют развитию торгового бизнеса. Все эти результаты могут использоваться любыми хозяйствующими субъектами для получения дополнительной информации, обеспечивающей повышение степени обоснованности маркетинговых решений, которые принимаются относительно обновления ассортимента и выхода на новые рынки сбыта.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на международных научно-практических конференциях в г. Новосибирске (2012 г., 2014 г.), Воронеже (2012 г., 2013г.), Санкт-Петербурге (2013 г.), Пензе (2013 г.).

Отдельные теоретические положения и практические рекомендации нашли применение в деятельности торгово-промышленной компании ООО «ГОФРОТАРА» (г. Белгород). Результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет».

1. Специфика сбытовой деятельности торговой компании в современных условиях

На основе результатов расчетов Всемирного банка России в 2013 г. был присвоен статус страны с высоким уровнем дохода. Среднедушевой доход населения достиг 400 тыс. руб. и РФ заняла в рейтинге 73-е место. Заметим, что в данную группу входят наиболее богатые и развитые экономики мира. Одновременно с ростом национального дохода повышается и рост потребительского спроса. В обозримом прошлом увеличивались реальные доходы населения. Кроме того, происходит частичная «премиуминация» спроса, т.е. потребители предпочитают выбирать скорее качественные, нежели дешевые товары.

Ещё одним фактором, влияющим на специфику сбытовой деятельности российского ритейла в регионах, является ненасыщенность рынка. Таким образом, сегодня на отечественном рынке ещё остаются большие перспективы роста и развития, особенно в регионах. Возможности расширения российского рынка несравнимы с потенциалом экономик многих развивающихся и развитых стран мира. Для лучшего понимания возможностей можно сравнить уровень проникновения ритейла: в России - 50%; в развивающихся странах - около 65%; в развитых странах - 85%.

Поскольку рынки крупнейших мегаполисов близки к насыщению, постольку зрелые торговые сети всё больше осваивают региональные рынки. Подобные цели стоят в планах практически всех существенных игроков на рынке ритейла. Ритейлеры, которые занимают прочные позиции на рынке, будут укреплять их и одновременно пытаться расширить сферу своего влияния за счет выхода на новые рынки сбыта - и, прежде всего, в города с численностью более 1 млн чел.

Однако в 2014 г. иностранные инвесторы не оценили потенциальные возможности рынка розничной торговли достаточно высоко. В рейтинге Global Retail Development Index Российская Федерация заняла всего лишь 12-е место из 30 возможных. Первые три места заняли Чили, Китай и Уругвай. Россия уступила свои места таким странам, как Казахстан, Малайзия, Армения.

Специфика сбытовой деятельности торговых компаний зависит от её типа. В России все торговые компании можно разделить по двум критериям: уровень (федеральный/локальный); специфика («специалисты»/«универсалы»). В табл. 1 представлены сравнительные характеристики сбытовой деятельности компаний различного уровня и специфики.

Торговая компания выходит на региональный рынок сбыта в несколько этапов:

- обоснование решения о выходе на новый региональный рынок;

- выбор привлекательного регионального рынка;

- разработка стратегии и тактики сбытовой деятельности на региональном рынке;

- организация и контроль деятельности торговой компании на региональном рынке.

Если 3-й и 4-й этап схожи с деятельностью компании на локальном рынке, то 1-й и 2-й этап становятся наиболее сложной задачей торговой компании. Сложности связаны со спецификой сбытовой деятельности торговой компании в конкретном регионе: неизвестная бизнес-среда; крепкие отношения между действующими участниками рынка; новые посредники, поставщики, потребители, конкуренты и так далее.

Таблица 1 - Сравнительная характеристика сбытовой деятельности компаний различного уровня и специфики (составлена автором)

Уровень/ специфика	Универсальные	Специальные (профильные)
Федеральный уровень	Максимальный охват разной аудитории покупателей, учет показателя цена/качество и спецификация на различных форматах.	Расширение своей сети, повышение уровня логистики и использование экстенсивного способа расширения.
Локальный уровень	Адаптация к внешней среде через универсализацию торговых точек и широкий охват разных групп в местной аудитории.	Символическое обозначение деятельности, особая технология ведения бизнеса и концентрация на узкой профильной аудитории.

В российских условиях оценивать привлекательность рынка для сбытовой деятельности достаточно сложно из-за отсутствия или низкой достоверности информации. Поэтому эксперты оценивают привлекательность рынка сбыта, как правило, исходя из трех факторов: риск при создании модели сбыта, маркетинговые возможности и удаленность региональной компании от головного офиса. Маркетинговые возможности рассчитываются на основе емкости и темпов роста определенного рынка, а также текущего уровня конкуренции.

