с 01.01.2000 по настоящее время
муром, Владимирская область, Россия
с 01.01.2014 по настоящее время
гремячево, Нижегородская область, Россия
Успешное функционирование коммерческой организации зависит от правильно выбранных инструментов реализации маркетинговой стратегии. Для организации играет важную роль – получение положительных финансовых результатов и их максимизация. В данной статье на примере конкретной торговой организации рассмотрены рекомендации по увеличению прибыли. В качестве инструмента использован метод парной линейной регрессии.
розничная торговля, прибыль, корреляция, уравнение регрессии, статистическая значимость
Розничная торговля является одним из важнейших рыночных сегментов экономики в Российской Федерации. Роль торговли в экономике нашей страны сложно недооценить. В структуре формирования ВВП на ее долю приходится около 22%. По размеру налоговых поступлений в консолидированный бюджет торговля занимает третье место, а в федеральный бюджет – 11 место среди основных отраслей экономики. В сфере торговли задействовано более миллиона хозяйствующих субъектов, численностью работников свыше 5 млн чел. На долю государственного сектора и оборота розничной торговли приходится менее 3% и несколько больше в обороте общественного питания – 8%. Отрасль сохраняет лидирующее положение в сфере малого бизнеса, как по числу предприятий, так и по численности занятых работников [10].
Динамика организаций и индивидуальных предпринимателей, осуществляющих розничную торговлю, представлена на рис. 1 [10].
Для организаций розничной торговли важной составляющей является эффективная реклама, налаженные каналы сбыта, послепродажное обслуживание. Обеспечение и повышение конкурентоспособности на рынке обуславливает необходимость разработки маркетинговой стратегии.
Маркетинговая стратегия организации должна быть связующим звеном между прошлым, настоящим и будущим организации. Она служит базой для разработки стратегии продаж, конкурентных преимуществ и общей стратегии развития организации. Планирование и анализ принимаемых решений руководителями и контроль над их исполнением позволяют своевременно обнаружить угрозы и минимизировать риски организации.
Основной целью деятельности торговой организации является максимизация прибыли.
ООО Торговый дом «Гранд» является коммерческой организацией, занимающейся продажей мебельных товаров – спальных и кухонных гарнитуров, диванов и кресел, стенок, компьютерных столов и стульев. С 2014 г. торговый дом осуществляет доставку и сборку мебели во все близлежащие населенные пункты. Стоимость доставки напрямую зависит от расстояния населенного пункта (табл. 1). В 2019 г. по сравнению с 2014 г. цена на бензин АИ – 92 возросла с 31,7 руб. до 44,5 руб. Поэтому торговой организации следует пересмотреть расценки на свои услуги. Для этого можно использовать методы эконометрики, а именно метод парной линейной регрессии. Эконометрические методы заключаются в применении математических, статистических и экономических инструментов для оценки состояния организации и разработке мероприятий по совершенствованию ее деятельности.
Проведем расчет параметров управления парной линейной регрессии для торговой организации (табл. 2).
Таблица 1
Стоимость доставки товаров ООО Торговый дом «Гранд»
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, км., х |
Стоимость доставки, руб., у |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
|
д.Меляево |
15 |
150 |
|
д.Саконы |
20 |
250 |
|
г.Ардатов |
27 |
400 |
|
с.Теплово |
20 |
250 |
|
с. Ломовка |
27 |
350 |
|
с.Шилокша |
36 |
400 |
|
г.Кулебаки |
45 |
500 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
600 |
|
г.Арзамас |
70 |
750 |
Таблица 2
Исходные данные для расчетов параметров уравнения регрессии по методу наименьших квадратов
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, хi |
xi– xср |
Стоимость доставки, уi |
yi– yср |
(xi– xср)2 |
(xi– xср) (yi– yср) |
ŷi |
|
р.п.Гремячево |
10 |
-22,5 |
100 |
-275 |
506,25 |
6187,5 |
140,55 |
|
д.Меляево |
15 |
-17,5 |
150 |
-225 |
306,25 |
3937,5 |
192,65 |
|
д.Саконы |
20 |
-12,5 |
250 |
-125 |
156,25 |
1562,5 |
244,75 |
|
г.Ардатов |
27 |
-5,5 |
400 |
25 |
30,25 |
-137,5 |
317,69 |
|
с.Теплово |
20 |
-12,5 |
250 |
-125 |
156,25 |
1562,5 |
244,75 |
|
с. Ломовка |
27 |
-5,5 |
350 |
-25 |
30,25 |
137,5 |
317,69 |
|
с.Шилокша |
36 |
3,5 |
400 |
25 |
12,25 |
87,5 |
411,47 |
|
г.Кулебаки |
45 |
12,5 |
500 |
125 |
156,25 |
1562,5 |
505,25 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
22,5 |
600 |
225 |
506,25 |
5062,5 |
609,45 |
|
г.Арзамас |
70 |
37,5 |
750 |
375 |
1406,25 |
14062,5 |
765,75 |
|
Итого |
325 |
- |
3750 |
- |
3266,5 |
34025 |
3750 |
|
Среднее |
32,5 |
- |
375 |
- |
326,65 |
3402,5 |
375 |
Расчет коэффициентов:
36,35
Уравнение регрессии:
ŷi= 36,35 + 10,42 
xi.
