Оценка емкости рынка

Прогноз объема сбыта в целом в весовом, объемном или стоимостном выражении выполняется несколькими методами, для того чтобы сравнить полученные результаты и внести необходимые поправки. В торговле запасными частями получили распространение следующие методы: прогноз на основе прошлого товарооборота, на основе анализа тенденций и циклов, корреляционный анализ.

Прогнозирование на основе прошлого товарооборота исходит из того, что объем сбыта в планируемом году будет выше или ниже товарооборота предыдущего года на ожидаемый процент. Разумеет­ся, этот метод неприемлем при выходе на рынок, когда нет прошлого опыта, а также при резком изменении объема сбыта машин, ко­торое скажется на торговле запасными частями. Ориентировочная стоимостная оценка емкости рынка производится обычно путем умножения среднего объема продажи запасных частей по стоимо­сти, весу или объему для одной машины в год на количество машин, находящихся в эксплуатации. Средний объем продаж устанавлива­ют на основе собственной статистики, данных о продажах запасных частей к аналогичным машинам конкурентов или машин того же поставщика на рынке другой страны. Эти данные ориентировочны, т. к. рассчитываются в отношении всего парка машин, независимо от различных сроков службы, однако они могут служить базой для оценки вероятного объема сбыта.

Компания «Renault» установила, что из 100 новых автомобилей половина в первый же год эксплуатации требует замены некоторых деталей. На второй год новые детали требуются почти для всех автомобилей. За 11 лет число автомобилей (из этих же 100), требующих замены деталей, постепенно снижается

«FIAT» установил, что основное количество деталей, используемых для ремонта одного автомобиля за девять лет эксплуатации, расходуется в период между вторым и седьмым годами, затем средний расход снижается.

Некоторые компании для ориентировочной оценки емкости рынка учитывают средний расход запасных частей в весовых единицах. Например, компания «FIAT» при оценке емкости рынка исходит из того, что расход запасных частей в Италии на один легковой автомобиль в год составляет, в зависимости от моделей и возраста машин, от 3 до 25 кг.

Компания «Renault» при расчетах грузооборота складов и их объемов применяет средний объем продаж на один легковой автомобиль в год для многолетнего парка равным 0,1 куб. м. Компания «Volvo» для ориентировочных расчетов пользуется средним объемом продаж, рассчитанным для легкового автомобиля, а расход запасных частей для грузовых автомобилей и автобусов увеличивается в шесть раз.

Для оценки емкости рынка и предварительных расчетов вполне можно применять полученные зарубежными компаниями ориентировочные среднестатистические показатели: среднегодовая потребность в запасных частях на 1 легковой автомобиль среднего литража для большого разновозрастного парка не менее машин составляет примерно 15 кг, или 0,1 куб. м. В стоимостном выражении этот показатель рассчитайте сами, определив стоимость килограмма запасных частей по всей совокупности продаваемой номенклатуры в оптовых или розничных ценах - в тех, которые вам нужны. Для малых грузовых машин и колесных тракторов эти показатели можно удвоить, а для тяжелых колесных тракторов, грузовых машин, автобусов - увеличить в шесть раз, как рекомендует «Volvo».

Важно только определить, какую долю этой потребности сможете удовлетворить вы, а какую у вас отберут конкуренты. Более точные показатели вы можете получить только из собственной практики, на основании статистики сбыта. Уточненный средний объем продаж запасных частей на одну машину в год определяется не только с прогностической целью, но и для контроля расходов на содержание машин. Этот критерий учитывается всеми поставщиками и используется либо для усовершенствования машин, если затраты по их содержанию в течение года выше расходов на аналогичные машины конкурентов, либо в рекламных целях, если эти расходы ниже.

Для прибыльной торговли и своевременного обеспечения потребителей запасными частями недостаточно общих прогнозов сбыта в стоимостном выражении. Многочисленность факторов, влияющих на спрос, и нестабильность их действия затрудняет определение количества отдельных запасных частей, которые необходимо постоянно хранить торговцам для удовлетворения переменного спроса. Хранение больших запасов деталей обходится дорого, а ограничение запасов может повлечь за собой убытки от упущенных продаж и потерю престижа. Специфика товара требует прогноза сбыта по каждому наименованию деталей в целях определения сроков и объемов их завоза на склады для обеспечения готовности к сбыту в любой период года.

С этой целью решаются задачи прогнозирования спроса по каждому наименованию запасных частей при помощи математических методов. Проблемы долгосрочного прогнозирования для планирования производства подробно рассматриваются в специальной литературе. Компании, торгующие запасными частями, разрабатывают и собственные методы прогнозирования с учетом специфики своих товаров и факторов рынков, оказывающих влияние на сбыт. Текущее прогнозирование включает прогнозирование величины спроса в интервале между двумя поставками и оценку законов рас­пределения спроса в этом интервале, причем информация о спросе и особенностях его распределения в интервале между поставками должна обновляться, так как без специальной корректировки оказывается недостаточной. Как показал опыт крупных поставщиков запасных частей, математические методы прогнозирования спроса и расчета запасов в равной степени полезны и в оптовой, и в рознич­ ной торговле

Математический подход к прогнозированию покупательского спроса заключается в расчленении его на основные составляющие элементы, среди которых выделяются: развитие спроса как основная тенденция, сезонные колебания спроса и случайные его колебания, для чего используют инструмент математической статистики. Нередко на практике прогнозирование спроса осуществляют только на базе средних значений. Такие прогнозы обычно бывают чрезмерно оптимистическими, не учитывают элемента неопределенности и приводят к значительным колебаниям величин запасов. Более реальным является такое прогнозирование, в котором наряду со средним значением (математическим ожиданием) определяется и оценивается возможная ошибка.

В связи с этим выполняют оценку самих прогнозов, добиваясь их улучшения и корректировки стратегии управления запасами с учетом ошибок прогнозирования спроса. Любой прогноз, полученный в результате применения математических методов, требует корректировки на базе данных, которые не могут быть учтены при использовании величин прошлого спроса. К таким данным относятся новизна парка, климатические и экономические условия рынка и т. п. Корректировку прогнозов осуществляют специалисты по сбыту, знающие конъюнктуру рынка. Расчеты износостойкости и усталостной прочности деталей механизмов и машин давно стали весьма совершенными, и изготовители знают срок службы производимых запасных частей. Более того, некоторые компании были заподозрены в том, что они производят детали с заведомо заниженным сроком службы, чтобы чаще получать заказы. Конечно, знание сроков эксплуатации деталей облегчает прогнозирование потребности в них и планирование производства.