Моделирование процедуры оценки эффективности товарной политики

Прогнозирование объема продаж – неотъемлемая часть процесса принятия решения при формировании товарной политики. Это систематическая проверка ресурсов компании, позволяющая более полно использовать ее преимущества и своевременно выявлять потенциальные угрозы.

Методы прогнозирования

В качестве инструментария при прогнозировании используется система методов, с помощью которых анализируются причинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия. По результатам анализа формируются изменения в перспективе социально-экономического развития фирмы.

Методы прогнозирования можно классифицировать по субъективности и аналитичности. В критических точках этих измерений находятся субъективные и объективные методы, методы наивные и причинно-следственные [1].

В том случае, когда прогноз опирается не на объективные данные, а на мнение менеджера или потребителя, говорят об экспертных суждениях. Предполагается, что «эксперт» основывает свое суждение на группе причинных факторов, оценивая вероятность их реализации и их возможное влияние на уровень спроса.

Использование экспертных методов прогнозирования тесно сопряжено с понятием интеллектуального капитала сотрудника, так как эффективность прогнозирования зависит от компетентности специалиста.

Самый простой и распространенный из статистических методов прогнозирования — экстраполяция [2]. Суть его заключается в использовании исторических данных предыдущих периодов (по объемам продаж, складским запасам, количеству покупателей и т.д.) для определения общей тенденции и ее «продления в будущее». Однако необходимо отметить, что применение любой математической модели прогнозирования зависит от уровня компетенции персонала, занимающегося ее разработкой и внедрением.

Поэтому появляется необходимость разработки модели, которая, с одной стороны, учитывает математические закономерности изменения параметров системы при формировании товарной политики, а с другой, использует лучшие решения, которые генерируют сотрудники компании, обладающие определенным уровнем компетенции.

Применяемые математические модели могут быть сложными (учитывающими множество зависимых и независимых переменных), что затрудняет их применение в условиях предприятия. При этом большое количество переменных может сделать модель прогнозирования менее удобной для манипулирования и, по всей вероятности, увеличит общие затраты из-за необходимости сбора и обработки более крупных объемов данных.

В попытке достичь экономичности можно использовать «правило сложности Джеффриса». Ради простоты необходимо свести к минимуму сумму порядка, степени и нормализированных коэффициентов, освобожденных от общих для всех них факторов. В основе этого лежит идея, что, хотя включение большого количества членов в соотношение может улучшить его широту охвата, высок риск потерять точность прогнозирования [3].

Расчет экономической добавленной стоимости

Критерии эффективности товарной политики, рассматриваемые в известных работах, не позволяют оценивать эффективность товарной политики, которая, в сущности, является ядром стратегии предприятия. Поэтому предлагается использовать критерий EVA (экономической добавленной стоимости).

Стратегической целью товарной политики следует считать максимизацию добавленной стоимости компании за рассматриваемый период. Отсюда возникает необходимость разработки методики оценки эффективности товарной политики предприятия на основе предлагаемого критерия.

Расчет экономической добавленной стоимости EVA можно выполнить, используя соотношение:

, (1)

где:

ROCE – рентабельность собственного капитала, %;

CE – величина собственного капитала, в денеж.ед.;

WACC (Weighted Average Cost of Capital) – средневзвешенная стоимость капитала, %.

Средневзвешенная величина капитала рассчитывается по формуле:

, (2)

где R – доля заемного капитала;

IC – стоимость заемного капитала за вычетом налогов, %;

EC – стоимость собственного капитала.

Модель оценки эффективности формирования товарной политики на основании критерия EVA можно представить в виде зависимости, проиллюстрированной на рис.1.

Рис.1. Схема расчета показателя EVA.

EVA и товарная политика

Расчет по приведенной модели позволит повысить управляемость формирования товарной политикой как стратегическим элементом развития компании. Это также поможет оценить степень связи различных немаркетинговых показателей на эффективность маркетинговой деятельности (см. табл. 1.).

Таблица 1

Степень влияния товарной политики на значение элемента EVA

Таким образом, степень влияния товарной политики на показатель экономической добавленной стоимости довольно значительна. Поэтому возникает необходимость формирования товарной политики, направленной на увеличение стоимости бизнеса.

Решение проблемы повышения эффективности товарной политики предприятия легкой промышленности, в сущности, сводится к следующему:

– выявление совокупности факторов, оказывающих влияние на интегральный критерий EVA;

– оценка степени влияния их на поведение критерия;

– разработка мероприятий воздействия на эти факторы, реализация которых обеспечивает повышение эффективности товарной политики предприятия (значение критерия EVA).

Результаты практического применения методики

Апробация методики расчета в условиях ООО «Фома» позволила сделать следующие выводы:

– использование интегрального критерия экономической добавленной стоимости оправдано при многономенклатурном производстве, когда использование частных критериев затруднено;

– модель оценки эффективности товарной политики с использованием простой экономической модели позволяет принимать более грамотные управленческие решения и снижать вероятность ошибок.

При этом точность прогноза имеет прямую зависимость от уровня компетенции специалиста, делающего этот прогноз, и системности подхода при формировании модели. Использование методики оценки товарной политики с применением критерия EVA позволило увеличить эффективность работы предприятия на 8%.