68
тиментном портфеле фирмы, но определить для них особенности основных со-
ставляющих маркетинговой стратегии.
Таблица 13
Характеристика основных позиций в матрице BCG
38
Содержание
Характеристика
«Звезда» – быстро развивающиеся
направления деятельности, товары,
имеющие большую долю рынка
Требуют мощного инвестирования для
поддержания своего быстрого роста. Со
временем рост замедляется, они пре-
вращаются в дойных коров
«Дойные коровы» – направления дея-
тельности или товары с низкими темпа-
ми роста и большой долей рынка
Требуется меньше инвестиций; прино-
сят высокий доход, который компания
использует для оплаты своих счетов и
для поддержки других направлений
своей деятельности, требующих инве-
стирования
«Знак вопроса» – товары, имеющие не-
большую долю быстрорастущих рынков.
Требуют большого количества средств
для поддержания своей доли или ее
увеличения.
«Собака» – направления деятельности
и товары с низкой скоростью роста и
небольшой долей рынка.
Приносят достаточный доход для под-
держания самих себя, но не обещают
стать более серьезными источниками
дохода.
Исходные данные для построения матрицы ВCG по основным номенкла-
турным группам продукции ЗАО «Московская пивоваренная компания» приве-
дены в таблице 14.
Таблица 14
Исходные данные для построения матрицы ВCG
Показатель
Номенклатурные группы
Пиво
Мин. во-
да
Квас
Безалгогольные
напитки
Объем продаж по каждому
сегменту, тыс. руб.
2014
2015
2016
807902
710712
583617
31476
40040
35916
62953
60060
71830
146891
190190
206510
Темпы роста продаж
предприятия (по сравне-
нию с предыдущим пери-
одом), %
2015
2016
средний за рассматривае-
мый период темп роста
продаж
темпы роста продаж в
среднем по отрасли
87,97
82,12
85,05
96,58
127,20
89,70
108,5
110,12
95,40
119,60
107,5
108,5
129,5
108,58
119,04
112,6
38
Отварухина Н.С., Веснин В.Р. Современный стратегический анализ: Учебник и практикум. – М.: Кнорус,
2017. с. 128
69
Доля рынка ЗАО «Москов-
ская пивоваренная ком-
пания»
4,6
0,22
0,44
1,3
Доля рынка основного
конкурента
37
3,5
2,8
6,2
Относительная доля рын-
ка
0,12
0,06
0,16
0,21
Построенная на основе таблицы 14 матрица BCG показана на рисунке 13.
Рисунок 13. Матрица BCG для основных товарных номенклатурных
групп ЗАО «Московская пивоваренная компания»
Как видно из данного рисунка, основные номенклатурные группы ЗАО
«Московская пивоваренная компания» находятся в правом верхнем и нижнем
квадрантах матрицы. Следовательно, получаем такую классификацию:
1) номенклатурная группа «пиво» - «собака»
2) номенклатурная группа «минеральная вода» - «знак вопроса»;
3) номенклатурная группа «квас» - «знак вопроса»;
4) номенклатурная группа «безалкогольные напитки» - «знак вопроса».
Такое позиционирование товарных групп ЗАО «Московская пивоварен-
ная компания» в матрице BCG позволяет сделать вывод о недостаточно рацио-
нальном построении товарного ассортимента, так как в его структуре фактиче-
ски отсутствуют товарные группы, способные выполнить роль источников фи-
нансовых ресурсов, необходимых для разработки и производства новой про-
Темпы роста рынка
Относительная доля рынка
0,5
1
1,5
2
1,5
1
0,5
1
3
4
2
1 – пиво; 2 – минеральная вода; 3 – квас; 4 – безалкогольные напитки
2
70
дукции, что значительно усложняет возможности развития товарного ассорти-
мента предприятия в долгосрочной перспективе. Более того, учитывая общую
тенденцию стагнации рынка пива в России в 2016 – 2017 гг., можно сделать вы-
вод о том, что такая структура ассортиментного портфеля может привести к
ухудшению конкурентных позиций предприятия.