Обобщение недостатков рассмотренных в диссертации методик (универсальный индекс покупательной способности, индекс привлекательности рынка сбыта, тензорная модель привлекательности рынка сбыта, интегральный потенциал региона и др.) позволило сделать вывод о существовании следующих проблемных аспектов их применения:

- использование показателей, доступ к которым затруднен или отсутствует в свободном доступе;

- разные требования к количеству факторов: в некоторых методиках применяется недостаточное количество факторов для полноценного анализа, в других же набор факторов излишне велик;

- широкомасштабное применение экспертных оценок, что способствует повышению субъективности принимаемых решений.

Все эти недостатки, с одной стороны, затрудняют расчеты, а, с другой, - ориентируют на разработку методик, свободных от этих недостатков.

2. Модифицированная модель маркетинговой информационной системы К. Дине

Информация, полученная в результате маркетингового исследования, становится неотъемлемой частью маркетинговой информационной системы компании (МИС). Одна из схем МИС была разработана К. Дине.

В диссертации предлагается модифицировать предложенную К. Дине модель путем включения в нее такой подсистемы, как «мониторинг состояния потенциальных региональных рынков сбыта» (рис. 1). Свои функции эта подсистема реализует за счет использования геомаркетинговых технологий и функционирования блока перспективного анализа индикаторов регионального развития, определяющих степень торговой привлекательности того или иного региона - потенциального рынка сбыта.

Рисунок 1 - Модифицированная модель маркетинговой информационной системы К. Дине

сбытовой потребитель региональный

Такая система ориентирована на достижение следующих целей: идентификаций и оценки потенциально рентабельных направлений продаж; быстрого реагирования на изменения и колебания условий рынка; формирование рациональных цен на товары/услуги; осуществление контроля за маркетинговыми издержками; оптимизацию деятельности торгового персонала; поддержку принятия решений по распределению средств, выделенных на продвижение товаров/услуг; мониторинг состояния рынков сбыта.

3. Подход к оценке перспектив сбыта продукции

Ниже предлагается подход к оценке перспектив сбыта, суть которого в том, чтобы, используя результаты регрессионного анализа, проранжировать существующие точки сбыта в зависимости от динамики продажи. Такой компаративный анализ, в свою очередь, позволит компании оценить перспективы сбыта в каждой из торговых точек и разработать соответствующий комплекс маркетинговых мероприятий.

Данный подход предусматривает выполнение следующих шагов.

1. Для каждой торговой точки строится регрессионное уравнение:

, (1)

где - уровень спроса в момент времени ; - среднее значение спроса в момент времени ; - оценки коэффициентов уравнения.

2. Анализируется коэффициент следующим образом: если , то скорость сбыта в среднем превышает скорость роста средней величины объема сбыта; если , то - наоборот.

3. Рассчитываются равновесные величины объема сбыта по формуле:

, (2)

где - оценки коэффициентов авторегрессионного уравнения:

. (3)

По этой величине можно судить о том, достигнут ли в данной торговой точке предельно возможный уровень сбыта.

Если уровень продаж выше среднего (), следовательно, торговой компании необходимо разработать соответствующий комплекс маркетинговых коммуникаций, направленный, в первую очередь, на поддержание существующего спроса. Для тех торговых точек, в которых уровень сбыта ниже среднего (),торговой компании необходимо разработать комплекс маркетинговых коммуникаций, ориентированный, прежде всего, на повышение объема продаж в этих торговых точках.

4. Методика обоснования обновления ассортимента предприятия

На ассортиментную политику предприятий влияют несколько групп факторов, которые можно выделить по нескольким признакам. В то же время необходимо учитывать, что на ассортиментную политику предприятий влияют рыночные факторы, а именно спрос, а также прибыльность продажи того или иного товара.

Предлагаемый методический подход к формированию рациональной ассортиментной политики предприятия отражает рис. 2.



Рисунок 2 - Методика обоснования обновления ассортимента предприятия

Прикладные возможности предполагаемой соискателем методики апробированы на реальных данных одного из молочных комбинатов Центрально-Черноземного региона.

