диплом. ФТД.В.02 Упр ас ТО. Методические указания для подготовки к практическим занятиям и их выполне нию, список рекомендуемой литературы по дисциплине Управление ассортиментом торговой организации
 Скачать 1.81 Mb.
|
|
Тематика рефератов с презентацией: 1. Сравнительный анализ научных и практических подходов к выделению товарной категории и определению ее роли 2. Особенности работы с разными группами товарных категорий 7 ТРЕНИНГ «МЕРЧАНДАЙЗИНГ В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ» Цель работы: показать необходимость использования визуального мерчандайзинга для содействия продажам товаров Литература: а) основная литература: 1 б) дополнительная литература: 2, 4, 5, 6 Интерактивные ресурсы: Обучающая программа «Мерчандайзинг»/ Компания «МЕДИУМ- мультимедиатренинги» - http: etrainings.amedium.ru Программа тренинга: 1. Основы мерчандайзинга. 2. Концепция мерчандайзинга. 2.1 Внешний вид магазина и территория вокруг него (восприятие ма- газина целевой группой покупателей; название, рекламный слоган и вы- веска; цветовое решение для оформления магазина; входная зона и витрины магазина, территория вокруг магазина, парковка). 2.2 Торговый зал (планировка торгового зала, составляющие микро- мира магазина). 2.3 Выкладка товаров в торговом зале (общие правила выкладки, виды выкладки, оформление ценников, рекламно-информационная поддержка). 3. Рекомендации для магазинов разных форматов по вопросам приме- нения правил мерчандайзинга: 3.1 Как спланировать магазин? 3.2. Как распределить отделы магазина? 3.3. Где размещать какие товары? 3.4. Как оформлять магазин и торговую точку? 3.5. Каким должно быть торговое оборудование и дисплеи? 3.6. Как выделять и освещать товары? 3.7. Как избежать отсутствия товара в торговой точке? 42 Вопросы для самопроверки: 1. Дайте понятия: мерчандайзинг, выкладка, POS – материалы, реклама, промо-акции, формат магазина, концепция магазина 2. Представьте основные положения концепции мерчандайзинга 3. Какие методы измерения торговой площади используют в категорийном менеджменте? 4. Что понимают под системным подходом к мерчандайзинга? Вопросы и задания для самостоятельной работы: 1. Сформируйте концепцию мерчандайзинга для конкретного формата ма- газина 2. Составьте рекомендациями для магазинов разных форматов по приме- нению основ мерчандайзинга Тематика рефератов с презентацией: 1. Сравнительный анализ визуального мерчандайзинга в разных форматах магазинов 2. Формирование делового микроклимата продаж по форматам магазинов 3. Направления использования POS – материалов в рознице 4. ATL- и BTL- реклама и оценка эффективности ее использования в роз- нице 8 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА НА ТОВАРЫ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНДЕКСА СЕЗОННОСТИ ПРОДАЖИ ТОВАРОВ Цель работы: приобрести практические навыки прогнозирования спроса на товары и определения индекса сезонности продажи товаров Литература: а) основная литература: 1 б) дополнительная литература: 2, 4, 5, 6 Задание 1. Ситуационная задача На рисунке 10 представлены объемы реализации крема для лица «Люкс» в одном из магазинов розничной торговой сети «Идея» (ул. Хользу- нова, 15). Сеть магазинов «Идея» - это 42 магазина в Воронеже, Белгороде, Старом Осколе и Губкине. Ассортиментный перечень магазинов «Идея» включает более чем 9000 наименований бытовой химии, товаров для дома, парфюмерии и косметики. 1. Рассчитайте статистический прогноз объемов реализации продук- ции - крема для лица «Люкс» для магазина на 2013 год по месяцам, предло- женными в таблицах методами. Результаты оформить в таблицах 20-24. 43 2. Определите погрешность прогноза для каждого метода. Результаты оформить в таблицах. 3. Полученные результаты расчетов оформите в виде таблицы 25. В графической форме отобразить прогнозы продажи крема для лица, получен- ные различными методами. 