Preuzmite METODE PREDVIDJANJA PRODAJE i više Esej u PDF od Marketing samo na Docsity!
VISOKA ŠKOLA AKADEMSKIH STUDIJA
"AKADEMIJA ZA POSLOVNU EKONOMIJU"
ČAČAK
Predmet: MARKETING INFORMACIONI SISTEM
SEMINARSKI RAD
Tema: METODE PREDVIĐANJA PRODAJE
Profesor: Student:Medard Jović
Doc. Dr. Mladen Mirosavljević
Br. Indeksa:182/
Čačak, 2017.
SADRŽAJ
4 UVOD........................................................................... 2
5 Predviđanje prodaje .................................................... 3
5.1 1.1 Uloga predviđanja ..................................................................................................... 4 5.2 (^) 1.2 Karakteristike predviđanja.......................................................................................... 5 5.3 1.3 Najčešće upotrebljavani pristupi predviđanju prodaje............................................... 6
6 2. Metode i alati........................................................... 7
6.1 2.1 Pregled AMP aplikacija.............................................................................................. 9 6.2 2.2 Analitički mrežni proces............................................................................................ 10 6.3 (^) 2.3 Opis problema i konstrukcij a AMP modela............................................................... 11
7 ZAKLJUČAK.................................................................. 13
8 LITERATURA................................................................. 14
UVOD
Predviđanje prodaje zahteva dobru prodajnu strategiju Predviđanje prodaje podrazumeva detaljno ispitivanje tržišta, potrošačkih navika i želja kupaca. S početkom bilo kakvih prodajnih aktivnosti neophodno je započeti i predviđanje prodaje. Predviđanje prodaje je, najkraće rečeno, pretpostavka o tome koliki će biti prihodi od prodaje u roku od mesec dana, četiri meseca, pola godine ili više. Dakle,
na stvaranje pravih planova i rasporeda, u kojima neće doći, ili ne bi trebalo doći, do nestašica ili
viška.
Osim ovoga, predviđanje prodaje neophodno je za srednjoročnu projekciju prihoda, što je izuzetno važno u slučaju da kompanija traži spoljno finansiranje. Investitori žele znati o načinima i obimu prodajnih aktivnosti. Precizne prognoze će obezbediti kredibilitet u očima potencijalnih investitora.
Dobro predviđanje prodaje mnogo je više od rutinskog izveštaja sastavljenog od brojeva - dobro predviđanje prodaje podrazumeva dobru strategiju prodaje. Prognoza ne čini strategija, već strategija upućuje na pravilnu taktiku i određuje logične korake u predviđanju prodaje. Ako je mapa loša, u ovom slučaju strategija, nemoguće je doći do cilja, odnosno napraviti pravu prognozu prodaje.
Dobra prognoza prodaje zahteva i razumevanje ponašanja kupaca / klijenata. Bilo da se koriste kvantitativne ili kvalitativne metode, podaci o ponašanju kupaca, njihovim željama, kritikama i sl., Najbolje su smernice za predviđanje prodaje. Često se ove dve metode kombinuju, dakle koriste se kombinacije prikupljenih podataka (analiza pomoću kvantitativne tehnike) s kvalitativnom analizom (stručna mišljenja i fokus grupe). Izuzetno je važno osigurati podatke o tome kako kupci odlučuju o kupovini, jer će upravo ti podaci olakšati predviđanje prodaje u narednom periodu. Stalno unapređenje, odnosno poboljšanje procesa, takođe je izuzetno važno za predviđanje prodaje. 1
Predviđanje buduće tražnje predstavlja osnovu aktivnosti menadžera zaduženih za upravljanje lancima nabavke prilikom njihovog planiranja i donošenja odluka. U ovom delu ćemo se detaljnije pozabaviti načinom na koji se istorijski podaci mogu iskoristiti za predviđanje buduće potražnje.
1.1 Uloga predviđanja
Predviđanje buduće tražnje predstavlja osnovu za sve strategijske i planske odluke u lancu nabavke.
