Ценностный подход к ценообразованию означает стремление обеспечить получение прибыли не за счет максимального наращивания объемов продаж, а за счет достижения оптимального для предприятия соотношения ценностей и затрат. Ценностное ценообразование ставит своей целью убедить покупателя в ценности товара путем его активного позиционирования на рынке, что позволяет продавать товар по более высоким ценам. Результатом данной деятельности будет достижение максимального разрыва между ценой товара, которую готов оплатить покупатель, и затратами, необходимыми для изготовления товара.
Помимо слаженных действий финансовых и бухгалтерских служб по разработке методов и подходов к проблеме ценообразования, предприятию следует организовать сбор и обработку информации о состоянии рынка, о предприятиях-конкурентах. Ценовая политика предприятия основывается на учете различных факторов воздействия на объемы сбыта и прибыльность продукции.
Главенствующим элементом можно считать торговую наценку, величина которой соотносится с прибылью предприятия до уплаты налогов. Величина торговой наценки должна учитывать ценовую стратегию предприятия. Увеличение торговой наценки ведет к повышению продажной цены еще и за счет роста НДС. Следовательно, предприятия, предлагающие крупным покупателям существенные скидки, способны достигать увеличения прибыли за счет роста объемов продаж.
Что касается закупочной цены, то все предприятия стремятся найти поставщика с самыми низкими ценами, однако учитываются и такие факторы, как скорость доставки, возможность самовывоза, скидки и др.
На основании вышеизложенного можно сделать вывод об основном назначении политики ценообразования предприятия. Цены должны устанавливаться с тем расчетом, чтобы освоить максимально возможную долю рынка, добиться ожидаемого размера прибыли, а, следовательно, достичь основных целей предприятия.
5.4. Определение прогнозного уровня реализации (продаж)
Помимо разработки ценовой стратегии, предприятие должно уделять внимание прогнозированию объема продаж своей продукции.
Данная деятельность осуществляется маркетинговыми службами предприятия с использованием методов статистического анализа имеющихся данных. Используются как внутренние показатели (объемы продаж в предыдущих периодах, цены, величина прибыли и т. д.), так и внешние (уровень рыночных цен на данный вид продукции, коэффициент инфляции, покупательная способность населения).
Наиболее простой способ определения прогнозного уровня продаж – экстраполяция, или распространение тенденций прошедшего периода на будущее. Данный способ учитывает динамику определенных экономических показателей за период времени, что позволяет определить их величины в будущем. Однако использование метода экстраполяции не позволяет учесть изменения всех рыночных условий и подходит в основном для краткосрочного прогнозирования.
Разработка долгосрочных прогнозов объемов продаж осуществляется различными методами, которые условно разделяют на 3 группы:
1) методы экспертных оценок, действующие на основе субъективной оценки качественных значений условий текущего момента и перспектив развития. Применяются такие методы в ситуациях, когда получение непосредственной информации о каком-либо явлении или процессе по каким-либо причинам затруднительно.
В частности, выделяют такие методы, как:
а) метод точечного прогноза;
б) метод интервального прогноза;
в) метод прогноза распределения вероятностей.
Метод точечного прогноза объема продаж является наиболее простым из всех прогнозов, содержит наименьший объем информации и сводится к прогнозированию конкретных значений. Однако использование данного метода дает наименее точные результаты, причем вероятность ошибок рассчитана быть не может.
Интервальный метод прогнозирования объема продаж используется чаще и предусматривает установление границ, к которым принадлежит прогнозируемое значение показателя с заданным уровнем значимости.
Еще более сложным (и более точным) будет являться метод прогноза распределения вероятностей, который позволяет определить вероятность «попадания» фактического значения показателя в определенную группу с установленными интервалами. Для прогноза используют распределение показателей в 3 группы и более. Например, объем продаж составит 5,0–6,0 млн руб. с вероятностью 25 %, объем продаж составит 6,0–7,0 млн руб. с вероятностью 50 %, объем продаж составит 7,0–8,0 млн руб. с вероятностью 25 %; следовательно, наиболее вероятное значение объема продаж товара будет находиться в интервале от 6,0 до 7,0 млн руб.;
2) методы анализа и прогнозирования временных рядов, которые, в отличие от предыдущей группы, основаны на анализе количественных показателей. Данные методы связаны с исследованием изолированных друг от друга показателей, состоящих из прогнозируемой величины детерминированной компоненты и прогнозируемой величины случайной компоненты. При этом прогнозирование первого показателя на основе анализа тенденций его развития не представляет особых трудностей, а прогноз случайной компоненты сложнее, так как ее можно оценить лишь с некоторой долей предсказуемости.
