НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Россия, ФГБОУ ВПО Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

abisul@mail.ru

nikolaev.madi@mail.ru

Введение

В хозяйственной деятельности предприятия основными вопросами являются снабжение, производство и сбыт готовой продукции. Под готовой продукцией подразумеваются законченные производством на данном предприятии изделия, работы и услуги, которые могут быть предложены рынку как товары [1].

Система сбыта товаров – ключевое звено в работе предприятия и своего рода финишный этап во всей деятельности компании по созданию, производству и доведению товара до потребителя. Во многом на этой стадии определяется эффективность работы предприятия и его подсистем и служб обеспечения. Неотлаженная или нерациональная система сбыта влечет за собой финансовые убытки и потери клиентской массы, потенциальной или актуальной.

Развитие сети Интернет привело к возникновению двух новых тенденций в существующих системах распределения. С одной стороны, современные информационные технологии предоставили производителям прямой доступ  к конечным потребителям своей продукции. Это позволяет избежать построения многоуровневой системы распределения и наладить взаимодействие с клиентами на уровне прямого маркетинга. С другой стороны, сеть стала причиной появления большого числа посредников, основная функция которых связана с оказанием информационных услуг для всех участников рынка Интернета.

Целью данной работы является повышение прибыли промышленного предприятия за счет разработки технологии рационального использования возможностей сети Интернет как канала распределения товаров и услуг.

Научная новизна работы заключается в разработке моделей и алгоритмов оптимального выбора ресурсов сети для управления сбытом продукции. 

Усовершенствование процесса сбыта продукции

В условиях современного узкоспециализированного рынка сбыт произведенной продукции превратился в сложный и длительный этап жизненного цикла. Сложность и динамика среды, в которой реализуются товары и услуги, заставляет производителей отказываться от  традиционных схем реализации товаров и передавать эти функции на аутсорсинг или активно использовать современные средства электронной коммерции в сети Интернет.

Назовем каналом распределения – совокупность агентов (организаций или отдельных лиц) и технических средств, которые участвуют в реализации произведенной продукции на правах собственности или аренды.

Использование каналов распределения приносит производителям определенные выгоды: экономию финансовых средств на распределение продукции, возможность вложения сэкономленных средств в основное производство, продажу продукции более эффективными способами, высокую эффективность обеспечения широкой доступности товара и доведения его до целевых рынков, сокращение объема работ по распределению продукции.

Стратегия построения канала распределения включает в себя несколько этапов, в рамках которых компания определяет: способы охвата рынка, на котором предполагается создавать канал; целевые сегменты потребителей; стратегию конкурентного взаимодействия, основанную на конкуренции или сотрудничестве; стратегию позиционирования в выбранных сегментах; структуру канала; интеграцию стратегии построения канала в комплекс маркетинга; стратегию коммуникаций с другими участниками канала [1].

Задача по усовершенствованию процесса сбыта продукции на предприятии может быть решена путем внедрения нового канала распределения – Интернет-канала распределения (рис. 1).

Рис. 1. Внедрение нового интернет-канала распределения

Интернет-канал распределения эффективен для реализации продукции, производимой под заказ (стратегия притягивания «Pull»). Реализацию продукции, производимой согласно спросу потребителей, целесообразно доводить до потребителей с помощью посредников. Для выбора рационального состава участников канала распределения разработана модель.

В настоящее время отработано несколько технологий реализации товаров и услуг при помощи  сети Интернет. Перечислим самые популярные варианты:  специализированный сайт, интернет-магазин, почтовые рассылки, сетевая рекламная компания, промо-ролики, баннеры на сайтах с высокой посещаемостью и пр. Сетевой ресурс определенного типа, который используется для распространения и продажи произведенной продукции, будем называть подканалом.

Пусть номенклатура произведенных товаров предприятия за некоторый календарный период представлена в виде вектора . Обозначим  матрицу, в которой на пересечении i-строки и j-столбца стоит элемент , представляющий собой  максимальное массовое количество товара i, которое можно реализовать посредством подканала j. Назовем числа вида пропускными способностями подканалов относительно товаров.

Пусть  матрица стоимостей, в которой  – стоимость, которую может выручить предприятие за реализацию единицы товара i посредством подканала i. 

Введем переменные , обозначающие количество единиц товара i, проданного при помощи подканала j. Будем считать, что все переменные вида принимают значения из множества положительных целых чисел. Это предположение нисколько не сужает общность рассмотрения, поскольку все дробные величины, которые используются в розничной и оптовой торговле, посредством процедуры нормировки приводятся к целому виду.