4. Определите оптимальный метод прогнозирования для данной про- дукции. Ответ аргументировать. Рис. 10 – Фактические продажи крема для лица «Люкс», ед. 1. Метод «наивного прогноза» Данные для расчета прогноза спроса на крем для лица «Люкс» методом «наивного прогноза» Период Крем для лица «Люкс» месяц фактические продажи, ед. прогноз, ед. формула погрешность, % 2014 год ноябрь декабрь 2015 год январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 1155 1169 1271 1221 1245 1206 1232 1260 1216 1208 1157 1164 1259 1221 44 2. Метод долгосрочной средней. Данные для расчета прогноза спроса на крем для лица «Люкс» методом долгосрочной средней Период Крем для лица «Люкс» месяц фактические продажи, ед. прогноз, ед. формула погрешность, % 2014 год ноябрь декабрь 2015 год январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 3. Метод скользящей средней Данные для расчета прогноза спроса на крем для лица «Люкс» методом скользящей средней Пе- рио д Крем для лица «Люкс» месяц фактиче- ские про- дажи, ед. скользя- щая сред- няя (3 ме- сяца) формула погреш- ность, % скользя- щая сред- няя (5 ме- сяца) погреш- ность, % 201 1 год ноябрь декабрь 201 2 год январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 4. Метод экспоненциальной средней взвешенной (ЭСВ) 45 Данные для расчета прогноза спроса на крем для лица «Люкс» методом ЭСВ Пе- риод Крем для лица «Люкс» месяц фактиче- ские про- дажи, ед. весовой коэффи- циент фор- мула среднее зна- чение предыду- щего про- гноза, ед. средняя экс- поненциаль- ная взвешен- ная, ед. погреш- ность, % 2014 год ноябрь 0,2 1230 декабрь 0,2 1245 2015 год январь 0,2 1354 февраль 0,2 1300 март 0,2 1298 апрель 0,2 1284 май 0,2 1280 июнь 0,2 1297 июль 0,2 1295 август 0,2 1287 сентябрь 0,2 1287 октябрь 0,2 1314 ноябрь 0,2 1257 декабрь 0,2 1300 5. Сводные результаты прогноза спроса на крем для лица «Люкс» Сводные результаты прогноза Месяц Фактиче- ские про- дажи, ед. Прогноз, ед Погрешность, % «наив ный» дол- го- сроч- ной сред- ней сколь зящая сред- няя (3 мес.) ЭСВ «наив ный» дол- го- сроч- ной сред- ней сколь зящая сред- няя (3 мес.) ЭСВ ноябрь декабрь январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь 46 Методические рекомендации к выполнению практической работы Прогнозирование спроса необходимо для того, чтобы запланировать ввод новых продуктов, чтобы мотивировать персонал, чтобы предусмотреть период, когда руководству магазина придется вливать дополнительные ре- сурсы на поддержание деятельности, чтобы принимать стратегические ре- шения. Проблемы прогнозирования: - ни один прогноз, даже математический, не гарантирует 100%-ной точности и не является гарантией того, что так оно и будет; - даже негативный, пессимистичный прогноз - это все равно прогноз, и он позволяет предусмотреть «узкие» места в будущих продажах; - руководство вносит существенный вклад в прогноз, мотивируя игры пер- сонал на выполнение планов и видя стратегическую картину целиком; - чем больше статистика, чем она точнее, тем точнее можно строить, прогнозы, но использовать только в статистику нельзя; - компьютерные программы не учитывают российскую специфику всплесков продажи товаров, в связи с праздниками и т.д.; - существуют простые и сложные математические модели. Их преиму- щество в том, что математика хорошо учитывает все повторяющиеся тен- денции. Для непредсказуемых факторов нужно использовать эмпирические и экспертные методы. Сложные математические модели стоит доверить компьютеру, а простые модели лучше всего сочетать с методом экспертной оценки; -не рекомендуется использовать данные о продажах пятилетней дав- ности и ориентироваться только на историю продаж одного продукта, ско- рее всего, факты дефицита никто не вспомнит и не учтет. Методы прогнозирования: 1. Экспертные методы. Прогноз спроса строится профессионалами сбытовых и маркетинговых служб на основе личного опыта и знания рыноч- ной ситуации. Недостаток - высокая степень субъективности оценки. Человек, даже эксперт, иногда ошибается. Также недостатком можно считать отно- сительную трудоемкость и длительность таких методов для опроса потре- бителей необходимо подготовить анкеты, распечатал нанять девушек для заполнения анкет, провести собственно опрос, обработать данные... 