При существующих ценах стоимость на 1 км составляет 36,35 руб. Далее проведем проверку наличия и тесноты связи.
Таблица 3
Исходные данные для расчета коэффициента корреляции
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, хi |
Стоимость доставки, уi |
x^2 |
xy |
y^2 |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
100 |
1000 |
10 000 |
|
д.Меляево |
15 |
150 |
225 |
2250 |
22 500 |
|
д.Саконы |
20 |
250 |
400 |
5000 |
62 500 |
|
г.Ардатов |
27 |
400 |
729 |
10 800 |
160 000 |
|
с.Теплово |
20 |
250 |
400 |
5000 |
62 500 |
|
с. Ломовка |
27 |
350 |
729 |
9450 |
122 500 |
|
с.Шилокша |
36 |
400 |
1296 |
14 400 |
160 000 |
|
г.Кулебаки |
45 |
500 |
2025 |
22 500 |
250 000 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
600 |
3025 |
33 000 |
360 000 |
|
г.Арзамас |
70 |
750 |
4900 |
52 500 |
562 500 |
|
Итого |
325 |
3750 |
13829 |
155 900 |
1 772 500 |
|
Среднее |
32,5 |
375 |
1382,9 |
15 590 |
177 250 |
Связь между расстоянием и стоимостью доставки мебели высокая.
Проведем оценку качества модели парной регрессии и оценку качества подбора и статистической значимости уравнения регрессии в целом.
Таблица 4
Расчет средней ошибки аппроксимации
|
Пункт доставки мебели |
Стоимость доставки, (эмпирический ряд), уi |
Стоимость доставки (теоретический ряд), ŷi |
Ошибка аппроксимации, Ai,% |
|
р.п.Гремячево |
100 |
140,55 |
41 |
|
д.Меляево |
150 |
192,65 |
28 |
|
д.Саконы |
250 |
244,75 |
2 |
|
г.Ардатов |
400 |
317,69 |
21 |
|
с.Теплово |
250 |
244,75 |
2 |
|
с. Ломовка |
350 |
317,69 |
9 |
|
с.Шилокша |
400 |
411,47 |
3 |
|
г.Кулебаки |
500 |
505,25 |
1 |
|
р.п.Саваслейка |
600 |
609,45 |
2 |
|
г.Арзамас |
750 |
765,75 |
2 |
|
Итого |
3750 |
3750 |
111 |
|
Среднее |
375 |
375 |
11,1 |
Коэффициент детерминации:
.
Качество модели по критериям средней ошибки аппроксимации и коэффициенту детерминации может быть оценено как высокое.
Оценка значимости уровня регрессии:
.
Табличное значение при k1 = 1 и k2 = 10 – 2 = 8 составляет 5,32. Поскольку расчетное значение превышает табличное, уравнение признается статистически значимым.
Проведем оценку значимости коэффициентов регрессии.