Svi ulazni procesi u određenom lancu nabavke se obavljaju na osnovu anticipacije potražnje od strane kupaca, dok se svi izlazni procesi obavljaju kao odgovor na njihove konkretne zahteve. Za sve ulazne procese, menadžer mora da ima planirane obime proizvodnje, dok je za izlazne procese neophodno da ima izrađene planove proizvodnih kapaciteta kako bi preduzeće bilo u mogućnosti da tržištu ponudi neophodne količine. U oba slučaja, prvi korak koji menadžer lanca nabavke mora da načini je da predvidi kakva će potražnja kupaca biti u budućnosti.
Uzmimo, na primer, kompaniju koja se bavi proizvodnjom personalnih računara po zahtevima kupaca. Ova kompanija naručuje računarske komponente na osnovu predviđene tražnje od strane kupaca, a proizvodnja računara se obavlja na osnovu konkretnih zahteva svakog pojedinačnog kupca. Menadžer proizvodnje mora da obezbedi da kompanija poruči odgovarajući broj komponenti na osnovu njegovog predviđanja buduće tražnje od strane kupaca.
(^1) http://novovrijeme.ba/predvidjanje-prodaje-zahtijeva-dobru-prodajnu-strategiju/
Menadžeri lanaca nabavke planiraju sve aktivnosti u okviru lanaca na osnovu pretpostavki o tome
kada će se obaviti konačna prodaja kupcima. U slučaju proizvođača računara, kompanija Intel može biti jedan od mogućih dobavljača centralnih procesora za njihove proizvode. Kompaniji Intel je potrebno nekoliko nedelja da proizvede i isporuči procesore, tako da proizvođač računara nije u mogućnosti da toliko dugo čeka na isporuku neophodnih delova. Kupci su spremni da na izradu računarske konfiguracije po svojoj želji sačekaju najviše nekoliko dana, rok isporuke od nekoliko nedelja ili meseci ni u kom slučaju neće biti prihvatljiv. Zbog toga, Intel mora da proizvede procesore pre konkretnih porudžbina koje dobije od kupaca. To dovodi do toga da i Intel i proizvođač računara izvrše planiranje buduće potražnje procesora i da na osnovu tih informacija naprave svoje planove nabavke i proizvodnje.
Predviđanje prodaje predstavlja osnovu za neke od najvažnijih odluka u skoro svim funkcionalnim delovima preduzeća:
Proizvodnja - Raspored, kontrola inventara, agregatno planiranje.
Marketing - Alokacija prodajnog osoblja, promocije, uvođenje novih proizvoda.
Finansije - Investiranje u proizvodne pogone / opremu, budžetsko planiranje.
Ljudski resursi - Planiranje radne snage, zapošljavanje, otpuštanje.
1.2 Karakteristike predviđanja
Preduzeća i menadžeri lanaca nabavke uvek moraju imati na umu sledeće karakteristike predviđanja:
Predviđanja se nikada ne podudaraju sa realnim stanjem u budućnosti i zbog toga u njih mora biti uključena i očekivana mera greške prilikom njihove izrade.
Dugoročna predviđanja su po pravilu manje pouzdana od kratkoročnih predviđanja. Dugoročna predviđanja imaju veću standardnu devijaciju greške u odnosu na kratkoročna.
Grupna predviđanja su po pravilu pouzdanija od pojedinačnih. Grupna predviđanja po pravilu najčešće imaju manju standardnu devijaciju greške u odnosu na pojedinačna.
Komponente predviđanja i metode za predviđanje
Metode predviđanja se mogu klasifikovati u sledeće četiri vrste:
Kvalitativne metode - Kvalitativne metode predviđanja su u osnovi subjektivne prirode. Oslanjaju se na ljudske procene i mišljenja na osnovu kojih se kreiraju predviđanja. One su najprimerenija u situacijama kada se raspolaže sa malo istorijskih podataka i u situacijama kada eksperti raspolažu
Integrisanje planiranja tražnje i predviđanja.
Identifikovanje najvažnijih faktora koji mogu uticati na predviđanje prodaje.
Razumevanje i identifikovanje segmenata kupaca.
Odabir odgovarajuće tehnike predviđanja.
Uspostavljanje performansi i merenje grešaka nastalih procesom predviđanja.