Проведем прогнозные расчеты объемов продаж по укрупненным группам ассортимента предприятия с использованием реализованной в STATISTICA методологии Бокса - Дженкинса. С целью упрощения задачи разработки комплекса маркетинговых мероприятий и получения дополнительной информации для принятия решений относительно ассортимента предприятия в предлагаемой методике предусмотрен этап многомерной классификации укрупненных групп товаров. В качестве критериев классификации выступили: рост продаж (прогнозный к фактическому за аналогичный период), численная дистрибуция, распределение доходности.

Наибольшую сложность представляет прогнозная оценка востребованности новой продукции предприятия. Заметим, что под «востребованной новой продукцией» нами понимается продукция, уровень продаж которой после выведения ее на рынок в течение года не опускался ниже минимально допустимого. Как правило, в таких случаях прибегают к методам интуитивного прогнозирования, общим недостатком которых является низкая точность получаемых оценок ввиду слабой разрешающей способности субъективных мнений экспертов.

Была выбрана группа «глазированные сырки» как товар с наименьшей доходностью в 1%. Для того чтобы эта группа перешла в более благополучные кластеры, было решено обновить ассортимент путем введения новой товарной позиции. С целью получения упреждающей оценки востребованности нового продукта в диссертации предлагается использовать методический подход, предусматривающий построение эконометрической модели бинарного выбора. В качестве независимых переменных этой модели используются результаты экспертного оценивания, а в качестве зависимой - переменная со следующим смыслом:

(4)

Такая модель является прекрасной альтернативой экспертным методам оценивания востребованности нового продукта. Предлагаемый подход повышает точность прогнозных расчетов в целом, поскольку предусматривает использование не только субъективных мнений экспертов, но и своеобразной статистической базы, содержащей информацию об ошибочности/правильности их мнений. Для построения логит-модели используются статистические наблюдения ситуаций бинарного выбора, т.е. наблюдений, в которых зависимая переменная принимает два значения - 0 и 1, а независимые являются непрерывными или категоризированными переменными. Фактически это ситуация, порождающая задачу деления выборочного множества на два класса наблюдений. Модель бинарного выбора нелинейная, поэтому ее параметры оцениваются с помощью метода максимального правдоподобия, который реализован в пакете STATISTICA.

Для оценки востребованности нового глазированного сырка было проведено анкетирование, в ходе которого были получены экспертные оценки по 10 - балльной шкале, отражающие зависимость нового продукта от следующих факторов: доступность для потребителя (соотношение «цена - качество»); вкус; дизайн упаковки.

В результате была построена следующая модель:

(5)

Значение индекса отношения правдоподобия МакФаддена , свидетельствует об адекватности этой модели.

Полученная модель используется для принятия решения о включении в ассортиментную линейку новой товарной позиции с заданными товарными характеристиками. Например, вероятность того, что новый глазированный сырок, товарные характеристики которого были оценены экспертами следующим образом: соотношение «цена - качество» - 6 баллов, вкус - 7 баллов, упаковка - 8 баллов, окажется востребованным, равна:

(6)

Следовательно, новый продукт целесообразно включить в ассортиментную линейку, поскольку с вероятностью 0,85 он будет востребован на рынке.

5. Методика оценки привлекательности региона для ведения торгового бизнеса

С целью повышения степени обоснованности решений, которые принимает руководство компаний относительно выхода на новые рынки сбыта, в диссертации предлагается авторская методика оценки торговой привлекательности регионов. Основные этапы данной методики представлены на рис. 3. Каждый этап предусматривает проведение логически связанных между собой расчетов с использованием методов и моделей, обеспечивающих адекватность сопоставления торговой привлекательности регионов. Отличительной особенностью данной методики является не только комплексное использование аппарата экономико-математического моделирования, но и применение прогнозирования, которое формируя упреждающую информацию об основных характеристиках потенциальных рынков сбыта, позволяет понять: сохранится или нет в будущем текущая предпочтительность регионов, что повышает обоснованность и надежность принимаемых решений. Возможность практического использования предложенной методики проверялась с помощью вычислительного эксперимента, в котором использовалась размещенная на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru/) информация о регионах, входящих в состав ЦФО, за исключением Москвы и Московской области, которые своими показателями значительно превосходят другие регионы. Выбор показателей социально-экономического развития регионов, по которым оценивалась торговая привлекательность, осуществлялся в соответствии с экспертным мнением.

Причем, следуя замыслу, реализованному в методике, данные по каждому региону должны отражать не только текущее состояние, но и динамику, на основе которой предусмотрено построение прогнозных вариантов.