В качестве основных стратегий управления товарным ассортиментом от-
дельными номенклатурными группами, исходя из их позиционирования в мат-
рице ВCG, можно отметить следующие:
1. В отношении номенклатурной группы «Пиво»: увеличение доли рынка
с целью перевода номенклатурной группы из позиции «Собака» в положение
«знак вопроса»;
2. Номенклатурные группы «Минеральная вода» и «Квас»: сохранение
темпов роста продаж;
3. Номенклатурная группа «Безалкогольные напитки» - увеличение доли
рынка с целью перевода номенклатурной группы из позиции «знак вопроса» в
положение «звезда».
Следовательно, целевыми номенклатурными группами для ЗАО «Мос-
ковская пивоваренная компания» должны стать номенклатурная группа «Пиво»
и номенклатурная группа «Безалкогольные напитки». С целью оптимизации ас-
сортимента внутри каждой номенклатурной группы был проведен АВС – ана-
лиз. АВС – анализ – это метод выявления пропорций покрытия совокупных из-
держек и обеспечения прибыли различными группами товаров, входящих в ас-
сортимент. Схематично концепцию АВС – анализа можно изобразить следую-
щим образом (рисунок 14).
Из данного рисунка видно, что наиболее типичная ситуация, возникаю-
щая в процессе формирования товарного ассортимента, проявляется в том, что
в общем объеме товарного ассортимента 20% входящих в него ассортиментных
групп или видов товаров приносят 80% прибыли, в то время как оставшиеся
80% товаров обеспечивают получение лишь 20%. Проведение АВС – анализа
позволяет, во-первых, выявить отклонения от типичной структуры товарного
71
ассортимента, а во-вторых, установить товары, которые приносят фирме
наибольшую прибыль, и обеспечить увеличение объема их производства и про-
дажи.
% результата
% ассортиментной группы
Рисунок 14. АВС – анализ
39
АВС – анализ по номенклатурной группе «Пиво» выполнен в таблице 15
Таблица 15
АВС – анализ по номенклатурной группе «Пиво»
Наименование ассор-
тиментной позиции
прибыль
доля
Доля накопи-
тельным ито-
гом
группы
Жигули барное
4525,37
6,07
6,07
А
Жигули барное export
4237,33
5,62
11,69
А
Жигули бархатное
4058,11
5,34
17,03
А
Жигули барное безалко-
гольное
3366,82
4,26
21,29
А
Кружка #1 классиче-
ское
2420
3,56
24,85
А
Кружка #1 крепкое
2797,15
3,37
28,22
А
Кружка #4 пшеничное
2714
3,24
31,46
А
Кружка #5 особенное
2662,72
3,20
34,66
А
Budweiser Budvar Tmavy
Lezak
2509
3,17
37,83
А
Budweiser Budvar Svetly
Lezak
2278,68
3,15
40,98
А
Carling
2272,28
3,14
44,12
А
Clausthaler
2253
3,11
47,23
А
Faxe Premium
2208,28
3,11
50,34
А
Otinger
2144,27
3,10
53,44
А
Белый Эль «Мохнатый
шмель»
2009,85
3,08
56,52
А
5 Осеan
1958,64
3,06
59,58
А
5 Осеan lime
1881,84
2,94
62,52
А
Allgäuer Büble Bayrisch
1849,83
2,89
65,41
А
39
Дюпина Л.Ф., Власов Ю.В. Методика проведения АВС – анализа и XYZ – анализа// Вестник ИЭАУ. - 2015. -
№ 7. - С. 4
65% 20% 15%
15% 20% 65%
А
В
С
72
Hell
Bernard Bohemian Ale
1766,62
2,76
68,17
А
Трехгорное 0
1715,41
2,68
70,85
А
Трехгорное 4,1
1696,21
2,65
73,5
А
Трехгорное 4,5
1613
2,52
76,02
А
Трехгорное 4,9
1401,77
2,19
78,21
А
Трехгорное 5,2
1369,77
2,14
80,35
В
Трехгорное пряный эль