Таблица 5
Исходные данные для расчета значений стандартной ошибки коэффициентов регрессии
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, хi |
x^2 |
xi – xср |
(xi– xср)2 |
Стоимость доставки, (эмпирический ряд), уi |
Стоимость доставки (теоретический ряд), ŷi |
уi - ŷi |
(уi - ŷi)^2 |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
-22,5 |
506,25 |
100 |
140,55 |
-40,55 |
1644,3025 |
|
д.Меляево |
15 |
225 |
-17,5 |
306,25 |
150 |
192,65 |
-42,65 |
1819,0225 |
|
д.Саконы |
20 |
400 |
-12,5 |
156,25 |
250 |
244,75 |
5,25 |
27,5625 |
|
г.Ардатов |
27 |
729 |
-5,5 |
30,25 |
400 |
317,69 |
82,31 |
6774,9361 |
|
с.Теплово |
20 |
400 |
-12,5 |
156,25 |
250 |
244,75 |
5,25 |
27,5625 |
|
с. Ломовка |
27 |
729 |
-5,5 |
30,25 |
350 |
317,69 |
32,31 |
1043,9361 |
|
с.Шилокша |
36 |
1296 |
3,5 |
12,25 |
400 |
411,47 |
-11,47 |
131,5609 |
|
г.Кулебаки |
45 |
2025 |
12,5 |
156,25 |
500 |
505,25 |
-5,25 |
27,5625 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
3025 |
22,5 |
506,25 |
600 |
609,45 |
-9,45 |
89,3025 |
|
г.Арзамас |
70 |
4900 |
37,5 |
1406,25 |
750 |
765,75 |
-15,75 |
248,0625 |
|
Итого |
325 |
13829 |
0 |
3266,5 |
3750 |
3750 |
0 |
11833,81 |
|
Среднее |
32,5 |
1382,9 |
0 |
326,65 |
375 |
375 |
0 |
1183,38 |
Стандартная ошибка коэффициента регрессии b:
Стандартная ошибка коэффициента регрессии a:
.
Ошибка коэффициента корреляции:
.
Оценка значимости коэффициентов регрессии и коэффициентов корреляции с помощью t-статистики Стьюдента:
.
.
.
Табличное значение tc составляет 2,3060. Следовательно, коэффициенты регрессии a, b и коэффициент корреляции являются статистически значимыми.
Проведенное исследование выявило прямую, высокую связь между стоимостью по доставке мебельной продукции и расстоянием места назначения. Следовательно, организации целесообразно пересмотреть стоимость доставки на свои товары. С учетом того, что стоимость доставки за 1 км можно увеличить примерно в 10 раз, определим изменение прибыли.
Таблица 6
Изменение прибыли с учетом новой стоимости по услугам доставки товаров
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, км, |
Фактическая цена, руб. |
Предлагаемая цена, руб. |
Изменение, руб. |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
200 |
100 |
|
д.Меляево |
15 |
150 |
300 |
150 |
|
д.Саконы |
20 |
250 |
450 |
200 |
|
г.Ардатов |
27 |
400 |
670 |
270 |
|
с.Теплово |
20 |
250 |
450 |
200 |
|
с. Ломовка |
27 |
350 |
620 |
270 |
|
с.Шилокша |
36 |
400 |
760 |
360 |
|
г.Кулебаки |
45 |
500 |
950 |
450 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
600 |
1150 |
550 |
|
г.Арзамас |
70 |
750 |
1450 |
700 |
|
Итого: |
- |
3750 |
7000 |
3250 |
1. Айвазян С.А. Эконометрика / С.А. Айвазян, С.С. Иванова. - М.: Маркет ДС, 2017.
2. Афанасенко И.Д. Торговое дело. Учебник / И.Д. Афанасенко, В.В. Борисова. - М.: Питер, 2015. - 384 c.
3. Котлер, Ф. Основы маркетинга. 5-е европейское изд / Ф. Котлер, А. Гари. - М.: Вильямс, 2015. - 752 c.
4. Кремер Н.Ш. Математика для экономистов. От Арифметики до Эконометрики / Н.Ш. Кремер и др. - М.: Юрайт, 2017.
5. Скляр Е.Н. Маркетинговые исследования: Практикум / Е.Н. Скляр, Г.И. Авдеенко, В.А Алексунин. - М.: ИТК Дашков и К, 2016. - 216 c.
6. Эконометрика / Под редакцией В.Б. Уткина. - М.: Дашков и Ко, 2017.
7. Калинушкин В.С. Розничная торговля в России и ее современные тенденции - //Экономика в XXI веке - Экономика и экономические науки -№5-2017.
8. Меняйкин Д.В., Таланова А.О. Современное состояние розничной торговли в России // Молодой ученый. - №21. - 2015.
9. Мухина Ю.Н. Повышение конкурентоспособности торгового предприятия // Экономика и менеджмент инновационных технологий. -2017. - № 12 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2017/12/15623.
10. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: http://www.gks.ru/