Рисунок 3 - Этапы методики оценки привлекательности региона для ведения торгового бизнеса

Рассматриваемые показатели имеют различный масштаб измерения, что не позволяет получить объективный результат сравнения регионов по их торговой привлекательности. Для сравнения удобно использовать индикаторные переменные, которые могут быть получены из исходного представления показателей путем нормирования. Нормированные показатели позволяют формировать многомерное представление об однородных в смысле торговой привлекательности регионах и получать интегральные оценки этой привлекательности. Поэтому первый этап предлагаемой методики предусматривает применение процедуры нормирования к показателям, характеризующим торговую привлекательность.

В нашем случае факторные переменные (среднедушевые денежные доходы населения, ; численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, ; уровень зарегистрированной безработицы, ; оборот розничной торговли на душу населения, ) оказывают на интересующий нас показатель (степень торговой привлекательности региона) разнонаправленное влияние. Такие показатели, как «численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума», «уровень зарегистрированной безработицы», снижают степень торговой привлекательности, а остальные два - ее повышают. Чтобы все показатели действовали в одном направлении при оценке торговой привлекательности регионов показатели с отрицательным влиянием необходимо нормировать по формуле:

. (7)

где - нормированное значение показателя в момент времени i; - минимальное значение нормируемого показателя; - максимальное значение нормируемого показателя.

Второй этап методики предусматривает классификацию на группы, включающие в себя регионы с одинаковой торговой привлекательностью и, следовательно, представляющие собой потенциальные рынки сбыта.

Классификация осуществлялась по двум критериям: величине ВРП, позволяющей судить о масштабах экономики региона; интегральной оценке в виде суммарной величины индикаторных переменных (заметим, что получение такой интегральной оценки стало возможным благодаря нормировке, обеспечившей однонаправленное действие индикаторов, которая была выполнена на предыдущем этапе).

В результате все регионы были разделены на три класса:

1) абсолютно непривлекательные для торгового бизнеса регионы (;

2) регионы, в которых можно вести торговый бизнес, но он не будет высокоэффективным (;

3) наиболее привлекательные для ведения торгового бизнеса регионы (.

В методике предусмотрена проверка объективности классификации с помощью эконометрической модели множественного выбора в ранговой шкале. Основная идея этой проверки базируется на результатах эмпирических исследований. Если по данным, описывающим классификацию, построенная модель множественного выбора, адекватна, то, следовательно, классификация объективна. Поэтому на третьем этапе методики по результатам классификации был сформирован массив исходных данных для построения модели множественного выбора в ранговой шкале (табл. 2).

Таблица 2 - Данные для построения модели множественного выбора в ранговой шкале

Регионы
Белгородская область	0,6928	0,8067	0,5688	0,5218	2
Бpянская область	0,1943	0,4265	0,3250	0,3877	1
Владимиpская область	0,0395	0,0093	0,3250	0,1232	0
Воронежская область	0,3704	0,4544	0,4875	0,6630	2
Ивановская область	0,0147	0,1205	0,1625	0,2146	0
Калужская область	0,5794	0,6120	0,8125	0,5708	1
Костpомская область	0,0000	0,0000	0,7313	0,0000	0
Курская область	0,3611	0,6491	0,4063	0,3352	1
Липецкая область	0,4778	0,6305	0,8938	0,5853	2
Оpловская область	0,1148	0,3616	0,4063	0,1485	0
Рязанская область	0,2234	0,2504	0,6500	0,2630	1
Смоленская область	0,2940	0,0278	0,4875	0,4207	1
Тамбовская область	0,2001	0,5378	0,5688	0,4097	1
Твеpская область	0,1732	0,3524	0,5688	0,3832	1
Тульская область	0,4193	0,5285	0,5688	0,4404	2
Яpославская область	0,3256	0,3894	0,0000	0,2804	1

Основные результаты моделирования в системе STATISTICA позволили сделать вывод о том, что все полученные оценки коэффициентов являются статистически значимыми (все стандартные ошибки меньше значений коэффициентов, а все вероятности ошибок меньше 0,05), кроме последнего. Использование модели со статистически незначимым параметром, как правило, искажает расчеты и не позволяет сделать правильные выводы. В подобных случаях необходим анализ проблемы и корректировка модели по результатам анализа.

Одной из причин подобного случая может являться мультиколлинеарность факторов. В результате проведения дополнительных исследований была выявлена сильная корреляционная взаимосвязь между 1-й и 4-й индикаторной переменной (. Поскольку именно 4-й фактор оказался незначимым, он был удален из модели.