1254,55
1,96
82,31
В
BLANCHE DE CHARLEROI
1243,15
1,94
84,25
В
Hollandia
1203,35
1,88
86,13
В
Хамовники Ирландский
Стаут
1049,73
1,64
87,77
В
Хамовники Английский
Эль
1049,80
1,64
89,41
В
Хамовники Баварское
928,12
1,49
90,9
В
Хамовники Бок - Бир
884,30
1,45
92,35
В
Хамовники Венское
677,48
1,17
93,52
В
Хамовники Кабинет
627,28
1,09
94,61
В
Хамовники кеговое
486,46
0,87
95,48
В
Хамовники мюнхенское
435,25
0,68
96,16
С
Хамовники пилзенское
281,63
0,60
96,76
С
Хамовники столовое
204,90
0,52
97,28
С
Bear 7,7
204,83
0,52
97,80
С
La Chouff
160,02
0,41
98,21
С
Chimay
153,62
0,40
98,61
С
Kirin Ischiban
140,80
0,38
98,99
С
Lapin culta
121,62
0,35
99,34
С
Лосиный берег
115,21
0,34
99,68
С
Тетерев
76,81
0,32
100
С
По итогам АВС – анализа по номенклатурной группе «Пиво» можно сде-
лать следующие выводы. Для предприятие целесообразно сохранение ассорти-
ментных позиций, входящих в группу А. Увеличение доли рынка должно осу-
ществляться за счет данной группы товаров, т.к. они обеспечивают предприя-
тию наибольший объем денежных поступлений.
В целях поддержания лояльности покупателей и удовлетворения спроса
также представляется целесообразным сохранение ассортиментных позиций,
входящих в группу В. Ассортиментные позиции, входящие в группу С относят-
ся к категории неэффективных. Целесообразно исключить из ассортиментного
портфеля те ассортиментные позиции, на долю которых приходилось меньше,
чем 0,5% прибыли. Это всего 7 ассортиментных позиций, из которых 5 торго-
вых марок, выпускаемый по лицензии, и 2 собственные торговые марки.
73
Таким образом, рекомендуется сократить число ассортиментных позиций
по номенклатурной группе «Пиво» с 44 до 37. При этом высвобожденные ре-
сурсы рекомендуется направить для обеспечения объема выпуска по тем ассор-
тиментным позициям, которую входят в группу А.
АВС – анализ по номенклатурной группе «Безалкогольные напитки» вы-
полнен в таблице 16
Таблица 16
АВС – анализ по номенклатурной группе «Безалкогольные напит-
ки»
Наименование ассор-
тиментной позиции
прибыль
доля
Доля накопи-
тельным ито-
гом
группы
GORILLA PEPPER
2598,85
12,18
12,18
А
GORILLA orange
2398,28
11,24
23,42
А
GORILLA pomegranate
1975,81
9,26
32,68
А
Gorilla mint
1894,73
8,88
41,56
А
Gorilla pure energy
1843,52
8,64
50,2
А
IRN-BRU
1604,54
7,52
57,72
А
Nestlé Pure Life
1305,72
6,12
63,84
А
Orangina
1139,40
5,34
69,18
А
Pago
1122,33
5,26
74,44
А
ROCKSTAR
883,35
4,14
78,61
А
effect®
840,68
3,94
82,55
В
Acqua Natia
736,13
3,45
86
В
Ferrarelle
623,04
2,92
88,92
В
Selters Apfelschorle
576,10
2,70
91,62
В
Volvic
546,23
2,56
94,18
В
Ecusson Brut
392,60
1,84
96,02
С
Magners Pear
313,65
1,47
97,49
С
Chaplin & Cork’s
275,25
1,29
98,78
С
Olde English
260,31
1,22
100
С
Аналогичные выводы могут быть сделаны по результатам расчетов, пред-
ставленных в таблице 16. Целесообразным является сохранение в ассортимент-
ном портфеле ассортиментных позиций, входящих в группы А и В. Исключить
из ассортиментного портфеля рекомендуется три последних ассортиментных
позиции, входящих в группу С, т.к. они являются неэффективными.
