Позиціонування товару

Оскільки наш товар тільки що виходить на ринок, основною його метою на початках є необхідність укріпитися у свідомості споживачів внаслідок його конкурентних переваг, а нашій фірмі зайняти незайняту позицію на ринку метало пластикових вікон.

висока	«Львівські вікна»	«Rehau»	«ELLE DECO»
середня	«Галич вікна»	«Framex»	«Ваші вікна»
низька	«Карпатські вікна»	«Вікносвіт»	«Вікна стиль »
ціна якість	низька	середня	висока

Проаналізувавши товари фірм-конкурентів за такими характеристиками, як «ціна-якість» ми знайшли незайняту позицію на ринку метало пластикових вікон, яка характеризуватиме наш товар, як товар високої якості за помірну ціну. Ще однією перевагою над фірмами конкурентами є те, що ми надаємо безкоштовну доставку при купівлі великих партій товару, а також надаємо товари у кредит торговим посередникам.

Тепер основним нашим завданням є міцно закріпитися на цій позиції, постійно відслідковувати дії конкурентів, зміну смаків споживачів, що призведе до максимального задоволення потреб обраного сегменту ринку.

Розділ 4. Визначення оптимальної ціни на товар на підставі проведення пробного маркетингу

4.1. Визначення взаємозв’язку між ціною і попитом

Для оцінки взаємозв’язку між ціною і попитом на металопластикові вікна (рівнем його збуту) фірма протягом декількох місяців здійснювала пробний маркетинг цього товару при різних значеннях ціни. (табл.4.1.)

Таблиця 4. 1

Результати пробного маркетингу

Ціна,грн	Обсяг збуту,од.
879	3059
833	3093
787	3833
741	3515
695	4608
649	3936
603	5383
557	4358
511	6157
465	4780
419	6932

Зображуємо кожну пару спостережень у системі координат, де величина попиту відкладається на осі у, а ціна - на осі х, і отримуємо кореляційне поле точок.

Рис.4.1 Кореляційне поле точок

Для початку складемо рівняння регресії, що встановлює взаємозв’язок між досліджуваними параметрами: ціною та обсягом попиту, що у цьому випадку дорівнює рівню фактичного збуту. Оскільки взаємозв’язок між ними близький до лінійного, то рівняння регресії матиме вигляд:

,

де N – теоретичне значення обсягу збуту при відповідній ціні.

Щоб обчислити в₀ та в₁, використаємо метод найменших квадратів та розв’яжемо систему нормальних рівнянь:

де m – кількість замірів у проведеному дослідженні.

Щоб розв’язати цю систему, треба помножити перше рівняння на:

,

та відняти друге рівняння від першого або використати інші методи розв’язування систем рівнянь. Проміжні дані для розрахунку доцільно показати у вигляді таблиці 4.2.

Отже розв’яжемо систему рівнянь:

n_і = m*в₀ + в₁*Ц_і

(n_і*Ц_і) = в₀*Ц_і + в₁*Ц_і²

49654= 11*в₀ + в₁* 7139

30590330 = в₀* 7139 + в₁* 4865971

В результаті одержали, що в₀ = -7,0249 в1= 9073,161

Таблиця 4.2

Проміжні розрахунки

Заміри
1	879	3059	3E+06	772641	9E+06	2898,273	-1615,727	2610574,620
2	833	3093	3E+06	693889	1E+07	3221,418	-1292,582	1670767,757
3	787	3833	3E+06	619369	1E+07	3544,564	-969,436	939806,863
4	741	3515	3E+06	549081	1E+07	3867,709	-646,291	417691,939
5	695	4608	3E+06	483025	2E+07	4190,855	-323,145	104422,985
6	649	3936	3E+06	421201	2E+07	4514,000	0,000	0,000
7	603	5383	3E+06	363609	3E+07	4837,145	323,145	104422,985
8	557	4358	2E+06	310249	2E+07	5160,291	646,291	417691,939
9	511	6157	3E+06	261121	4E+07	5483,436	969,436	939806,863
10	465	4780	2E+06	216225	2E+07	5806,582	1292,582	1670767,757
11	419	6932	3E+06	175561	5E+07	6129,727	1615,727	2610574,620
Сума	7139	49654	3E+07	5E+06	2E+08	49654	-	11486528,3

Після цього знаходимо рівняння регресії:

N = 9073,161-7,0249 * Ц

Після розв’язання системи рівнянь, визначення коефіцієнтів в₀ та в₁ та складання рівняння регресії ми будуємо графік залежності N від Ц.

Рис 4.2 графік залежності N від Ц

Далі ми визначаємо щільність зв’язку між цими величинами, обчисливши коефіцієнт детермінації.

де - факторна дисперсія,

;

- загальна дисперсія,

R = 0.73 =0.9

_{Отже, зв'язок між ціною і попитом є} не щільний, оскільки