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 = b0 + b1 × Ц,
де N – теоретичне значення обсягу збуту при відповідній ціні.
Для обчислення b0 та b1 розв’яжемо систему нормальних рівнянь:
m m
∑ ni = m × b0 + b1 ∑ Ці
i =1 i =1
m m m
∑ ni × Ці = b0 ∑ Ці + b1 ∑ Ці2
i =1 i = 1 i = 1
де m – кількість замірів у проведеному дослідженні.
Щоб розвязати дану систему помножимо перше рівняння на:
m
∑ Ці
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 b0
5706= 12 × b0 + b1 × 828
374714= b0 × 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 = ∑ (Ni –nс.)2 / m;
i = 1
де σ2n – загальна дисперсія, σ2n = ∑ ni2 / m - ∑ni / m
і =1 і = 1
σ2 N = 224,0693 / 12 = 18,67
σ2n = 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.