Следует отметить, что производство безалкогольных напитков ЗАО
«Московская пивоваренная компания» осуществляется только по лицензии. По
данной номенклатурной группе предприятие не имеет собственных зарегистри-
рованных торговых марок. Следовательно, для увеличения объема продаж,
компании необходимо осуществить регистрацию собственных торговых марок
74
безалкогольных напитков, что также будет способствовать увеличению доли
рынка в данном сегменте.
3.2. Прогнозирование продаж ЗАО «Московская пивоваренная компания»
Прогнозирование продаж продукции ЗАО «Московская пивоваренная
компания» осуществлялось с учетом особенностей ее потребления. При про-
гнозировании продаж прежде всего необходимо учитывать сезонный характер
потребления продукции. В связи с этим процесс разработки прогноза был раз-
делен на три этапа:
1. Расчет значения тренда;
2. Определение коэффициента сезонности;
3. Разработка прогноза продаж.
Для осуществления расчетов на каждом этапе разработки прогноза расчеты
осуществлялись в программе Excel. Для разработки прогноза продаж были про-
анализированы данные о динамике продаж за каждый месяц в течение 2017 го-
да. Значения данных показателей показаны на рисунке 15.
69931
62859
77687
123150
142148
165580
189657
184574
124520
96801
69126
61200
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
160000
180000
200000
январь февраль март апрель май июнь июль август сентябрь октябрь ноябрь декабрь
Рисунок 15. Динамика продаж по месяцам, тыс. руб.
Рисунок указывает на ярко выраженную тенденцию сезонных колебаний
спроса на продукцию ЗАО «Московская пивоваренная компания». В то же вре-
мя информации о годовых продажах для разработки точного прогноза будет
недостаточно, так как требуется исследование более продолжительного перио-
да времени, так как необходимо рассчитать коэффициенты уравнения линейно-
75
го тренда. С этой целью был проведен анализ изменений месячных продаж
продукции ЗАО «Московская пивоваренная компания» за последние 5 лет. Они
представлены в Приложении 5.
Для построения линии тренда была использована простейшая линейная
функция
abxy
Используя данные Приложения Е, а также воспользовавшись функцией
Excel =Линейн() был произведен расчет коэффициентов b и а. Они составили:
b = 16407
а = 1262893
Подставляя полученные значения коэффициентов в формулу
abxy
получаем значение тренда для каждого месяца. Результаты расчетов представ-
лены в таблице 16. В то же время если сравнить значение тренда с фактическим
значением продаж, то в отдельные периоды заметны существенные отклонения
от линии тренда. Данные отклонения должны быть учтены в процессе разра-
ботки прогноза, так как свидетельствуют о наличии сезонных колебаний спро-
са. Для того чтобы их учесть, был рассчитан коэффициент отклонений факти-
ческих значений от значений тренда. Данный показатель рассчитывался как по-
казатель фактически полученного дохода от продаж к значению тренда за кон-
кретный временной интервал. Полученные значения коэффициент отклонения
также представлены в таблице 16.
