Маркетинг – система управления сбытовой деятельностью организации, направленная на получение прибыли посредством учета и активного влияния на рыночные условия. Для того чтобы добиться желаемого отклика со стороны целевых потребителей предприятия используют самые разнообразные средства и инструменты маркетинга. Однако любое мероприятие в рамках стратегии маркетинга несет издержки. Поэтому очень важно четко понимать связь издержек и отдачи от маркетинговой деятельности.
Одним из инструментов, позволяющих оценивать и прогнозировать прибыль является корреляционно-регрессионный анализ. В целях рассмотрения эффективности применяемой маркетинговой стратегии устойчивого развития торговой фирмы, нами предлагается рассмотреть связь прибыли предприятия и расходов на маркетинговую деятельность. Такая многофакторная модель позволит через расчетные показатели охватить все использованные ресурсы и факторы и увязать их с общими экономическими результатами деятельности фирмы
С целью определения влияния на чистую прибыль различных факторов в маркетинговой деятельности построим экономико-математическую модель чистой прибыли предприятия. В модель включим следующие признаки:
у – результативный признак – чистая прибыль фирмы, тыс. руб.;
х1 – факторный признак – расходы на маркетинговую деятельность, тыс. руб.;
х2 – факторный признак – расходы на рекламную деятельность, тыс. руб.;
х3 – факторный признак – уровень распределения средств на маркетинг, доли ед.;
х4 – факторный признак – издержки обращения, %.
Исходные данные для построения модели чистой прибыли представлены в таблице 1.
Таблица 1. Исходные данные для построения модели чистой прибыли фирмы
Дата |
Чистая прибыль, тыс. руб. |
Расходы на маркетинговую деятельность, тыс. руб. |
Расходы на рекламную деятельность, тыс. руб. |
Уровень распределения средств на маркетинг, доли ед. |
Издержки обращения, % |
Iполугодие 2010г. |
548 |
314 |
714 |
0,62 |
42,4 |
II полугодие 2010г. |
532 |
318 |
688 |
0,74 |
38,3 |
I полугодие 2011г. |
591 |
487 |
732 |
0,62 |
43,3 |
II полугодие 2011г. |
561 |
411 |
708 |
0,59 |
47,9 |
I полугодие 2012г. |
438 |
452 |
577 |
0,44 |
49,3 |
II полугодие 2012г. |
351 |
364 |
476 |
0,35 |
50,5 |
Построим аппроксимирующие линии регрессии по всем факторам, исходя из следующих условий: ряды регрессии не должны содержать аномальные уровни; аппроксимирующие линии должны удовлетворять критерию Фишера (быть статистически значимыми с вероятностью 0,95)
Все возможные вычисления проведем с использованием программных средств (например, «MSExcel»).Аномальность уровней ряда проверены при помощи метода Ирвина.
С целью оценки связи показателей нами был проведем расчет парных коэффициент корреляции.
Таблица 2. Парные коэффициенты корреляции
Показатели |
Чистая прибыль |
Расходы на маркетинговую деятельность |
Расходы на рекламную деятельность |
Уровень распределения средств на маркетинг |
Издержки обращения |
Чистая прибыль |
1 |
||||
Расходы на маркетинговую деятельность |
-0,15234 |
1 |
|||
Расходы на рекламную деятельность |
0,994769 |
-0,21558 |
1 |
||
Уровень распределения средств на маркетинг |
0,854809 |
-0,48345 |
0,879583 |
1 |
|
Издержки обращения |
-0,65747 |
0,684772 |
-0,69618 |
-0,9186 |
1 |
С результативным показателем имеет прямую тесную связь показатель расходов на рекламную деятельность, а также уровень распределения средств на маркетинг. В свою очередь, обратную связь имеет показатель чистой прибыли с показателем уровня издержек обращения.
В модели оставим те факторы, которые имеют большее значение (по модулю) коэффициента парной корреляции с результативным фактором.
В частности имеем следующие значения: |ry;x1|=0,1523, |ry;x2|=0,9948, |ry;x3|=0,8548, |ry;x4|=0,6575.
Следовательно, в модели оставим факторы: расходы на рекламную деятельность, уровень распределения средств на маркетинг.
В результате проведенного регрессионного анализа построено уравнение множественной регрессии:У= -89,7921+0,9636х1-57,5683х2.
Поскольку коэффициент детерминации R2 равен 0,99, то можно говорить о том, что 99,6% вариации зависимой переменной y учтено в модели и обусловлено влиянием включенных в модель факторов.
Для построения прогноза результативного показателя, необходимо спрогнозировать факторные признаки.
Для этого, построим график факторов временного ряда, при этом, добавим линию тренда и изобразим уравнения регрессий на графике (см. рисунки 2 и 3).
Рисунок 2 – Прогноз расходов на рекламную деятельность на 1 полугодие 2013 года, тыс. руб.
Рисунок 3 – Прогноз уровня расходов на маркетинг на 1 полугодие 2013 года, доли ед.
Далее на основании приведенных формул уравнения регрессии, строим прогноз результативного фактора уt. Результат прогноза представлен в таблице 3.
Таблица 3. Результат прогноза чистой прибыли
Факторы |
Прогноз на период 7 |
Расходы на рекламную деятельность, тыс. руб. |
315,321 |
Уровень расходов на маркетинг, доли ед. |
0,1366 |
Чистая прибыль предприятия, тыс. руб. |
206,1874 |
Следует отметить, что чистая прибыль в первом полугодии 2013 года у исследуемого предприятия при сохранении имеющихся тенденций в части имеющихся темпов изменения факторных признаков, снизится до 206 тыс. руб.
Таким образом, благодаря инструментам корреляционно-регрессионного анализа возможна оценка связи и прогнозирование изменения прибыли предприятия в результате изменения уровня маркетинговых расходов, а также расходов на осуществление рекламной деятельности. Это позволяет предприятию обоснованно подходить к разработке маркетинговой стратегии в целом и отдельных мероприятий в частности.