2. Metode i alati
Kao i svaki drugi proces, i predviđanje prodaje zahteva adekvatne alate i metode. Najznačajnije metode za predviđanje prodaje (Moutinho et al., 1998) su: subjektivne metode predviđanja, istraživačke ili eksplorativne metode, normativne prognostičke metode i S-krivulje rasta. Subjektivne metode koriste se u svakodnevnom predviđanju za procenu efekata promocije, promene cena i kompeticije. Istraživačke metode podrazumevaju metode kojima se prosuđuju alternativne mogućnosti u budućnosti. Osim strateškog planiranja, te metode imaju široku primenu i u donošenju odluka i u analizi posledica odluka. U te se metode ubrajaju: Metoda scenarija, Delfi metoda, Proces nominalnih grupa, Metoda studije slučaja, Analitički uvid u hijerarhijski proces, Analiza međuuticaja i metoda Analogije. Normativne prognostičke metode zasnovane su na premisi o budućnosti na koju se može uticati. Poslovne organizacije dostižu željene ciljeve definišući željenu budućnost i poduzimajući aktivnosti potrebne za postizanje te budućnosti. Metoda predviđanja S-krivuljama rasta obuhvata različite verzije Gompertzovih i logističkih krivulja, koje se još nazivaju i krivuljama rasta, zasićenja ili supstitucije. Pod metodama S-krivulja rasta podrazumevamo sledeće metode krive: krive životnog ciklusa, krive supstitucije, Gompertz krive, logističke krive. 2
Unapređenje softvera u velikoj je meri olakšalo sve računovodstvene procese. U skladu s tim
povećava se i broj softvera za predviđanje prodaje (Forecasting Softvare). Sada opisujemo primena analitičkog mrežnog procesa (AMP), u modeliranju i analizi različitih faktora i uticaja na proces predviđanja, u situacij ama kada postoji potreba za integracij om kontekstualnih informacij a, koje su posledica iznenadnih i nepredvidivih promena u okruženju u kojem posluje preduzeće. Model je primenjen na primeru predviđanja prodaje novog modela automobila Fiat 500 L i zasniva se na ekspertskom znanju poznavalaca kretanja na tržištu automobila, postojećim stvarnim i projektovanim trendovima prodaje automobila i subjektivnim procenama autora, a u kontekstu globalne ekonomske krize koja značajno utiče na prodaju automobila na čitavom svetskom tržištu.
(^2) P. Mimović, Ekonomski fakultet Univerziteta u Kragujevcu, Đ. Pucara 3, 34000 Kragujevac, Srbija; e-mail:
[email protected]
Polazna hipoteza je da se postojeće projekcij e i prognoze prodaje, koje su uradile stručne službe FIAT
korporacij e, uspešno mogu korigovati procenama dobij enim primenom AMP modela predviđanja tražnje, što bi, u krajnjoj instanci, trebalo da rezultira tačnij im predviđanjem. Cilj istraživanja je da se integracij om i koordinacij om kontekstualnih informacij a, koje se ne mogu adekvatno inkorporirati korišćenjem kvantitativnih metoda predviđanja (pre svega, vremenskih serij a), smanji neizvesnost i stvore pretpostavke za optimizacij u procesa predviđanja na bazi primene AMP modela. Primena AMP predviđanja na primeru automobilske industrij e može doprineti boljem razumevanju njenog funkcionisanja u globalnom okruženju, posebno u uslovima krize i recesije, a imajući u vidu njihovu međuzavisnost. 3
Kada je u pitanju predviđanje prodaje novih proizvoda, nedostatak istorij skih informacij a favorizuje primenu kvalitativnih metoda predviđanja. Važna, suštinska prednost kvalitativnih metoda predviđanja, u odnosu na kvantitativne metode predviđanja, ogleda se u njihovom potencij alu da predvide promene koje mogu nastati u tražnji za novim proizvodom i, implicitno, obimu njegove prodaje.
Iako se AMP model temelji na subjektivnim procenama, karakteriše ga uspešna primena u brojnim oblastima predviđanja, sposobnost brzog inkorporiranja povratnih informacij a i mogućnost jednostavne komparacij e sa stvarnim rezultatima.
