* вариация товара с целью его приспособления к требованию определенных потребителей (сегментирование рынка).

3. Развитие товара

(инновации). Продажа новых товаров на старых рынках.

Суммарный прогнозируемый объем продаж в результате мероприятий стратегий 2,3 дает точку D на целевом графике. Фонд МИК - место, где рождаются стартапы, проекты и раскрываются таланты, сайт i.moscow

4. Диверсификация.

Предприятие отдаляется от исходных сфер деятельности и переходит к новым. Причины: стагнирующие рынки, желание уменьшить риск, финансовые выгоды, страхование снабженческой или сбытовой базы. Производственная программа включает продукты, не имеющие никакой прямой связи с прежними товарами фирмы. Различают три формы диверсификации:

* диверсификация на том же уровне (горизонтальная) - автомобильное предприятие начинает производство мотоциклов;

* диверсификация на сбытовые или снабженческие рынки (вертикальная) - производитель текстиля открывает предприятие по производству одежды;

* побочная диверсификация (без различимой вещественной взаимосвязи) - участие “Пепси-кола” в производстве спортивного инвентаря.

Главная опасность диверсификации - распыление сил.

Приведем данные исследования о величине риска и расходах в зависимости от реализуемой стратегии Анзоффа (табл. 4.4).

Таблица 4.4

Риск стратегий Анзоффа

Для моделирования стратегий Анзоффа необходимо иметь возможность рассчитывать каждую стратегию. Такую возможность предоставляет программа Marketing Expert. С помощью этой программы можно создать рыночную модель предприятия, реализующую пересечение двух основных факторов GAP - анализа: товара и рынка. Рыночная модель строится по принципу структур orgware - визуальных баз данных, когда пользователь с помощью специального графического препроцессора “собирает” модель из отдельных сегментов. Пример рыночной модели, построенной с помощью препроцессора программы Marketimg Expert, приведен на рис.4.11.

На каждом объекте (сегменте) можно ввести список товаров, цены и объемы продаж, причем с учетом динамики (шаг по времени может варьироваться от одного дня до года). Также на каждом объекте можно задать издержки как производственные (постоянные и переменные), так и управленческие и сбытовые. Такая структура данных позволяет легко решать главную задачу сегментного анализа и GAP - анализа: рассчитывать доходность и прибыльность любого сегмента. Например, для выделенного на рис.4.11 канала сбыта данные о доходах и издержках будут при расчете собираться с нижних сегментов. К этим данным со знаком “плюс” добавятся доходы выделенного сегмента и со знаком “минус” - его издержки. Таким образом, мы можем легко реализовать любую из стратегий Анзоффа. Например, для реализации стратегии диверсификации необходимо добавить в модель новые сегменты рынка и задать на них списки товаров, прогнозируемые цены и объемы продаж, а затем вновь выполнить расчет доходности и прибыльности.

Канал сбыта 1

Канал сбыта 2

Канал сбыта 3

Сегмент рынка 1

Сегмент рынка 2

Сегмент рынка 3

Рис.4. 11. Рыночная модель предприятия

Программа Marketing Expert содержит встроенную систему прогнозирования, позволяющую не только получать прогноз тенденций продаж, цен и издержек на базовых рынках, но и строить сложные регрессивные модели, учитывающие увеличение расходов на рекламу (например для стратегии развития рынка) и любые другие факторы. Приведем краткое описание основных прогнозных моделей, использующихся в программе Marketing Expert для прогноза цен, объемов продаж и издержек.

1. Метод экспоненциального сглаживания

Сущность метода экспоненциального сглаживания заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса распределяются по экспоненциальному закону. Такая взвешенная скользящая средняя характеризует значения динамического ряда в конце интервала сглаживания, т.е. является характеристикой последних уровней ряда.

Экспоненциальная средняя первого порядка для исходного ряда записывается следующим образом:

,

где St(1) (у) - экспоненциальная средняя первого порядка;

а - коэффициент сглаживания.

2. Метод аналитического выравнивания динамического ряда (подбор модели)

При аналитическом выравнивании ряда динамики закономерно изменяющейся уровень изучаемого показателя оценивается как функция времени уt=f(t), где уt - уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t. В табл.4.5 проводятся различные виды трендовых уравнений, которые используются в данной модели.

Таблица 4.5

Виды трендовых уравнений, используемых в модели

Выбор формы