Инновационная стратегия

       На  рисунке 5 представлена граница производственных возможностей в отдельности для каждой фирмы до применения ПСП, а на рисунке 6 – граница производственных возможностей после применения принципа сравнительных преимуществ. 
 

 

 
 

       Рисунок 5 – Граница производственных возможностей для предприятий «SE» и «LG» до применения ПСП 

 

       Рисунок 6 – Граница производственных возможностей для совместного предприятия  после применения ПСП 

С утюга*19200=1120000, значит С утюга -58,3$

       Благодаря применению принципа сравнительного преимущества каждая из сторон в рамках производственного  объединения расширила свои производственные возможности на 8000 ионизаторов. Снижение ресурсов с 70$ до 58,3$ за ионизатор может образовать преимущество в 3200 единиц. Данные средства могут составлять резервный фонд или фонд опционных премий. 
 

4. Прогнозирование объёмов спроса

 

       Для количественной оценки базового рынка  используется метод КОБРы, который  применяется для товара, представляющего собой революционную инновацию с маркетинговой точки зрения. Стратегия КОБРы заключается в постепенном прохождении от больших макроэкономических показателей региона к микроэкономическим параметрам конкретного маркетинг-проекта. Базовым называют рынок, на который в первую очередь будет ориентироваться маркетолог при воде нового продукта. Основными параметрами базового рынка являются ёмкость и потенциал. Оценка параметров рынка утюгов приведена в таблице 6.В ходе пробного маркетинга маркетолог устанавливает несколько уровней цены и фиксирует соответственно отклики потребителей. По полученным значениям абсолютных потенциалов строится кривая спроса, которая представлена на рисунке 7.  
 
 
 

 

Таблица 6 – Оценка параметров рынка утюгов с функцией ионизации 

 

       Поскольку текущий потенциал рынка 3750 ед. меньше точки безубыточности 6400 ед. в 1,7 раз, то необходимо расширить рынок сбыта за счёт смежных сегментов. Например, рынок Минска, областных центров и райцентров за счёт других населённых пунктов Беларуси. 

       

 

       Рисунок 7 – Кривая спроса

       Если  в распоряжении маркетолога есть информация о продажах каких-либо аналогов исследуемого товара, то используется стратегия «сглаживания-скольжения». Она реализуется в виде построения, обработки и анализа z-диаграм. Допустим, что у нас имеются данные о продаже продукции за 31 предыдущий квартал, рисунок 8. Сперва исследуем данные о продажах на наличие сезонности. Для этого применяем формулу среднего экспоненциального с константой сезонности:

       Q = ,где

       Q - прогнозируемый объём продаж в i-том периоде

        - константа сезонности для  i-тых периодов каждого года

        , - объёмы продаж в двух предыдущих периодах.

       Константа сезонности устанавливается по данным предыдущих лет: 

Q =Q =α * Q +(1- α )* Q

α -?

2010: Q =α * Q +(1- α )* Q

          6,5=α * 7,5+(1- α )* 2,6 => α =0,8

2009: Q =α * Q +(1- α )* Q

          4,7=α * 2,6+(1- α )* 2,6 => α =0

2008: Q =α * Q +(1- α )* Q

          12,5=α * 7,5+(1- α )* 8,5 => α =-4

2007: Q =α * Q +(1- α )* Q

          9,7=α * 4,7+(1- α )* 7,5 => α =-0,78

α =

Q =Q =-0,995* 2,1+(1+ 0,995)* 2,6=0,497

       Вывод: в IV-ых кварталах наблюдается отсутствие сезонности спроса, так как отклонение  α по годам превышает 50% , однако может быть использована условная константа сезонности α =-0,995.

Q =Q =α * Q +(1- α )* Q

α -?

2011: Q =α * Q +(1- α )* Q

          3,5=α * 6,5+(1- α )* 7,5 => α =4

2010: Q =α * Q +(1- α )* Q

          3,5=α * 4,7+(1- α )* 2,6=> α =0,43

2009: Q =α * Q +(1- α )* Q

          3,5=α * 12,5+(1- α )* 7,5 => α =-0,8

2008: Q =α * Q +(1- α )* Q

          10,3=α * 9,7+(1- α )* 4,7=> α =1,12

α =

Q =Q =1,19* 0,497+(1- 1,19)* 2,1=0,2

       Вывод: в I-ых кварталах наблюдается отсутствие сезонности спроса, так как отклонение  α по годам превышает 50% , однако может быть использована условная константа сезонности α =1,19.