При любом распределении товаров по подканалам должны быть выполнены следующие очевидные ограничения:

1.    . Количество продаваемого товара не может превысить его наличные запасы или произведенный объем;

2.    . Ограничение объемов продаваемого товара пропускными способностями подканалов.

При продвижении продукции через Интернет надо учитывать несовместимость отдельных категорий товаров в составе одного подканала. Например, в Интернет-магазине, который специализируется на продаже предметов обихода, не могут предлагаться, скажем, фитинги для промышленных трубопроводов.

Запреты на сочетания допускают различную формализацию. Например, условия такого типа можно записать в виде соотношений  для каждой конфликтующей пары. Очевидно, что это равенство может выполняться только, когда нулевые значения принимает хотя бы один из сомножителей. 

К сожалению, это простое математическое описание бинарных запретов вносит в модель существенную нелинейность, которая способна существенно осложнить процедуру счета. Рассмотрим менее лаконичную линейную модель ограничений на сочетаемость. 

Свяжем с каждой переменной вида  вспомогательную булеву переменную вида . Пусть

Введем ограничения, которые обеспечивают выполнимость этих требований. Они записываются в виде двух линейных неравенств:

3.   

Если x=0, то второе неравенство дает y=0, а первое выполняется тривиально. Пусть х принимает целое значение, большее единицы (1, 2, …). Поскольку и b представляет собой максимально допустимое значение x, то из первого неравенства следует, что y=1. В этом случае, второе неравенство выполняется автоматически. 

Будем считать, что запрещенные комбинации товаров заданы в виде матрицы инцидентности  размера , где l – число запрещенных комбинаций. Элементы этой матрицы задаются следующим выражением:

Запреты на сочетания можно записать в виде следующей системы неравенств:

4.   

Эти зависимости задаются для каждого подканала по всем запрещенным группировкам товаров. Легко проверить, что если переменные, соответствующие запрещенной комбинации, равны единице, то система становится несовместной. Она может выполняться только при отсутствии запрещенных группировок товаров.

Рассмотрим возможные целевые функции для системы ограничений 1-4. Самый простой критерий эффективности работы предприятия это максимизация совокупной стоимость реализованной продукции. Его можно представить в  следующем виде:

5.   

Данная целевая функция не учитывает издержек, которые несет производитель при продвижении продукции через Интернет. В первые годы существования сети ее платный сектор был очень мал, а большая часть услуг предоставлялась на бесплатной основе или имела стоимость несоизмеримую с бюджетом среднего предприятия. В настоящее время сохранились возможности бесплатного продвижения товаров, но трудно рассчитывать на большой коммерческий успех, не используя платные ресурсы сети.

Все платные сетевые подканалы можно разделить на две группы. Одну из них составляют ресурсы, стоимость которых зависит от объема реализованной продукции. Например, услуги большинства Интернет-магазинов рассчитываются по данной схеме. Во вторую группу входят ресурсы, которые оплачиваются по фиксированной ставке, не зависящей от коммерческого успеха заказчика и массовых  показателей проданного товара. Большая часть сетевых рекламных услуг калькулируется по этому принципу.

Пусть  – прямоугольная матрица, элементы которой представляют собой стоимости реализации единицы i-товара через подканал j. Чтобы не перегружать изложение малосущественными формальными подробностями, будем считать, что все подканалы перенумерованы. Подканалы первого типа получили номера от 1 до t, а подканалы второго типа – от t+1 до m. Тогда совокупные издержки на продвижение продукции через подканалы первого типа можно рассчитать по формуле .

С каждым j-подканалом второго типа свяжем булеву переменную , которая принимает единичное значение тогда и только тогда, когда данный подканал используется. Это условие можно формализовать следующим соотношением . Представим это логическое соотношение в эквивалентной линейной форме:

6.   

Проверим выполнимость приведенных неравенств. Пусть все x=0, тогда из второго неравенства следует, что z=0, а первое выполняется тривиально. Предположим, что хотя бы один x>0. Тогда первое неравенство требует, чтобы z=1, второе неравенство справедливо, поскольку все x являются положительными целыми числами.

В результате целевую функцию, учитывающую платежи подканалам второго типа,  можно записать в виде , где   – фиксированная ставка подканала j. 

Целевая функция с учетом издержек всех типов запишется в виде:

7.    .