Struktura rada je organizovana na sledeći način: U drugom delu, koji sadrži dve sekcije, dat je pregled literature koja tangira problem predviđanja prodaje automobila, uz kratak opis obrađivanih problema i korišćenih metoda predviđanja, kao i pregled relevantnih referenci vezanih za primenu analitičkog mrežnog procesa, sa posebnim osvrtom na oblast predviđanja, čime je definisan teorijsko-metodološki okvir za rešavanje posmatranog problema predviđanja. U trećem delu rada najpre je opisan AMP metod, a zatim i primenjen na konkretnoj studij i slučaja. Svi ovi problemi se uglavnom oslanjaju na merenje i odnose u procesu višekriterij umskog odlučivanja i zasnivaju se na proceni menadžerskih preferencij a. Jedan takav problem je i predviđanje, koje uključuje brojne međusobno povezane i često konfliktne faktore i zavisnosti koje je potrebno uzeti u obzir, kako bi se donela optimalna poslovna odluka. Na kraju, dati su rezultati modela zajedno sa postoptimalnom analizom, kao i zaključak, sa mogućim naznakama za buduća istraživanja.
U svojoj istraživačkoj studiji tržišta automobila, Karlson i Umble (1980) predviđaju tražnju automobila u periodu od 1979. do 1983. godine, klasifikacij om automobila u pet kategorij a: pod- kompaktni, kompaktni, srednji, standard i luksuz. Autori su pokušali da utvrde prirodu odnosa cene benzina i drugih relevantnih faktora i prodaje automobila, zaključivši da je prodaja kompaktnih vozila
(^3) Izvor:http://www. ekfak.kg.ac.rs
demonstriraju primenu AMP u predviđanju prodaje novog proizvoda, naglašavajući višekriterij umsku
prirodu problema i razliku između predviđanja prodaje u opštem slučaju i predviđanja prodaje novog proizvoda, koje karakteriše ograničena količina informacija, raspoloživo vreme za analizu i neizvesnost u pogledu reakcije tržišta na novi proizvod.
Grafikon 1 Pregled AMP aplikacija Izvor: Voulgaridou et al, 2009, 40
2.2 Analitički mrežni proces
Analitički mrežni proces (AMP) je metod za podršku odlučivanju koji je razvio Thomas Saaty (2001)
i koji omogućuje obuhvatanje, kvantifikovanje i objekti-vizaciju svih relevantnih, opipljivih i neopipiljivih faktora u procesu odlučivanja, kao i sve postojeće uticaje između kriterijuma odlučivanja i alternativa. (Jharkharia & Shankar, 2007). Generalizujući pristup supermatrice, uveden u AHP koncept, AMP omogućuje interakcije i feedback unutar i između komponenata modela: u klasterima (unutrašnja zavisnost) i između klastera (spoljašnja zavisnost). Ovakav feedback uspešno obuhvata kompleksne veze, posebno u slučajevima rizika i neizvesnosti.
Jedan AMP model se sastoji iz dva dela. Prvi deo čine kontrolna hijerarhija ili mreža kriterijuma i podkriterijuma, koji kontrolišu interakcije u sistemu koji se proučava. Drugi deo je mreža uticaja, između elemenata i klastera, pri čemu jedan AMP model može imati jednu ili veći broj mreža. Osim toga, problem se često proučava kroz kontrolnu hijerarhiju ili sistem koji čine koristi, troškovi, mogućnosti i rizik. Sintetizovani rezultati četiri kontrolna sistema kombinuju se tako što se izračunava količnik proizvoda koristi i mogućnosti i proizvoda troškova i rizika, kako bi se determinisao najbolji ishod. Postupak primene AMP modela odlučivanja ima pet koraka (Saaty, 2001):
- Dekompozicij a problema. Problem odlučivanja se dekomponuje na njegove glavne
komponente.
- Formiranje klastera za evaluaciju. Nakon definisanja ciljeva odlučivanja, neophodno je
generisati i klastere za evaluaciju, i to: kriterijumski, sub-kriterijumski (ukoliko je to moguće) i klaster alternativa.
