Расчет интенсивности связи между товарами при их закупках

Министерство сельского хозяйства и

продовольствия Российской Федерации

С.-Петербургский государственный

аграрный университет

_______________________________

Кафедра надежности и технического

сервиса машин

РАСЧЕТ ИНТЕНСИВНОСТИ СВЯЗИ МЕЖДУ

ТОВАРАМИ ПРИ ИХ ЗАКУПКАХ

Методические указания к практическому

занятию по дисциплине «Маркетинг тех-

нического сервиса» для студентов инже-

нерного факультета

С.-Петербург

2000

Методические указания разработаны канд. техн. наук, доцентом

Одобрены на заседании кафедры НТСМ (протокол от 01.01.01)

Утверждены и рекомендованы к изданию методической комиссией факультета механизации сельского хозяйства СПбГАУ (протокол

от 01.01.2001 г.)

Рецензент – д. т.н., профессор кафедры ТСХМ

1.  ОБЩИЕ УКАЗАНИЯ

1.1.  Цель занятия:

-  закрепить теоретические знания и освоить методику расчета интенсивности связи между товарами при их закупках

1.2.  Порядок выполнения задания

1.  Изучить лекционный материал или литературу [1], [2] и получить допуск на выполнение задания. Получить у преподавателя один из вариантов исходных данных (табл. 4) и заполнить табл. 1 отчета.

2.  Составить матрицу частоты совместных закупок товаров и заполнить табл. 2 отчета.

3.  Рассчитать «весы» каждой закупки с учетом числа наименований приобретаемых товаров и составить табл.3 отчета.

4.  Составить модифицированную матрицу частоты совместных закупок, заполнив для этого табл.4 отчета, и выбрать товары, закупаемые совместно наиболее часто.

5.  Разработать предложение по оптимизации продаж товаров, оформить отчет и предъявить его преподавателю для защиты.

ЛИТЕРАТУРА

1.  Основы маркетинга. М.: Прогресс, 1992. – 698 с.

2.  Маркетинг. М.:Экономика, 1993. – 335 с.

2.  ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Как промышленные, так и сервисные предприятия, равно как и индивидуальные покупатели приобретают часто товары многих наименований за один раз. Причин этому может быть несколько. Например, определенные товары могут взаимно дополнять друг друга при удовлетворении какой-либо потребности (связка по –потребности), например в ремонте автомобиля. Желание приготовить праздничный ужин ведет к необходимости приобретения, скажем мяса, картофеля, вина, салфеток, свечей, цветов и т. д. Связь товаров по потребности еще не означает, что они все будут куплены в одном магазине. Если существует такое намерение, говорят о связке спроса. В случае, если по каким-то причинам многие товары покупаются за один раз, то это означает наличие между ними покупательской связки. Часто между этими продуктами нет ничего общего, кроме того, что они продаются в одном магазине.

Если рассматривать большое количество покупок, то выяснится, что имеются сочетания товаров, которые часто покупаются вместе, с то время как другие почти никогда. Интенсивность связи между продуктами различна. Измерить её и использовать в целях маркетинга – первейшая задача работы по обеспечению объема продаж товаров. Методика решения этой задачи и рассмотрена ниже.

3. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

Исходными данными к выполнению расчетов является информация о закупках ремонтных материалов и запасных частей шести наименований (закодированных цифрами) в магазине предприятия технического сервиса. При этом данные по первым четырем наименования товаров являются общими для всех студентов, а по последним двум заполняются преподавателем для обеспечения индивидуального задания каждому студенту.

Таблица 1.

Десять связанных покупок из ассортимента в шесть товаров

4. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ВЫПОЛНЕНИЯ РАСЧЕТОВ

4.1. Произвести первичное определение интенсивности связи между закупаемыми товарами.

Простейший метод определения интенсивности связи заключается в подсчете частоты совместной покупки определенной пары товаров. Допустим, что ассортимент состоит из шести товаров и было сделано семь покупок, которые показаны в табл. 2

Таблица 2

Семь связанных покупок из ассортимента в шесть товаров.