Ограничения 1-4, 6 и целевые функции 5, 7 задают модель дискретного линейного программирования. Задачи данного типа хорошо изучены в исследовании операций и для их решения предложено множество точных и приближенных методов. Достаточно упомянуть многочисленные варианты метода отсечения, метод ветвей и границ, аддитивный алгоритм  и др.

Прогнозирование объемов продаж

При решении задачи по прогнозированию объемов продаж можно использовать теорию временных рядов [3]. В качестве исходных данных для построения временного ряда используем объемы продаж предприятия за два предыдущих года (2010 и 2011). 

Для выявления тренда во временном ряду применяем теорию статистической проверке гипотез и использован метод Фостера-Стюарта [4]. Для описания тенденции развития явления используем модели кривых роста, представляющие собой различные функции времени y=f(t). Было принято, что изменение исследуемого показателя  (объем продаж) связывают лишь с течением времени; считается, что влияние других факторов несущественно.

Разработан алгоритм прогнозирования объемов продаж (рис. 2), который включает в себя следующие этапы.

1.    Выбор одной или нескольких кривых в зависимости от поставленных целей (линейный тренд, логарифмический тренд,  степенной тренд, экспоненциальный тренд).

2.    Оценка параметров выбранных кривых.

Выбор кривой роста для дальнейшего прогнозирования основано на сравнении величины достоверности аппроксимации:

,

где      – наблюдаемое значение зависимой переменной;

 – значение зависимой переменной, предсказанное по уравнению линии тренда;

          – число значений.

Значение R²  позволяет оценить качество приближения: чем оно больше, тем приближение лучше.

3.    Проверка адекватности выбранных кривых прогнозируемому процессу, оценка  точности моделей и окончательный выбор кривой роста. На данном этапе проводится расчет величины сезонной компоненты и расчет ошибок модели. На основании полученных данных выбирается наиболее точная модель.

4.     

Рис. 2. Алгоритм прогнозирования объемов продаж

5.    Расчет точечного и интервального прогнозов.

Прогнозирование строится на проекции временного ряда в будущее:

 где:    – прогнозное значение объёма продаж;

 – фактическое значение объёма продаж в предыдущем году;

 – значение модели;

 – константа сглаживания.

При прогнозировании учитывается доверительный интервал и характер продаж с учетом сезонности товара.

Графически прогноз на будущий год представлен на рис. 3.

Рис. 3. Прогноз объемов продаж продукции предприятия в 2012 г.

Сайт – основа интернет-канала распределения

Основным коммуникационным средством сети Интернет в наше время является WorldWideWeb. Развитие «всемирной паутины» вывело из оборота многие ранее популярные ресурсы, например, Gopher, Telnetи др. Если рассматривать  WWWкак канал распределения произведенной продукции, то его базовым элементом следует считать сайт – семантически и стилистическим однородный фрагмент сети, концентрирующий большую часть ссылок внутри своей логической структуры. 

Методика разработки веб-сайта представлена на рис. 4.

Рис. 4. Методика разработки веб-сайта для интернет-канала распределения

Анализ опыта Web-разработчиков позволил предложить обобщенный алгоритм продвижения сайта в поисковых системах и каталогах (рис. 5). Он заключается в последовательном выполнении ряда мероприятий, оценки результатов и принятию решений о дальнейшем пути развития Интернет-проекта.

Рис. 5. Методика повышения рейтинга сайта

Выводы

Всемирная сеть Интернет располагает коммуникационными возможностями, которые способны соединить производителей и потребителей товаров и услуг.  Многие ресурсы сети можно использовать в качестве виртуальных каналов распределения продукции. Выбор рациональной стратегии продвижения товаров через Интернет невозможен без использования современных моделей и методов оптимального распределения и прогнозирования.

Список литературы

1.    Наумов В.Н. Развитие принципов маркетинга взаимодействия для управления каналами сбыта // Проблемы современной экономики. 2008. № 2. С. 222-226.

2.    Макаренко М.В., Канке А.А. Закупочная и распределительная логистика. М.: ГУУ, 2003. 170 с.

3.    Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория : пер. с англ. М.: Мир, 1980. 536 с.

4.    Хайруллин Я.Н. Основные направления совершенствования системы управления сбытом на предприятии // Проблемы экономики и управления.  2004.  № 2. С. 26-29.

5.    Петрик Е.А. Интернет-маркетинг: учеб. пособие. М.: Изд-во Московская финансово-промышленная академия, 2004. 299 с.