2. Статистические методы. Они позволяют анализировать динамику продаж за ряд лет или месяцев, выявив основные тенденции изменения спроса в зависимости от сезонности, специальных акций (снижения цен) формальных признаков сочетаний товаров. Преимущества статистические методы относительно малозатратны и быстры. Но эти методы прогнозирования спроса имеют общий недостаток, который вытекает из концепции, положенной в их основу. Суть этой кон- цепции сводится к следующему: каждый временной ряд хранит внутри себя 47 скрытую информацию о закономерностях развития рассматриваемого про- цесса в будущем. Закономерности всегда инертны. А нам для принятия опе- ративных решений в современном бизнесе необходим прогноз, чувстви- тельный к быстро изменяющейся окружающей среде. На рисунках 1-4 пред- ставлены примеры расчета прогноза продажи товара разными методами в программе Excel. Несмотря на то, что статистические методы имеют множество ограни- чений и оговорок (они не учитывают динамику развития, внешние факторы и т. п.), все же ничего более универсального в прогнозировании спроса пока не придумано. Проведя XYZ-анализ, можно вычислить стабильность продаж тех или иных товаров. Путем вычисления коэффициента вариации получают три группы: X стабильно продающиеся, Y с колебаниями в 10-25% и Z имеющие непредсказуемые или очень большие колебания. В зависимости от того, с какой группой товаров осуществляется ра- бота, выбирают вид прогноза. 1. Для X - статистические методы (скользящие средние, взве- шенные экспоненциальные); 2. Для Y - показатель потребления и учет сезонного тренда; 3. Для Z - учет обращений или запросов, скорректированное среднее потребление и экспертный метод. 2.1. Метод «наивного прогноза»в Excel. Можно предполагать, что продажи в последующем периоде будут соответствовать продажам в преды- дущем периоде. Преимущества метода: моментальная реакция на изменение спроса, хорошо работает в условиях тренда. Недостаток – слишком большая чув- ствительность к случайным колебаниям. Подходит для товаров группы ВХ и СХ, так как продажи по этим группам стабильны и имеют устойчивый тренд, а цена ошибки в прогнозе невелика. Для АХ тоже можно использо- вать, но необходимо быть уверенным, что дело идет о надежных поставщи- ках и колебаний спроса по такому товару не предвидится. 2.2. Метод долгосрочной средней. Можно использовать, если продажи товара в последующем периоде будут равны среднему объему продаж за все предшествующие периоды. Преимущества метода: сглаживает случайные колебания спроса. Недостаток: не отражает истинных изменений в тенденциях, всегда реагирует с запозданием на существенные изменения спроса. Можно ис- пользовать для групп ВХ, BY, CX, CY - колебания имеются, но цена ошибки невелика, и по группе BY можно позволить себе несколько увеличить запас, так как это не сильно скажется на общем запасе. 2.3. Метод скользящей средней. Используют метод если продажи в следующем периоде будут равны средней арифметической от объема про- даж за последние n периодов (за пять-шесть месяцев, недель). Точного пра- 48 вила, сколько периодов нужно брать, нет. Можно брать 3, 5, 6 10,12 перио- дов - основное, что нужно учесть, - оптимально брать периоды между взле- тами и падениями продаж. Этот метод - компромисс между двумя предыду- щими. Недостаток - как и все статистические модели, не может учитывать сезонного колебания. Вполне может использоваться с товарами групп АХ и ВХ. Если товар имеет значительные колебания спроса, то примененные методы скользящей средней дают значительные погрешности - от 3 до 55%, чем меньше период скользящей средней, тем ближе к точным будут резуль- таты (точными они не будут, так как это не товар группы X). 