Результаты построения модели по трем индикаторным переменным в пакете STATISTICA позволили: сделать вывод о том, что все полученные оценки коэффициентов являются статистически значимыми и, следовательно, признать классификацию объективной; записать аналитическое выражение для построенной логит-модели:

(8)

(9)

(10)

В табл. 3 приведены вероятности, с которыми каждый регион в зависимости от его показателей принадлежит соответствующему классу (P1 - вероятность принадлежности классу с абсолютно непривлекательными для торгового бизнеса регионами; Р2 - вероятность принадлежать классу с невысоко эффективными для торгового бизнеса регионами; Р3 - вероятность принадлежать классу с наиболее привлекательными для торгового бизнеса регионами).

Таблица 3 - Расчетные значения вероятностей принадлежности классам

Регион	Рейтинг	Вероятности
Белгородская область	2	0,0006	0,1007	0,8988
Бpянская область	1	0,2079	0,7728	0,0193
Владимиpская область	0	0,8369	0,1621	0,0010
Воронежская область	2	0,0381	0,8466	0,1153
Ивановская область	0	0,8512	0,1479	0,0009
Калужская область	1	0,0018	0,2606	0,7376
Костpомская область	0	0,7403	0,2579	0,0018
Курская область	1	0,0223	0,7932	0,1846
Липецкая область	2	0,0031	0,3763	0,6206
Оpловская область	0	0,3490	0,6415	0,0095
Рязанская область	1	0,1700	0,8054	0,0246
Смоленская область	1	0,3016	0,6866	0,0118
Тамбовская область	1	0,0822	0,8633	0,0545
Твеpская область	1	0,1939	0,7851	0,0210
Тульская область	2	0,0161	0,7437	0,2402
Яpославская область	1	0,1864	0,7916	0,0220

На основе результатов моделирования, представленных в табл. 3, а также руководствуясь таким критерия, как «территориальная близость выбираемых рынков сбыта к друг другу», в предварительный список наиболее привлекательных для торгового бизнеса были включены три области: Белгородская, Воронежская, Липецкая. Окончательное решение в предлагаемой методике рекомендуется принимать после того, как будет исследована перспективная привлекательность отобранных по текущему моменту регионов.

Для того чтобы принять окончательное решение, необходимо получить положительный ответ на вопрос: «Сохранят ли эти области свою привлекательность в будущем?». Для получения этого ответа нужно решить две проблемы, связанные с многомерным прогнозом и с проведением многовариантных прогнозных расчетов.

Поскольку будущее многовариантно, то и для адекватного его описания необходимо рассчитать несколько альтернативных вариантов. С этой целью были получены представленные в табл. 4 прогнозные оценки показателей торговой привлекательности, отличающиеся использованной для их расчета матрицей прямых и косвенных средних темпов приростов. Это отличие основано на использовании различных горизонтов динамики при определении средних приростов. Для разных вариантов матрицы прямых и косвенных средних темпов приростов были построены по данным за периоды 2007-2012 гг., 2009-2012 гг., 2011-2012 гг.

На последнем этапе предлагаемой методики вновь используется модель множественного выбора в ранговых шкалах. Эта модель в данной методике имеет двойное назначение: на 3-м этапе с ее помощью устанавливалась объективность классификации регионов по степени привлекательности для торгового бизнеса, а на 5-м этапе с ее помощью оценивается степень торговой привлекательности регионов в перспективном периоде.

В методике это обоснование осуществляется путем использования прогнозных оценок для расчета вероятностей по формулам (7) - (9). Если полученные вероятности принадлежности классу наиболее привлекательных для торгового бизнеса регионов достаточно высокие, то и в перспективном периоде ожидается сохранение высокой привлекательности исследуемых регионов. Вероятности рассчитываются для всех прогнозных вариантов. И если окажется, что все варианты показывают высокую привлекательность, то можно гарантировать, что принимаемое решение имеет высокую надежность. Результаты расчетов по всем вариантам приведены в табл. 5.

