А.Н. Гузь
У практичній діяльності виробників товарів масового попиту досить часто зустрічається ситуація, коли необхідно вивести на ринок новий зразок товару, що відрізняється від раніше випускалися і що володіє новими споживчими властивостями. Найчастіше в цьому випадку оптову ціну виведення маркетологи визначають, виходячи з собівартості і середньостатистичного рівня прибутковості. Природно, що в ході реалізації товару ціна виведення коригується залежно від проявляемого до товару інтересу з боку дрібнооптового ланки і роздробу. Цей процес вимагає певного часу, та й коригування ціни носить скоріше суб'єктивний характер і залежить від активності роздрібної ланки. При такому підході виробник ризикує «не дотягнути» до потенційного максимуму ціни, «віддавши» більшу частину можливого прибутку в дрібнооптову та роздрібну частина технологічного ланцюжка реалізації товару. У цій роботі пропонується метод визначення ціни виведення, що мінімізує цей ризик за рахунок проведення попереднього аналізу. В основі аналізу лежить усвідомлення того, що в реальному діапазоні пропонованих для узгодження роздрібного ланці цін має місце ціна, що забезпечує максимальний прибуток виробникові.
Найбільш складною частиною аналізу є прогноз і на його підставі побудова і формалізація залежності обсягу продажів товару від його ціни, тобто побудова кривої попиту. Існує ряд успішно зарекомендували себе способів побудови таких кривих, вони досить добре вивчені і описані в літературі, від класичної [1] та навчальної [2] до спеціальної [3-7]. У своїй практичній діяльності автор даної роботи спирався на методичні рекомендації А. Маршалла [1] і на основі опитувань фокус-груп (як найменш витратних і легко організовуваних) будував криві попиту для різних видів товарів не першої необхідності, починаючи від пакувальних (всілякі пакети і мішки) і закінчуючи парфюмернокосметіческімі. При обробці даних, одержуваних у ході роботи з фокус-групами (технологія цієї роботи сама по собі досить цікава, але її опис виходить за рамки цієї роботи), були визначені основні типи кривих попиту і відповідні їм залежності. Безпосереднім результатом опитувань у фокус-групах були статистичні ряди, аналогічні описаним в [1]. Ряди апроксимувались лінійними і нелінійними залежностями, а результати апроксимації порівнювалися між собою в ході проведених економічних розрахунків з визначення оптимальних параметрів процесу ціноутворення. Критерієм порівняння виступало збіг чи розбіжність оптової ціни, що забезпечує максимум прибутку виробника за наведеною нижче методикою.
Забігаючи наперед, можна сказати, що у разі використання лінійної функції завдання вирішується аналітично шляхом знаходження похідної від функції прибутку за оптовою ціною як параметру. У описуваної моделі відразу пропонується дискретний підхід як більш універсальний і не пов'язаний з конкретним типом функції, що описує криву попиту.
Отже, розглянемо наступну модельну ситуацію.
Виробник (П) пов'язаний з рітейлером (Р) деякими договірними зобов'язаннями, відповідно до яких він повинен поставити останньому партію нового, що не має прямих аналогів однорідного товару, що складається з До одиниць, за оптовою ціною ОЦ. Завдання виробника полягає в тому, щоб визначити ОЦ, що забезпечує йому максимальне значення прибутку (Пп) в умовах реальної реалізації. Для цього виробник проводить опитування своїх контрагентів (представників роздрібної ланки, пов'язаних з ним договір...
