Итак, основными конкурентами для нас будут.

Hugo Boss;

Lee Cooper;

Stress,

Гостиный двор;

Дельта;

Денвералс;

Саботаж;

Юниор.

Эти фирмы являются основными конкурентами потому, что:

нацелены на один и тот же сегмент, что и наша компания;

в основном определяют стандартные свойства товара;

сильно воздействуют на потребительские предпочтения;

тратят большие средства на удержание своей доли рынка.

Чтобы определить конкурентную позицию необходимо уделить внимание двум точкам зрения:

внутренней операционной структуре компаний;

оценке предпочтения потребителей.

Анализ внутренней операционной структуры компаний проводился на основе личных наблюдений и опроса.

В настоящее время в продаже имеется огромное количество марок джинсовой одежды (около 40). Проанализировав распространенность марок (уровень распространенности оценивался как частота появления той или иной марки в рассмотренных торговых точках) у фирм- конкурентов мы получили следующий результат:

наибольший процент набрала категория «Прочие». В этой категории объединены марки уровень распростаненности которых около 1 %, что соответствует тому. что они встречались в какой-нибудь одной торговой точке;

на втором месте марки «Levi's» , «Diesel» и «Wrangler»;

остальные марки набрали по 5 %.

По результатам ответов на вопрос о приверженности к той или иной марки были получены следующие ответы:

50 % потребителей вообще не обращают внимания на марку;

“Levi's”, “Diesel” -25%;

“Wrangler” - 22 %;

«Lee Cooper» - 5 %

Практически 75 % всего ассортимента джинсовой одежды поставляют и Венгрии, Италии и Бельгии (данный процент относится только к mow непосредственным конкурентам и не может быть распространен на все торгующие фирмы в нашем городе). Около 20 % товара завозится из Турции, и 5 ° составляют такие страны как США и Франция. Распространенность стран - производителей джинсовой одежды у фирм конкурентов показана на рисунке 10.

Для оценки конкурентоспособности торговых точек были выделень следующие критерии.

I. Оформление торговой точки.

1) свободное пространство;

2) наличие рекламных постеров,

3) оборудованность примерочных;

4) информативность ценника;

5) уровень обслуживания персонала.

II. Удобство расположения;

III. Широта ассортимента;

IV. Привлечение покупателей (реклама, скидки, распродажи);

V. Цена продукции;

VI. Качество продукции.

Каждая составляющая оценивалась по 5 - ти бальной системе и определялась с точки зрения потребителя:

5 - отлично;

4 - хорошо;

3 - удовлетворительно;

2 - неудовлетворительно,

1 - плохо.

Результат представлен в таблице 1

Таблица 1 - Анализ конкурентов

Таким образом, наибольшее количество баллов набрали:

Гостиный двор;

Hugo Boss;

Саботаж;

Юниор.

Основными преимуществами конкурентов являются:

отличное местоположение;

неплохая реклама;

широкий выбор джинсовой одежды. Недостатки конкурентов:

довольно высокие цены для такого качества;

несезонность (негибкость в этом смысле).

Существует несколько методов деления затрат, например, такие как:

1.1. метод максимума-минимума;

1.2. метод визуального контроля;

1.3. линейный регрессионный анализ.

Самым точным из этих методов является метод регрессионного анализа, поэтому для деления затрат воспользуемся именно этим методом. Линейный регрессионный анализ манипулирует с изменением среднего количества изменений некоторой переменной (например, издержек производства), которая ассоциируется с возрастанием количества единиц продукции или нескольких других переменных. Это -- метод регрессии у (зависимая переменная) по х (независимая переменная). Регрессионный анализ ставит перед собой две задачи. Во-первых, он выполняет аппроксимацию линии для наблюдаемых взаимосвязей между издержками и объемом, называемой линией наилучшей аппроксимации; во-вторых он дает пользователю информацию о степени доверия к качеству аппроксимации, предлагаемой линией регрессии. Применением метода максимума-минимума или графика визуального контроля ни одна из этих целей не достигается.

Регрессионный анализ выполняет приближение данных прямой линией таким образом, чтобы минимизировать сумму квадратов расстояний от линии регрессии до точек фактических наблюдений, т. е. чтобы сумма квадратов этих отклонений была меньше, чем сумма квадратов отклонений от любой другой прямой. Следовательно, этот метод линейной аппроксимации свободен от субъективности. Математический метод, обеспечивающий достижение этой цели, называется методом наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов подразумевает использование двух математических уравнений, известных как нормальные уравнения, совместное решение которых определяет значения параметров а и Ь, присутствующих в функции совокупных издержек. Эти уравнения имеют вид:

S(y)=n a+b S(x);

S(xy) = a S(x) + b S(xx).

где n -- количество наблюдений;

S(x) - сумма значений независимой переменной (например, х - уровень выпуска продукции;

S(y) - сумма значений зависимой переменной (например, у -- совокупные издержки;

S(xx) - сумма квадратов значений х;

s(xy) - сумма произведений пар всех значений х и у;

а - совокупные постоянные издержки;

b - переменные издержки на единицу продукции.

Прежде чем приступить к расчету линии регрессии для исследуемой фирмы нужно привести некоторые предположения, которым подчиняется линейный регрессионный анализ. Имеется по крайней мере три предположения при применении регрессионного анализа. Во-первых, предполагается линейность взаимосвязи между издержками и объемом, во-вторых, предполагается, что существует равномерная дисперсия затрат (полных) относительно линии регрессии; и в-третьих, предполагается, что последовательные измерения издержек взаимонезависимы.

Данные регрессионного анализа приведены в таблице 1.9.4.

Таблица 1.9.4 - Исходные данные для регрессионного анализа

Подстановка соответствующих значений из таблицы 1.9.4 в систему уравнений дает следующие результаты:

Умножив обе части уравнения на 1061 и обе части уравнения на 3, получаем:

860640017.3=3183 а+1125721 b 872385107.1 =3183 a-1142247b

Вычитание первого уравнения из второго дает:

11745089.8= 16526 b. т.е. b = 710

Подставляя b = 710 в первое уравнение, получаем:

811 159,300 - 3 а + 753310, т.е. а = 19298

Теперь уравнение прямой линии примет вид:

У - 19298 + 710 х

Произведенная оценка позволяет заключить, что производственные издержки фирмы состоят из фиксированной составляющей в 19298 руб и (линейной) переменной составляющей в 710 руб. на единицу продукции.

Страницы: 1, 2, 3