Таблица 4 - Прогнозные оценки показателей, характеризующих торговую привлекательность регионов

Показатель	Регион	Вариант	Значение показателя
Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц; р.)	Белгородская область	1	23836,0085
		2	24009,7596
		3	23909,4202
		4	24115,0372
	Воронежская область	1	20773,4464
		2	20961,6367
		3	20950,1616
		4	21422,9939
	Липецкая область	1	21824,6782
		2	21886,3872
		3	21506,0123
		4	22626,9038

Таблица 5 - Прогнозные оценки степени торговой привлекательности регионов

Регион	Вариант	Ожидаемый рейтинг региона	Вероятности
Белгородская область	1	2	0,0000	0,0061	0,9939
	2	2	0,0000	0,0065	0,9935
	3	2	0,0000	0,0047	0,9952
	4	2	0,0000	0,0027	0,9973
Воронежская область	1	2	0,0025	0,3280	0,6695
	2	2	0,0020	0,2780	0,7200
	3	2	0,0008	0,1399	0,8593
	4	2	0,0002	0,0350	0,9648
Липецкая область	1	2	0,0003	0,0521	0,9476
	2	2	0,0003	0,0579	0,9418
	3	2	0,0004	0,0700	0,9296
	4	2	0,0001	0,0145	0,9855

Подводя итог изложению основных этапов методики и их эмпирической проверки, хотелось бы обратить внимание на то, что в методике реализован принцип усиления надежности маркетингового решения, предусматривающий многостороннее обоснование на основе эконометрической адекватности и альтернативности прогнозных симуляций. Данные табл. 5 демонстрируют независимость торговой привлекательности выбранных регионов от ожидаемых вариантов их экономического развития, что повышает уверенность в правильности принятого решения.

Литература

1. Ковалева Е.И., Кукаева Л.И. Количественная оценка торговой привлекательности регионов // Современная экономика: проблемы и решения. 2014. №12(60). 1,0 п.л. (авт. - 0,50 п.л.).

2. Ковалева Е.И., Сафонова Н.А., Тинякова В.И. Геомаркетинг в задачах обоснования решений по реализации новой продукции // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2014. №5(54). 0,90 п.л. (авт. - 0,30 п.л.).

3. Ковалева Е.И. Оценка торговой привлекательности региона в контексте территориального анализа возможностей сбыта нового продукта // Современная экономика: проблемы и решения. 2013. №7 (43). 0,80 п.л.

4. Ковалева Е.И., Тинякова В.И. Маркетинг сбыта нового продукта в условиях современной экономики // Современная экономика: проблемы и решения. 2013. №6(42). 1,25 п.л. (авт. - 0,60 п.л.).

5. Ковалева Е.И. Анализ индикаторов регионального развития для формирования информационной базы маркетинга сбыта // Казанский экономический вестник. 2013. №4. 0,50 п.л.

6. Ковалева Е.И., Сухова Е.В. Слагаемые формулы успеха нового продукта: научные исследования и маркетинг // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития: сборник материалов ХVII Междунар.науч.-практ. конф. / Под общ. ред. С.С. Чернова. Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2014. 0,30 п.л. (авт. - 0,15 п.л.).

7. Ковалева Е.И. Проблемные аспекты распространения и принятия нового продукта / Е.И. Ковалева // Управление экономическими системами: сб. статей V междунар. научно-практической конференции. Пенза: Приволжский Дом знаний, 2013. 0,25 п.л.

8. Ковалева Е.И. Специфика сбытовой деятельности на региональных рынках // Экономика, проектный менеджмент, образование, юриспруденция, экология, медицина, социология, философия, филология, психология, техника, математика: состояние и перспективы развития: сб. науч. статей по итогам междунар. науч.-практ. конф. СПб: Изд-во «КультИинформПресс», 2013. 0,20 п.л.

9. Ковалева Е.И. Методологические аспекты прогнозирования сбыта в маркетингово-ориентированной компании // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы IX междунар. науч.-практ. конф. Воронеж: ЦНТИ, 2013. 0,30 п.л.

10. Ковалева Е.И., Тинякова В.И. Построение вероятностного профиля результатов деятельности компании на потенциальных рынках сбыта // Экономика и уп: анализ тенденций и перспектив развития: материалы II междунар. науч.-практ. конф. Новосибирск: ООО агентство «СИБПРИНТ», 2012. Ч. 1. 0,30 п.л. (авт. - 0,15 п.л.).

11. Ковалева Е.И., Тинякова В.И. Оценка перспектив сбыта продукции на основе компаративного анализа динамики продаж // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы IV междунар. науч.-практ. конф. Воронеж: Изд-во ЦНТИ, 2012. 0,30 п.л. (авт. - 0,15 п.л.).

12. Ковалева Е.И. Формирование системы индикаторов устойчивого развития региона / Е.И. Ковалева // Глобальная экономика: коллектив. монография под науч. ред. проф. Е.Н. Камышанченко, доц. Ю.Л. Растопчиной. - Белгород: ИПК НИУ «БелГУ», 2011. 0,50 п.л.

Размещено на Allbest.ru

...