Проведение маркетинговых исследований

Под ценовой  политикой понимаются общие принципы, которых компания собирается придерживаться в сфере установления цен на свои товары и услуги. Показателем привлекательности  продукта для потребителя зачастую является цена. В процессе проводимого  исследования большое внимание уделялось  анализу индивидуальных и средних  цен на спортивную одежду (таблица 12). В качестве средней принимается цена, встречающаяся в большинстве торговых предприятий.

Данная  информация позволяет проанализировать размер цен, устанавливаемых на спортивную одежду в анализируемых торговых предприятиях на две даты исследования - 14 февраля и 19 апреля.

 

Таблица 12.

Анализ динамики индивидуальных и средних цен  на спортивную одежду в предприятиях торговли г. Красноярска в ходе проведенного исследования

Ассорти-мент	14 февраля			19 апреля			Абсолютное  изменение			Темп изменения, %
	MМin цена	MМax цена	ССред-няя цена	MМin цена	MМax цена	Сред-няя цена	MМin цена	MМax цена	ССред-няя цена
А	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Куртки	3500	17000	5500	2600	12300	4500	-900	-4700	-1000	81,82
Жилеты	900	2600	1500	700	2500	1400	-200	-100	-100	93,33
Брюки	700	3100	2100	700	3100	2100	0	0	0	100,00
Майки	300	1700	900	450	2100	1100	150	400	200	122,22
Ветровки	1300	5200	3700	1100	7000	3300	-200	1800	-400	89, 19
Толстовки	1200	3300	1700	1100	3400	1500	-100	100	-200	88,24
Шорты	350	1600	700	300	2100	900	-50	500	200	128,57
Спортивные костюмы	2200	7200	3500	2000	7500	3500	-200	300	0	100,00
Футболки	450	2300	1100	450	2500	1200	0	200	100	109,09
Свитеры	1400	3600	2000	1300	3400	1800	-100	-200	-200	90,00

 

На основе данных таблицы можно заключить, что цена на вторую дату исследования по сравнению с первой снизилась  на такие товары, как куртки, жилеты, ветровки, толстовки и свитеры. Самое  большое снижение наблюдалось на куртки - средняя цена на них упала  на 1000 рублей, при темпе изменения 81,82%. Это может быть связано с  окончанием зимнего сезона и распродажами.

Есть  и такая спортивная одежда, цены на которую выросли на дату второго  исследования по сравнению с датой  первого. Речь идет о майках и футболках. Средняя цена на первые выросла на 200 рублей, что составляет 22,22%, а на вторые - на 100 при темпе изменения 109,09%, причем минимальная цена, в  данном случае, не изменилась.

Но есть и такой товар, цены на который  за период исследования не изменилась. Этот товар - брюки. Также следует  отметить, что на некоторые товары средняя и минимальная цены снизились, а максимальная наоборот возросла. К ним относятся толстовки  и ветровки. Что касается последних, то максимальная цена на них на дату второго исследования по сравнению  с датой первого выросла на 1800 рублей.

Отдельно  следует рассмотреть такой вид  товара как спортивные костюмы. Здесь  ситуация неоднозначная - минимальная  цена на этот вид спортивной одежды снизилась на 200 руб., зато максимальная увеличилась на 300 рублей. Обе эти  тенденции не характерны для средней  цены на спортивные костюмы - за весь период исследования она не изменилась.

Далее охарактеризуем абсолютное отклонение индивидуальных цен и коэффициент опережения (табл.13).

 

 

Таблица 13.

Анализ разброса цен на спортивную одежду в розничных  предприятиях г. Красноярска

Ассортимент	14 февраля		19 апреля
	Разброс цен, руб.	К опережения, разы	Разброс цен, руб.	К опережения, разы
А	1	2	3	4
Куртки	13500	4,86	9700	4,73
Жилеты	1700	2,89	1800	3,57
Брюки	2400	4,43	2400	4,43
Майки	1400	5,67	1650	4,67
Ветровки	3900	4,00	5900	6,36
Толстовки	2100	2,75	2300	3,09
Шорты	1250	4,57	1800	7,00
Спортивные костюмы	5000	3,27	5500	3,75
Футболки	1850	5,11	2050	5,56
Свитеры	2200	2,57	2100	2,62

 

 

Разброс цен - это разница между максимальной и минимальной ценами, в руб. Рассчитывается по формуле:

 

,

 

Коэффициент опережения - это частное от деления  максимальной и минимальной ценами, в разах.

Способ  расчета:

 

,

 

где: К_опер - коэффициент опережения;

цена  max - максимальная цена на товар, руб.;

цена  min - минимальная цена на товар, руб.

Анализируя  динамику индивидуальных и средних  цен на спортивную одежду в предприятиях торговли г. Красноярска можно отметить следующие моменты:

• На первую дату исследования наибольший разброс цен наблюдается на куртки. Он составил 13500 рублей при коэффициенте опережения 4,86.
• Минимальный разброс цен характерен для таких товаров как шорты. Разница между максимальной и минимальной ценой на них равна 1250 руб.
• Максимальный коэффициент опережения на дату первого исследования наблюдается в отношении такой спортивной одежды как шорты. Это значит, что максимальная цена больше минимальной на этот товар в 5,67 раз.
• Что касается минимального коэффициента опережения, то он равен 2,57. Это говорит о том, что максимальная цена на такой товар как свитеры больше минимальной цены в 2,57 раза на 14 февраля.
• Проанализировав разброс цен на дату второго исследования можно заключить, что максимальный наблюдается, как и во время первого исследования, на куртки. Он составляет 9700 рублей. При этом максимальная цена больше минимальной цены на этот товар в 4,73 раза.
• Минимальный разброс цен на дату второго исследования отмечается относительно таких товаров как майки. Максимальная цена на них больше минимальной цены на 1650 рублей при коэффициенте опережения 4,67.
• Что касается максимального и минимального коэффициентов, то первый характерен для шорт. Разница между ценами на этот товар - 7 раз. Минимальный же коэффициент, как и на дату первого исследования, свойственен для свитеров. Но на 19 апреля он равен 2,62.