На основе исходной таблицы закупок следует построить матрицу частоты совместных покупок, сведя результаты в табл.3. В табл.3 каждая разовая совместная покупка двух товаров («пары» товаров) получает значение 1, двукратная – 2 и т. д. Самую высокую связь, как видно из табл.3, имеют товары С и D, т. к. значение интенсивности связи у них равно 5.

Таблица 3

Матрица частоты совместных покупок

4.2. Расчет «взвешенных» значений частоты совместной закупки товаров.

Суммы по строкам и по столбцам уже показывают, насколько продукт связан с другими составляющими программы продаж. Однако основываться на этих значениях не рекомендуется, поскольку тот товар, который был приобретен хотя бы один раз, но вместе с большим количеством других, сильнее влияет на результаты, чем тот, что приобретался чаще с другими, но в маленьких покупках. Так, товары Е и F приобретались по 2 раза, но в совершенно разном окружении, нежели товары В и С, которые тоже приобретались по 2 раза.

Это искажение необходимо устранить путем «взвешивания» каждой покупки по «фактору»

d=1/(n-1),

где n – число наименований (видов) товаров в каждой покупке. Другими словами, каждое значение в клетке матрицы табл.2 делят на (n – 1), результаты сводят в табл.4

Таблица 4

Результаты расчета «взвешенных» значений

частоты совместных закупок товаров.

4.3. Составление модифицированной матрицы частоты совместных закупок товаров.

Далее производят суммирование «взвешенных» значений совместных закупок каждой пары товаров в табл. 4. При этом для каждой пары совместно приобретенных товаров всякий раз берется одно число из этой таблицы (например для товаров С и D суммируют значения:

). Полученные суммы заносят в табл. 5, приведя их потом к одному общему знаменателю для облегчения сравнимости результатов.

Значения чисел в этой матрице передают очищенную от искажений интенсивность связи между товарами. В данном случае наиболее сильная связь существует между товарами Е и F, которые два раза приобретались совместно, а не между С и D, как следует из табл.3.

Недостатком рассмотренного метода является его одномерность. Связь просматривается в каждом конкретном случае лишь между двумя товарами. Применяя многодименсиональное шкалирование, можно представить более комплексные связи между продуктами.

Далее студент должен разработать выводы из выявленного эффекта связи между товарами, исходя из следующего.

Знание этой связи, с одной стороны, позволяет более обоснованно решать судьбу товара. Если он приносит плохие результаты и не связан с другими, то его можно исключить из программы, и наоборот, стоит сохранить те товары, которые хотя и не приносят большой прибыли, но вызывают совместные закупки. С другой стороны, результаты анализа связей можно использовать и для проведения других мероприятий маркетинга. Рекомендуется учитывать эффекты связи для рекламы и в ходе акции по поддержке сбыта. Немаловажным является учет этих связей при планировании расположения различных товаров а магазине предприятия. При определении цен товаров так же полезно учитывать связь между ними.

Таблица 5.

Модифицированная матрица частоты

совместных закупок товаров.

О Т Ч Е Т

о выполнении практического занятия на тему: «Расчет

интенсивности связи между товарами при их закупках»

Вариант …….

Таблица 1

Исходные данные (десять связанных покупок

из ассортимента в 6 товаров)

Таблица 2

Матрица частоты совместных покупок

Таблица3

Результаты расчета «взвешенных» значений

Частоты совместных закупок товаров.

Таблица 4

Модифицированная матрица частоты

совместных закупок товаров.

Выводы и рекомендации по результатам расчета:

1.  ………………………………….

2.  ………………………………….

3.  ………………………………….

Выполнил студент ………гр. ………………………….

(фамилия, И. О.)

Принял …………………………………………………….

(фамилия, И. О.)

Дата «……» ……………………….

Типография СПбГАУ

Зак. _____ Тираж ______

П. л. ____

Подписано к печати _________________________________________