Временные ряды для исследования и прогнозирования объемов продаж могут быть построены на основе годовых или месячных данных. Изменения, произошедшие за принятый период, используются для определения показателей в последующие периоды времени. Временные ряды обычно служат для расчета 4 основных типов изменений показателей:
а) трендовых,
б) сезонных,
в) циклических
г) случайных.
Трендовые изменения показателей определяют наиболее общие направления развития показателей продаж во времени. Методы выявления основной тенденции развития называют методами выравнивания.
Основным, наиболее простым методом выравнивания считается укрупнение интервала динамического ряда, когда первоначальный динамический ряд заменяется другим, с более продолжительными временными интервалами (например, ежеквартальные показатели можно отразить в виде ежемесячных, а ежемесячные показатели – в ежегодные).
В целях более подробного исследования может быть применен метод скользящей средней, которая определяется посредством формирования укрупненных интервалов, состоящих из равных уровней. Последующий интервал получают, передвигаясь от начального уровня ряда на одно значение. На основе полученных укрупненных данных можно рассчитать скользящие средние, которые будут принадлежать середине укрупненного интервала.
Сезонные изменения показателей представляют собой периодические повторяющиеся изменения показателей уровня реализации, отслеживание которых позволяет вычислить средние значения сезонных колебаний.
Самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года, однако для некоторых групп товаров отслеживают колебания даже по дням недели. Определив сезонные колебания уровня продаж, можно легко вычислить процентный индекс сезонности как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год. Индекс сезонности используется для прогнозирования уровня реализации в будущем.
Возможно применение иных методов расчета сезонности, которые могут различаться по способу расчета выравненной средней (метод скользящей средней, метод построения аналитической модели проявления сезонных колебаний и др.).
Для обобщения результатов прогнозирования с помощью методов временных рядов выявляют процент точности расчетов, который позволит избрать наиболее жизнеспособную модель расчета прогнозных уровней реализации для данного предприятия.
В большинстве случаев показатели объемов продаж подвержены более значительным, чем сезонные, колебаниям. Данные показатели подвержены влиянию общей ситуации в данном рыночном сегменте. Более значительные колебания называются циклическими, поскольку отражают циклы изменения рыночной ситуации от периода благоприятствования к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации. Выделяют:
а) двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства;
б) циклы Джанглера (7-10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов;
в) циклы Катчина (3–5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов;
г) частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности.
В целях определения цикличности изменения уровней продаж отбираются показатели, которые подвержены наибольшим колебаниям, после чего из них формируются динамические ряды за максимально продолжительный срок. После исключения трендовых и сезонных колебаний динамические ряды стандартизируются, приводятся к одному знаменателю, рассчитываются взаимосвязи показателей. Многомерные связи разделяются на однородные (кластерные) группы. Кластерные оценки наносятся на график колебания, и выявляются картина последовательности изменения основных показателей и их движение в рамках соответствующих циклов;
3) казуальные, или причинно-следственные, методы прогнозирования объема продаж изначально сводятся к поиску факторов, определяющих поведение прогнозируемого показателя. На основе отслеженных факторов строится собственно модель поведения объекта исследования, учитывающая развитие взаимосвязанных явлений и процессов.
Казуальные методы прогнозирования предполагают выявление факторных признаков, их изменений и степени их влияния на уровни продаж. При использовании казуальных методов осуществляется разработка прогнозных моделей, которые позволяют отследить изменения одной и более переменных, которые ведут к изменениям в уровне продаж.
Наиболее эффективными признаются следующие казуальные методы прогнозирования:
1) корреляционно-регрессионный анализ . Данный статистический метод исследования применительно к прогнозированию уровней продаж предполагает построение регрессионной модели, в которой в качестве факторных признаков могут быть избраны уровень доходов потребителей, цены на продукцию конкурентов, расходы на рекламу и т. д. Процесс корелляционно-регрессионного анализа включает в себя определенные стадии.