Далее проведем группировку ассортимента спортивной одежды в зависимости от разброса цен (таблица 14).

 

Таблица 14.

Группировка спортивной одежды в зависимости  от уровня цены в г. Красноярске

Разброс цен, руб	Ассортиментные  группы	Уд. вес, %
А	Б	1
0 - 3000	жилеты	70,0%
	майки
	брюки
	толстовки
	шорты
	футболки
	свитеры
3001 - 6000	ветровки	20,0%
	спортивные  костюмы
свыше 6000	куртки	10,0%

 

 

Из данной таблицы видно, что большая часть  ассортимента спортивной одежды подвержена слабому разбросу цен (до 3000 руб.). Удельный вес этой группы в общем объеме составляет 70%.

Более значительному  разбросу цен от 3001 до 6000 руб. подвержена 1/5 анализируемого ассортимента, что  составляет 20%. Только одна ассортиментная группа - куртки - подвержена сильному разбросу цен (больше 6000 руб.). Положительным  моментом является то, что эта группа занимает всего 10% от общего объема. Сложившуюся  ситуацию с дифференциацией цен  на рынке спортивной одежды можно объяснить спецификой данного товара и влияющими на формирование цен факторами: производитель товара и потребительские свойства товара (материал, из которого сшита куртка).

Далее проведем группировку ассортимента спортивной одежды в зависимости от уровня цен (табл.15).

 

Таблица 15.

Группировка спортивной одежды в зависимости  от величины цен в г. Красноярске

Величина  цен	Ассортиментные  группы	Уд. вес, %
А	Б	1
низкие (до 1700)	жилеты	50,0%
	майки
	толстовки
	футболки
	шорты
средние (1701 - 3700)	брюки	40,0%
	ветровки
	спортивные  костюмы
	свитеры
высокие (свыше 3700)	куртки	10,00%

 

Анализируя  данную таблицу можно сделать  следующие выводы: в общем объеме ассортимента основную долю занимают товары с низкой и средней величиной  цен. Их удельный вес 50% и 40% соответственно.

Единственная  группа товаров, чьи цены больше 3700 руб. это куртки. Они составляют 1/10 части всего ассортимента.

Подводя итог анализа динамики индивидуальных и средних цен на спортивную одежду можно сказать о том, что на протяжении анализируемого периода  по большей части ассортимента отмечался  относительно не стабильный уровень  цен из-за смены зимнего сезона на летний.

Итак, как  видно из проведенного анализа ценовая  политика на рынке спортивной одежды представляет собой сложный и  динамический процесс и в целом  зависит от категории товара и  сезона.

 

Анализ факторов и оценка потенциала рынка спортивной одежды г. Красноярска.

 

В процессе анализа спроса следует помнить, что его формирование представляет собой сложный процесс, протекающий  под влиянием множества разнообразных  факторов. Совокупность факторов образует целостную систему, внутри которой  спрос складывается в результате их интегрированного воздействия. В  связи с этим, в основе исследования спроса должно лежать тщательное изучение механизма и характера их воздействия, что предполагает выявление их специфики  влияния на спрос.

Факторы, влияющие на спрос, подразделяют на несколько  групп:

1. социально-демографические,
2. экономические,
3. природно-географические,
4. факторы конкуренции,
5. культурные,
6. факторы научно-технического прогресса.

 

Таблица 16.

Динамика  численности населения Красноярского  края за ряд лет, тыс. чел.

Годы	Население Красноярского края, тыс. чел.
1	2
2002	2966
2003	2961,9
2004	2942
2005	2925,3
2006	2906
2007	2893,7
2008	2890,4
2009	2879,2
2010	2872,9

 

Рынок спортивной одежды в г. Красноярске в последние  годы стал одним из наиболее динамично  развивающихся сегментов. И резервы  роста еще далеко не исчерпаны.

Динамика  спроса на спортивную одежду прямо  пропорциональна уровню денежных доходов  населения, при увеличении доходов  все больше потребителей будут приобретать  спортивную одежду хорошего качества. Что бы спрогнозировать спрос  на спортивную одежду нужно спрогнозировать  численность населения и среднемесячного  уровень их доходов. Для начала спрогнозируем  численность населения. (таблица 16).

На основе данных, представленных в таблице 19, проведем прогноз численности населения  Красноярского края до 2010 года (рисунок 8). Это можно сделать на основе трендовой модели и полиномиального тренда.

 

Рис. 8. Численность Красноярского края, тыс. чел.

 

Трендовая модель помогает вычислить наиболее точный прогноз. Чем ближе значение полиноминального ряда к единице, тем  точнее прогноз. В нашем случае оно  равно 0,9885.

Из данных вычислений можно сделать вывод, что численность населения Красноярского  края падает и к 2010 году оно составит 2872,94 тыс. чел.

Несмотря  на снижение численности населения, по оценкам экспертов в среднем  за год рынок спортивной одежды увеличивается  на 16%. К тому же происходят положительные  изменения в среднемесячном уровне доходов, что видно из прогноза среднемесячного уровня доходов. (рисунок 9).