2.4. Метод экспоненциальной средней взвешенной (ЭСВ). Метод очень похож на предыдущий, но к числу периодов прибавляется взвешивание пе- риодов. Преимущество метода в том, что при наличии тренда или тенденции он имеет явное преимущество - акцент может быть сделан гибко и на недав- ние данные. Недостаток - требует большого числа вычислений; все данные имеют один вес, хотя на практике они могут иметь разный вес; конечный прогноз нельзя сделать, пока не пройдет заданное число периодов; при зна- чительных колебаниях спроса не успевает реагировать и не учитывает се- зонность. Весовой коэффициент (k) - постоянная величина, имеющая значе- ние от 0 до 1. Чаще всего k = 0,1 и 0,2 - он означает, что тренд имеет плавное разви- тие. При высоком значении k = 0,5 возникают слишком сильное реагирова- ние, «нервозность», скачки. Формула вычисления взвешенной экспоненци- альной средней (ЭСВ): k х (фактический спрос) + (1 - k) х ср. значение предыдущего прогноза. Как и метод скользящей средней, ЭСВ может ис- пользоваться для товаров группы X и Y. Для группы Y он подходит лучше, чем и предыдущие методы. Если составлять прогноз на товары стабильного спроса, группы X, то разница в результате невелика - погрешность состав- ляет в среднем 2-3%. Наилучший прогноз дает метод ЭСВ. Если продажи товаров, имеют колебания спроса более 25%, то метод «наивного» прогноза и долгосрочной средней дает слишком большие погрешности, а скользящая средняя и ЭСВ дают более или менее приемлемые результаты. 3. Совместное прогнозирование. Лучше всего сочетать оба указан- ных выше способа качество прогноза повышается в результате использова- ния комбинаций экспертных и статистических методов. Точность прогноза считается оптимальной, если результаты, полученные с помощью различ- ных методов, отличаются друг от друга не более чем на 10%. В противном случае возникает необходимость еще раз пересмотреть исходные данные, оценить их полноту и достоверность. 4. Горизонт прогноза. Это примерный остаток времени, на который следует строить прогноз спроса. Если для пополнения запаса товара не тре- буется много времени (например, поставка приходит за две недели), то го- 49 ризонт прогноза можно ограничить ближайшим будущим. Если же мы им- портируем изделие и его надо ждать три месяца, то горизонт составит 90 дней с даты построения прогноза. Задание 2. Ситуационная задача Рассчитайте индекс сезонности реализации продукции для каждого месяца по данным, предложенным в таблице: Объемы реализации продукции в 2013-2015 гг. Месяц Год Средний оборот одноименных месяцев Индекс сезон- ности 2013 2014 2015 Всего Январь 315 654 814 Февраль 411 541 621 Март 528 354 425 Апрель 245 551 951 Май 605 845 1542 Июнь 362 906 1984 Июль 358 894 1059 Август 484 854 954 Сентябрь 582 1025 1254 Октябрь 266 684 1099 Ноябрь 325 651 954 Декабрь 439 215 713 Итого План реализации на 2015 г. для магазина установлен на уровне 85790 единиц, среднемесячный объем реализации составит – ____ единиц, рассчи- тайте план реализации продукции для каждого месяца на 2016 г., результаты расчетов оформите в таблице: Результаты расчета плана товарооборота по магазину на 2016 г Месяц Индекс сезонности Плановый показатель реализации, ед. Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь Итого 50 При прогнозировании спроса по кварталам и месяцам большое значе- ние имеют измерения сезонных колебаний показателя за предшествующие годы и расчет на этой основе индекса сезонности к среднему месячному (квартальному) обороту за весь период. Индекс сезонности показывает сте- пень отклонения объема реализации какого-либо месяца от среднегодового зна- чения показателя. Объем спроса на плановый год по месяцам определяется умножением среднемесячного плана объема реализации на индекс сезонности. Вопросы для самопроверки: 1. Дайте понятия: спрос, прогнозирование, моделирование, емкость рынка 2. Представьте основные формулы расчета рыночного спроса, емкости рынка, рыночной доли игроков 3. С какой целью исследуют сезонные колебания спроса? 4. Как рассчитать индекс сезонности? Вопросы и задания для самостоятельной работы: 1. Проведите анализ емкости конкретного товарного рынка 2. Оцените сезонность спроса на конкретный товар Тематика рефератов с презентацией: 1. Прогнозирование рыночного спроса 2. Экономико-математическое моделирование колебаний спроса 3. Нейросетевая парадигма программного обеспечения аналитической ра- боты в области исследования рыночного спроса 9 ВЫБОР ПОСТАВЩИКОВ ТОВАРОВ Цель работы: приобрести практические навыки выбора оптималь- ного поставщика товаров Литература: а) основная литература: 1 б) дополнительная литература: 2, 4, 5, 6 Задание 1. Проведите оценку и выбор оптимального поставщика для конкретного предприятия. Результаты полученных расчетов оформить в табличной форме (каж- дому обучающемуся предлагается индивидуальное задание). Методические рекомендации по выполнению практической работы Для оценки и выбора поставщиков используются преимущественно два метода: балльный метод и метод попарных сравнений. Их отличие в сложности и степени субъективности оценки. 