Таблица 16
Расчет значений тренда и отклонения фактических значений от
значений тренда
Год
месяц
Фактические
продажи
Значение
тренда
Отклонение
фактических
значений от
значений
тренда
2013
Январь
23867
59906
0,40
Февраль
35050
60636
0,58
Март
39890
61431
0,65
Апрель
51573
62403
0,83
Май
121506
62576
1,94
Июнь
125178
63716
1,96
Июль
131353
64626
2,03
Август
123926
65309
1,90
Сентябрь
74856
66098
1,13
76
Октябрь
41893
66861
0,63
Ноябрь
28624
67724
0,42
Декабрь
36051
68208
0,53
2014
Январь
30637
85508
0,36
Февраль
42703
86474
0,49
Март
49838
87316
0,57
Апрель
61275
88232
0,69
Май
154655
89236
1,73
Июнь
161685
90220
1,79
Июль
163994
92821
1,80
Август
158852
92134
1,72
Сентябрь
93591
93029
1,01
Октябрь
51622
94004
0,55
Ноябрь
35374
94059
0,38
Декабрь
44697
90654
0,47
2015
Январь
34635
84232
0,41
Февраль
41942
85100
0,49
Март
50450
85866
0,59
Апрель
57758
86637
0,67
Май
142042
87924
1,61
Июнь
150150
88288
1,70
Июль
150150
89489
1,68
Август
147748
89979
1,64
Сентябрь
98399
90822
1,08
Октябрь
49049
91624
0,54
Ноябрь
39540
92484
0,43
Декабрь
39139
91272
0,43
2016
Январь
40675
74151
0,55
Февраль
37262
74822
0,50
Март
43277
75518
0,57
Апрель
55937
76130
0,73
Май
118699
76680
1,55
Июнь
140427
77375
1,81
Июль
130192
78115
1,67
Август
121213
78667
1,54
Сентябрь
84131
79336
1,06
Октябрь
48126
79937
0,60
Ноябрь
36454
80709
0,45
Декабрь
41482
80931
0,51
2017
Январь
69931
103358
0,68
Февраль
62859
104157
0,60
Март
77687
104955
0,74
Апрель
123150
405876
1,16
Май
142148
106611
1,33
Июнь
165580
107461
1,54
Июль
189657
108104
1,75
Август
184574
109083
1,69
Сентябрь
124520
109827
1,13
Октябрь
96801
110740
0,87
Ноябрь
69126
111500
0,62
Декабрь
61200
112363
0,54
77
Далее на основе данных таблицы 16 рассчитаем среднее отклонение для
каждого месяца за последние 5 лет. Эти значения необходимы для оценки се-
зонных колебаний спроса. Они составили
Январь (0,40+0,36+0,41+0,55+0,68)/5 = 0,41
Февраль (0,58+0,49+0,49+0,57+0,60)/5 = 0,53
Март (0,65+0,57+0,59+0,57+0,74)/5 = 0,62
Апрель (0,83+0,69+0,67+0,73+1,16)/5 = 0,82
Май (1,94+1,73+1,61+1,55+1,33)/5 = 1,63
Июнь (1,96+1,79+1,70+1,81+1,54)/5 = 1,76
Июль (2,03+1,80+1,68+1,67+1,75)/5=1,79
Август (1,90+1,72+1,64+1,54+1,69)/5 = 1,70
Сентябрь (1,13+1,01+1,08+1,06+1,13)/ = 1,08
Октябрь (0,63+0,55+0,54+0,45+0,87)/5 = 0,64
Ноябрь (0,42+0,47+0,43+0,45+0,62)/5 = 0,46
Декабрь (0,53+0,47+0,43+0,51+0,54)/5 = 0,50
Для расчета общего индекса сезонности рассчитаем среднее значение частных
индексов колебаний спроса. Оно составило:
(0,41+0,53+0,62+0,82+1,63+1,76+1,79+1,7+1,08+0,64+0,46+0,5)/12 = 0,995
На основе полученных данных произведем расчет коэффициента сезонности.
Для этого средние отклонения спроса, полученные за каждый месяц разделим
на полученное значение общего индекса сезонности. Полученные значения по-
казателей составили:
Январь: 0,41/0,995 = 0,41
Февраль: 0,53/0,995 = 0,53
Март: 0,62/0,995 = 0,62
Апрель: 0,82/0,995= 0,82
Май: 1,63/0,995 = 1,63
Июнь: 1,76/0,995 = 1,76
Июль: 1,79/0,995 = 1,79
Август: 1,70/0,995= 1,70