Q =Q =α * Q +(1- α )* Q

α -?

2011: Q =α * Q +(1- α )* Q

          2,6=α * 3,5+(1- α )* 6,5 => α =1,3

2010: Q =α * Q +(1- α )* Q

          2,6=α * 3,5+(1- α )* 4,7=> α =1,75

2009: Q =α * Q +(1- α )* Q

          3=α * 3,5+(1- α )* 12,5=> α =1,06

2008: Q =α * Q +(1- α )* Q

          8,5=α * 10,3+(1- α )* 9,7=> α =-2

α =

Q =Q =0,53* 0,2+(1- 0,53)* 0,497=0,34

       Вывод: во II-ых кварталах наблюдается отсутствие сезонности спроса, так как отклонение  α по годам превышает 50% , однако может быть использована условная константа сезонности α =0,53.

Q =Q =α * Q +(1- α )* Q

α -?

2011: Q =α * Q +(1- α )* Q

          2,1=α * 2,6+(1- α )* 3,5=> α =1,56

2010: Q =α * Q +(1- α )* Q

          7,5=α * 2,6+(1- α )* 3,5=> α =-4,44

2009: Q =α * Q +(1- α )* Q

          2,6=α * 3+(1- α )* 3,5=> α =1,8

2008: Q =α * Q +(1- α )* Q

          7,5=α * 8,5+(1- α )* 10,3=> α =1,56

α =

Q =Q =0,12* 0,34+(1- 0,12)* 0,2=0,22

       Вывод: в III-ых кварталах наблюдается отсутствие сезонности спроса, так как отклонение  α по годам превышает 50% , однако может быть использована условная константа сезонности α =0,12.

Q = Q =α * Q +(1- α )* Q

α -?

2011: Q =α * Q +(1- α )* Q

          0,497=α * 2,1+(1- α )* 2,6=> α =4,2

2010: Q =α * Q +(1- α )* Q

          6,5=α * 7,5+(1- α )* 2,6 => α =0,8

2009: Q =α * Q +(1- α )* Q

          4,7=α * 2,6+(1- α )* 2,6 => α =0

2008: Q =α * Q +(1- α )* Q

          12,5=α * 7,5+(1- α )* 8,5 => α =-4

α =

Q = Q =0,25* 0,22+(1- 0,25)* 0,34=0,31

       Вывод: в IV-ых кварталах наблюдается отсутствие сезонности спроса, так как отклонение  α по годам превышает 50% , однако может быть использована условная константа сезонности α =0,25.

       «Сглаживание» применяется для получения стабилизированных  прогнозов в промышленном маркетинге для планирования закупок сырья, материалов, комплектующих изделий. Воспользуемся формулой среднего сглаживающего. При условии, что m=11,тогда :

Q = ед.

Q = Q = Q = Q = Q ≈2874 ед.

       Вывод: полученная величина сглаживаемого  уровня 2874 единицы предоставляется  в отдел снабжения для ориентировки закупок сырья, материалов, полуфабрикатов, комплектующих изделий и т.д.

       Недостатком «сглаживания» является невозможность  управлять моделью прогноза, то есть получать дифференцированные оптимистические и пессимистические показатели. Для устранения недостатка применяется «среднее скользящее»:

Q =Q + ,где

Q - прогнозируемый объём продаж,

n-1 – статистика прогноза,

m – база прогноза,

k – константа управления моделью прогноза.

При условии, что m=11 и k= 3 ,тогда :

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

       Вывод: при оптимистическом скольжении наблюдается положительный тренд.

При условии, что m=11 и k= 1 ,тогда :

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

Q =Q + ед.

     Стоится фрагмент z-диаграммы, представленный на рисунке 9:

     

       Рисунок 9 – Фрагмент z-диаграммы

       Вывод: поскольку полученная диаграмма  относится к Bull z-диаграмме, то в качестве недостающего инструмента усреднённого прогноза по правилам можерантности выбирается усреднённый прогноз (среднее гармоническое или среднее геометрическое). Так как тренд выражен ярко, то предпочтительнее выбрать среднее геометрическое:

       Q =

       Q = ед.

       Q = ед.

       Q = ед.

       Q = ед.

       Q = ед. 

       Поскольку максимальное и минимальное значение дают оптимистическое и пессимистическое скольжение, то эти две модели выбираются для комбинированного прогноза первого  порядка.