51 Последовательность действий при определении оптимального постав- щика: 1. Определение коэффициента значимости Значимость фактора оценивается величиной, которая называется ко- эффициентом значимости. Определение коэффициентов значимости явля- ется важной частью метода экспертных оценок, т.к. от этого в конечном итоге зависит достоверность полученных результатов. Сделать это можно двумя способами: А) Метод балльных оценок. Для вычисления коэффициентов значимости каждому фактору при- сваивают оценку в баллах в соответствии с заранее выбранной шкалой оценки. Наиболее популярными являются трех-, пяти- и десятибалльная шкала. Можно также производить оценку в процентах. Коэффициент значи- мости принимается равным этой оценке. Б) Метод попарных сравнений. Этот метод используется в том случае, когда значительное количество факторов кажется экспертам равнозначными или близкими по значимости. В основу метода положено сравнение всего лишь двух факторов, повторяе- мое много раз для каждой пары факторов с использованием некоторой шкалы предпочтений. Опыт показывает, что наиболее рациональной явля- ется пятизначная шкала предпочтений следующего вида (табл. 28). Шкала предпочтений Количественная оценка Качественная оценка 1 Факторы равнозначны 2 Незначительное предпочтение 3 Существенное предпочтение 4 Очевидное предпочтение 5 Абсолютное предпочтение На основе шкалы предпочтений определяют величины в i¸j , которые ха- рактеризуют предпочтения фактора с номером «i» по отношению к фактору с номером «j». При этом принимается, что ; 1 , j i В j i j i В В , , 1 , (5) тогда коэффициент значимости фактора с номером «i» определяется , , 1 1 1 1 1 1 , j i j j i i j Вi B а (6) Процесс вычисления коэффициентов значимости методом попарных сравнений удобно представлять в виде таблицы. 2. Каждому поставщику по каждому фактору присваивается оценка в баллах. На усмотрение экспертов может использоваться трех-, пяти- или де- сятибалльная шкала, причем оценки могут выражаться как целыми, так и дробными числами. Для тех факторов, которые имеют численное значение, 52 например оптовая цена или величина скидок, оценка может быть вычислена. Для этого существуют различные способы, но наиболее удобен следующий: max max W W B B k k , (7) или k mak k W W B B min , (8) где В к - оценка к-го поставщика; В max - максимальная величина оценки в соответствии с принятой шка- лой; W k - численное значение рассматриваемого фактора для к-го постав- щика; W min и W max - наименьшее и наибольшее значение рассматриваемого фактора. Первая из приведенных формул используется в том случае, когда же- лательно увеличение показателя W, например, размера скидок, а вторая формула используется, когда желательно снижение значения показателя, например, оптовой цены. Оценка факторов, не имеющих численного значения, осуществляется экспертами. 3. Выбор поставщика. Выбор поставщика осуществляется на основе расчета обобщенных показателей по формуле 23: 1 1 i кi i к В а ОП (9) где ОП к - обобщенный показатель к-го поставщика; В кi - оценка к-го поставщика по i-му фактору; а i - коэффициент значимости i-гo фактора; 1 - общее количество рассматриваемых факторов. Поставщик, имеющий наибольшее значение обобщенного показателя, и может быть рекомендован как наилучший по совокупности факторов. Вопросы для самопроверки: 1. Дайте понятия: каналы сбыта, поставка, договор, закупка 2. Представьте основные критерии выбора оптимального поставщика 3. Какие методы необходимо использовать для выбора оптимального по- ставщика? Вопросы и задания для самостоятельной работы: 1. Выбрать оптимального поставщика для оптового предприятия на ос- нове фактических данных 2. Провести сравнительный анализ методов оценки и выбора оптималь- ного поставщика; |