Метод построения матрицы оценки позиции товара

С.А.Дзюба

Доцент иркутского государственного технического университета

Одним из самых распространённых средств планирования развития предприятия является анализ позиционирования и эволюции его продукции в пространстве стратегических матриц. В наиболее общем виде исследование производится в координатах «текущая позиция – потенциал». В настоящей статье предлагается метод построения такой стратегической матрицы для товарного ассортимента при наличии статистики продаж за определённый период.

Для постановки конкретной задачи в качестве «потенциала» предлагается использовать характеристику темпа роста, а в качестве «текущей позиции» – объём продаж. Такая постановка очень близка к классической матрице Бостонской консалтинговой группы.

На первый взгляд при наличии статистики вычисление таких характеристик, как темп роста и объём продаж не представляет сложности. С чисто вычислительной точки зрения это действительно так. Однако, на вычислениях, проведённых на «сырой» статистике очень значительно могут сказаться сезонность и волатильность продаж. Действительно, если в качестве базового отрезка времени будет взят один месяц, то рост и падение продаж могут носить как случайный, так и сезонный характер. И то и другое будут вносить искажение в результаты анализа.

Сезонность, как искажающий фактор не сказывается, если в качестве анализируемого периода взять год. Волатильность также значительно снизится. Но возникнет другая сложность: для товара, который только выводится на рынок, статистика, скорее всего, охватит неполный год. В этом случае вместо фактического годового объёма продаж следует использовать прогнозный. Да и темп роста для неполного года вычислить не просто, особенно при наличии сезонности. Исключать из рассмотрения такие товары ввиду статистической «неполноценности» исходных данных нельзя, поскольку именно среди них рождаются «звёзды». Если же они включаются в рассмотрение, то методика исследования, применяемая к ним, должна распространяться и на все остальные объекты исследования.

Ввиду вышесказанного возникает следующая постановка задачи: используя помесячную статистику продаж отдельных товаров или их групп, необходимо определить темп роста и прогнозный годовой объём продаж. Исходные данные (временной ряд) могут быть представлены за неполный год, а также содержать сезонность.

Для решения задачи из исходного временного ряда требуется выделить тренд и сезонность. Под трендом понимается непериодическая системная (неслучайная) составляющая, характеризующая общую тенденцию изменения временного ряда. Тренд необходим для определения темпа роста продаж. Сезонность является периодической системной составляющей, т.е. т.е. её значения повторяются через определённый период времени. Обычно таким периодом служит календарный год. Сезонность необходима для расчёта прогнозного объёма продаж, который будет вычисляться как сезонность + тренд.

Помимо сезонности и тренда исходный временной ряд может содержать и другие системные составляющие. В полном объёме методика прогнозирования должна исследовать следующее его разложение:

, (1)

где – тренд, – сезонность, – прочие системные составляющие, – стохастическая компонента.

Поиск компонентов разложения будет производиться в следующей последовательности:

1. Выделение тренда как гладкой непериодической составляющей;

2. Выделение сезонности как периодической системной составляющей длительностью 1 год;

3. Проверка гипотезы, что . Для этого проверяется утверждение, что является случайной компонентой. Если гипотеза подтверждается, то задача считается решённой, если нет, то выполняется следующий шаг.

4. Нахождение компоненты такой, что является случайной составляющей с необходимой степенью достоверности.

Для целей исследования будут рассмотрены только первые два шага алгоритма, поскольку они легко автоматизируемы и дают около 80% необходимой информации. Влияние прочих системных составляющих более сложно формализовать. Его исследование требуется для прогнозов более точных, чем необходимо для решения сформулированной задачи.