- Strukturiranje AMP modela. AMP je primenjivan na različite probleme odlučivanja u oblasti marketinga, zdravstva, politike, vojnih pitanja, društva, predviđanja itd. Njegova tačnost predviđanja pokazala se impresivnom u aplikacijama u oblasti ekonomskih trendova, sportskih dešavanja i drugih događaja, čij i je ishod kasnije postao poznat.
- Poređenje parova i utvrđivanje prioriteta. U ovom koraku potrebno je izvršiti poređenja parova elemenata odlučivanja, kao i sintezu prioriteta za sve alternative. Kada se vrše poređenja parova u AMP modelu, pitanja se formulišu u smislu dominacije ili uticaja, što je centralni koncept u primeni AHP/AMP metodologije. Ako je poznat kontrolni kriterijum, koji, od dva elementa koji se porede u odnosu na njega, ima veći uticaj (dominantniji je) u odnosu na taj kontrolni kriterijum? Ili, u slučaju da postoji povratna sprega, koji od ta dva elementa je pod većim uticajem kontrolnog kriterij uma? Procene se vrše prema fundamentalnoj skali 1-9 (Tabela 1), za koju je u komparativnim studij ama pokazano da najadekvatnije simulira ljudsko razmišljanje.
- Analiza osetljivosti rešenja. Moguće je na kraju izvršiti i analizu osetljivosti rešenja u smislu uticaja koji promena važnosti nekog kriterijuma ili podkriterijuma ima na dobijeno rešenje i konačan ishod, te posmatranjem utvrditi koliko su veliki ili mali ovi pokazatelji.
2.3 Opis problema i konstrukcij a AMP modela
Model analitičkog mrežnog procesa primenjujemo na problem predviđanja prodaje novog modela
automobila Fiat 500 L. Kako kažu u FIAT-u, model 500 L kombinuje karakteristike svojstvene različitim klasama automobila, s ciljem da ponudi karakterističan i drugačij i automobil koji će biti alternativa tradicionalnim modelima B i C klase. Oznaka „L“ sublimira tri ključne dimenzije, koje predstavljaju iskorak u odnosu na model Fiat 500: veličinu (Large), tj. veliki, funkcionalan i efikasan prostor, svetlost (Lightness), korišćenje prijateljske i ekološke tehnologije koja život čini jednostavnij im i kvalitetnijim i podešavajuće okruženje (Lo ), dizajn koji omogućuje da se “život živi punim plućima”. Procenjena prodaja FGA (Fiat Group Automobiles), sadržana u planu koji je predstavio S. Markione, izvršni direktor FIAT korporacij e, je 2,7 miliona vozila u 2012. godini, 3,4 miliona vozila u 2013. godini i 3,8 miliona
da su razlozi za neuspeh modela Fiat 500, pre svega, nerealna očekivanja, imajući u vidu loše
pokazatelje kretanja svetske privrede koji neminovno imaju uticaja i na automobilsku indiustriju, ali i, kako se pokazalo, organizacioni problemi FIAT-a, kao što su: neadekvatna dilerska mreža, kašnjenja u proizvodnji, zakasnela marketing kampanja i loša bezbednosna ocena, što se pokazalo ključnim uzrokom relativnog neuspeha modela Fiat 500 na američkom tržištu. Podsetićemo da je projektovana proizvodnja modela Fiat 500 L u početku predviđena na 25000-35000 vozila godišnje, sa očekivanjem da će u 2013. godini narasti na 150000 ili 200000 automobila. Imajući u vidu da je i za starij i model Fiat 500 prvobitna prognoza bila prodaja od 50000 vozila godišnje, a da je ostvarena prodaja iznosila 20000 vozila, predviđanje prodaje novog modela očigledno ne može biti bazirano na očekivanim ili projektovanim trendovima, posebno kada se imaju u vidu organizacioni problemi s kojima se FIAT suočava, kao i osetljivost automobilske industrije na globalne ekonomske trendove. Proizvodni program putničkih i komercijalnih vozila grupacije FIAT, zaključno sa junom 2012. godine, a u odnosu na isti period u 