Визначення товарного асортименту, що забезпечує задоволення виявленої потреби

Ø Консультаційні послуги ознайомлюючого характеру з метою зацікавлення клієнта;

Ø Продаж косметики для тіла;

Ø надання продукції фірми споживачеві в кредит (з фіксованою виплатою певної суми щомісяця);

Ø надання знижки на свої вироби постійним клєнтам;

Ø Надання гарантійного обслуговування.

Таким чином, на основі виявленої незадоволеної потреби, проведеного опитування та визначення кола товарів, що можуть цю потребу задовольнити було прийнято рішення про створення фірми, що буде реалізовувати дані товари і надавати послуги.

Місія даної фірми: полегшення добробуту людей їх самопочуття.

Ціль:

Поточна – отримання прибутку для забезпечення подальшої діяльності фірми за рахунок завоювання довіри з боку населення.

Перспективна – розширення сегментів ринку, збільшення частки ринку.

Розділ 4. Моделювання оптимальної ціни

У курсовому проекті використовується цінова стратегія, що базується на попиті, із врахуванням впливу інших методичних підходів, оскільки вони взаємопов’язані. Використання обраної методики передбачає, що попит може бути визначений із значною точністю. Отже, фірма “Touch” використовує метод максимізації поточного прибутку, який належить до моделі ціноутворення, що базується на ринковому попиті на товар. Оскільки із законом попиту зниження ціни на товар збільшує попит на нього (обсяг його збуту), і навпаки, фірма хоче знайти таку точку ціни на кривій попиту, яка забезпечить максимальний прибуток у найближчій перспективі.

Визначення взаємозв’язку між ціною і попитом

Для оцінки взаємозв’язку між ціною і попитом на свій товар фірма протягом декількох місяців проводила пробний маркетинг товару при різних значеннях ціни.

Рис 1. Кореляційне поле точок

Складаємо рівняння регресії, що встановлює зв’язок між параметрами: ціною та обсягом збуту. Оскільки зв’язок між ними близький до лінійного, то рівняння регресії буде мати вигляд:

N = b­­_{0 ­}+ b­₁ × Ц,

де N – теоретичне значення обсягу збуту при відповідній ціні.

Для обчислення b­­_0­ та b­₁ розв’яжемо систему нормальних рівнянь:

_{m m}

∑ n_i = m × b₀ + b₁ ∑ Ц_і

^{i =1 i =1}

_{m m m}

∑ n_i × Ц_і = b₀ ∑ Ц_і + b₁ ∑ Ц_і²

^{i =1 i = 1 i = 1}

де m – кількість замірів у проведеному дослідженні.

Щоб розвязати дану систему помножимо перше рівняння на:

_m

∑ Ц_і

^{i = 1}

M

та віднімемо друге рівняння від першого.

Таблиця 1. Проміжні дані для розрахунку

Заміри	Ці	ni	Ці*ni	Ці2	ni2	Ni	Ni - nc.	(Ni - nc.)2
						458,3513	-6,19419	38,36803
						459,5901	-4,95535	24,55554
						460,8289	-3,71652	13,81249
						462,0678	-2,47768	6,138885
						463,3066	-1,23884	1,534721
						464,5455
						465,7843	1,23884	1,534721
						467,0231	2,47768	6,138885
						468,262	3,71652	13,81249
						469,5008	4,95535	24,55554
						470,7396	6,19419	38,36803
						471,9785	7,43303	55,24997
Σ						5581,978	—	224,0693

Визначаємо коефіцієнти b­­_0­

5706= 12× b­­_0­ + b­₁ ×828

374714= b­­_0­ ×828 + b­₁×59420

Провівши відповідні розрахунки, отримаємо:

b­₁ = -0,30971

b­­₀ = 486,534841

Обчислені дані дають змогу скласти рівняння регресії, що матиме наступний вигляд:

N=486,534841–0,30971× Ц

Покажемо залежність обсягу збуту (N) від ціни (Ц) на графіку. Графік функції N = f(Ц) наведений на рис.2.

Рис.2.Залежністі попиту від ціни

Визначимо щільність зв’язку між цими величинами, шляхом обчислення коефіцієнта детермінації, що характеризує ту частину варіації результативної ознаки “n”, яка відповідає лінійному рівнянню регресії.

σ² N

R² =,

N

m

де σ² N –факторна дисперсія, σ² N= ∑ (N_i –n_с.)² / m ;

^{i = 1}

де σ²_n– загальна дисперсія, σ²_n = ∑ n_i² / m - ∑n_i / m

^{і =1 і = 1}

σ² N = 224,0693/ 12 = 18,67

σ²_n =2895574 / 12 – (5706 / 12) = 240822,5

R² = 18,67/ 240822,5= = 0,001203399

Оскільки, R² = 0,001203399, то можна зробити висновок про те, що існує досить слабкий зв'язок між попитом і ціною на товар.