Развитие элементов системы стимулирования сбыта в фирме
Использование комбинированного подхода позволит ориентироваться на конечную цель коммерческой деятельности – сбыт и получение прибыли, не потерять качественную связь с рынком действиями сотрудников фирмы.
Эффективным способом контроля и оценки эффективности системы маркетинговых коммуникаций может быть корреляционный анализ.
Автор, с использованием системы STORM определил влияние использования элементов маркетинговых коммуникаций на объем продаж компании. Анализ проводился за 4 года. Данные представлены в табл. 3.2.
Таблица 3.2.
Исходные данные для корреляционно – регрессивного анализа
|
Год |
Объем продаж, млн. р., Х1 |
Персональная продажа ,%, Х2 |
Содействие продажам,%,Х3 |
Реклама, Х4 |
|
1995 |
8,41 |
100 |
100 |
100 |
|
1996 |
13,31 |
102 |
106 |
101 |
|
1997 |
15,03 |
106 |
108 |
102 |
|
1998 |
26,24 |
115 |
115 |
103 |
При анализе исходных данных в пакете программ STORM была выявлена следующая зависимость между этими факторами:
Х1 = -106,34 + 1,896Х2 + 0,852Х3 – 1,124Х4
Основным показателем точности уровня регрессии является стандартная ошибка оценки регрессии. Для нашего уравнения значение ошибки мало и составляет 0,016 по данным программы STORM.
Была определена автокорреляция в остаточных членах, при ее наличии это будет свидетельствовать о неучтенных факторах или неправильно выбранной зависимости регрессивного уравнения.
Критерий Дарбина-Уотсона, рассчитанный программой равен 3,1667. По построенным интервалам он попадает в зону неопределенности (от 2,6 до 3,7) т.е. нельзя опровергнуть или принять гипотезу об автокорреляции остатков.
Еще одним важным фактором в оценке регрессионного уравнения является уровень значимости коэффициентов. Если уровень значимости коэффициента превышает фиксированный уровень (для нашего уравнения фиксированный уровень = 0,05) то влияние данного фактора на объем реализации незначимо. Программа вывела следующие коэффициенты: для Х2 – 0,012; Х3 – 0,01; Х4 – 0,039. Необходимо определить силу влияния того или иного коэффициента. Эта сила определяется теснотой связи (коэффициентом корреляции). Чем ближе этот коэффициент к 1, тем сильнее связь между данными факторами. Программа показала следующие коэффициенты, которые представлены в таблице 3.3.
Таблица 3.3
Корреляционная матрица
|
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 | |
|
Х1 |
1 |
0,9958 |
0,9971 |
0,94972 |
|
Х2 |
1 |
0,98272 |
0,9628 | |
|
Х3 |
1 |
0,9594 | ||
|
Х4 |
1 |