2011. godini, zabeležio je apsolutni pad prodaje sa 929366 vozila na 839754 vozila, što je smanjenje od 9,64%. S druge strane, procenjena prodaja automobila za period od 2011. godine do 2015. godine kao i predviđanje prodaje osam najvećih svetskih proizvođača automobila za avgust mesec 2012. godine ukazuju na optimizam u proceni, koji bi se mogao objasniti pozitivnim ekonomskim trendovima u SAD, rastućom tražnjom u Kini i Indiji i očekivanjem da će se ti trendovi nastaviti i u narednom periodu, što se, takođe, ne sme zanemariti. Rezultati mogu imati praktične implikacije, u smislu metodološke podrške menadžerima u automobilskoj industriji, da na bazi formalnih modela predviđanja/ odlučivanja bolje shvate okruženje u kojem posluju i donose bolje strateške odluke. Teorijske implikacije se ogledaju u činjenici da je potvrđena efektivna sposobnost analitičkog mrežnog procesa da koncepcijski obuhvati sve relevantne faktore iz konteksta predviđanja/odlučivanja i da, uprkos uobičajenim ograničenjima koja se sreću prilikom primene kvalitativnih metoda predviđanja (preciznost, nedostatak informacija, pristrasnost, cena i dr.), može poslužiti kao zadovoljavajuća osnova za kreativno rešavanje problema odlučivanja u situacijama rastuće kompleksnosti i neizvesnosti, kada je potrebno brzo doneti odluku.
ZAKLJUČAK
Usled mogućih implikacija na potrošnju i ekonomiju u celini, predviđanje prodaje trajnih potrošnih
dobara, kao što su automobili, ima veliki značaj, naročito ako se ima u vidu da automobilska industrija ima ključnu ulogu u mnogim ekonomijama i predstavlja njihovu glavnu pokretačku snagu i generator
privrednog rasta i razvoja. Potražnja za automobilima značajno utiče na trendove za putovanja i
turizam, razvoj saobraćajne infrastrukture i obrasce stanovanja (Ebu-Eisheh & Mannering, 2002), a sve ove aktivnosti doprinose privrednoj ekspanziji i otvaranju novih radnih mesta. S druge strane, privredna ekspanzija vrši pritisak na političare, ekonomiste, urbaniste i saobraćajne inženjere da budu svesni trendova u potražnji automobila i da povratne informacije od njih inkorporiraju u svoje planove i projekte. Kupovina automobila je kritična potrošačka odluka koja je pod uticajem brojnih psiholoških, socioloških i ekonomskih faktora, kako u razvijenim zemljama, tako i u zemljama u razvoju (Abu Eisheh & Mannering, 2002). 4
U pokušaju da bolje razumeju kretanje tržišta automobila i budućnost automobilske industrije, novije studije i analize navode tri ključna faktora koji determinišu obim prodaje automobila: platežnu sposobnost stanovništva, sposobnost zaduživanja i motivisanost za kupovinu automobila, apostrofirajući i faktor tzv. uzdržane tražnje, koji je potrebno uzeti u obzir prilikom predviđanja prodaje automobila, posebno nakon perioda velikih padova prodaje uzrokovanih globalnim krizama (Plache, 2011). Automobilsko tržište ima velik udeo na tržištu trajnih potrošnih dobara i kompanije koje se bave proizvodnjom automobila ne mogu da eliminišu potrebu da predvide prodaju novih modela (Kahn, 2002), bez obzira na neizvesnost koja je prisutna u razvoju i plasmanu i objektivna ograničenja, koja ne retko, pored neralnih očekivanja, dovode do pogrešnih procena i velikih gubitaka.
LITERATURA
- P. Mimović, Primena analitičkog mrežnog procesa u predviđanju prodaje automobila Fiat 500 L.
- http://novovrijeme.ba/predvidjanje-prodaje-zahtijeva-dobru-prodajnu-strategiju/
- http://www. ekfak.kg.ac.rs
(^4) P. Mimović, Primena analitičkog mrežnog procesa u predviđanju prodaje automobila Fiat 500 L.
