Взаимодействие логистики и маркетинга по параметру «место» обычно представляет собой проблему выбора точек сбыта основного объема готовой продукции. С позиций маркетинга это трансформируется в задачу выбора: или продавать оптовикам, или – напрямую розничным торговцам. При этом решения о выборе «места» всегда предшествуют решениям о выборе структуры каналов дистрибьюции. С точки зрения логистики, такие решения могут существенно повлиять на эффективность логистической системы. Например, фирмы, имеющие контакты по сбыту только с оптовиками, как правило, испытывают меньше логистических проблем, так как оптовики более предсказуемы, имеют тенденцию закупать готовую продукцию большими партиями, размещают свои заказы и управляют запасами готовой продукции в складских системах более стабильно и эффективно, чем розничные торговцы. Существенным фактором является в этом случае гораздо меньший уровень затрат фирмы-производителя на транспортировку продукции.

Взаимосвязь маркетинга и логистики обширна и разнообразна, т.к. эти две реальности тесно увязаны между собой единым алгоритмом управления бизнес-процессами.

маркетинг логистика прогнозирование потребность

Глава 2.

2.1. Прогнозирование потребности в товаре сок «Тонус» на апрель, май и июнь месяцы 2011 года

Для организации снабжения оптовой базы товарами требуется рассчитать потребность в соке "Тонус" на апрель, май и июнь месяцы 2011 года при наличии следующих данных:

Месяц	Тыс. упаковок
Ноябрь 09	45
Декабрь 09	48
Январь 10	40
Февраль. .10	40
Март. .10	42
Апрель. .10	41
Май 10	46
Июнь 10	45
Июль. 10	39
Август 10	41
Сентябрь 10	42
Октябрь. .10	43
Ноябрь 10	39
Декабрь 10	42
Январь 11	44
Февраль 11	45
Март 11	41

Перед началом расчетов начертим график зависимости продаж сока «Тонус» от времени, по имеющимся данным.

Исходя из графика видно, что сок «Тонус» относится к регулярно потребляемым товарам. Поэтому для прогнозирования спроса будем использовать методы стохастического расчета, а именно простую скользящую среднюю, взвешенную скользящую среднюю, регрессионный анализ и метод доверительного интервала. После этого сравним средние отклонения и выберем наиболее точный метод прогнозирования.

2.1.1 Определение потребности на товар методом простой скользящей средней

Метод простого скользящего среднего обычно применяется для прогноза спроса на товар, отклонения в потреблении которого носят случайный характер. Формула для вычисления простого скользящего среднего:

Че=(Че-1+Че-2+ююю+Че-т).тб

где Xt – прогноз на будущий период;

Xt-1 - фактическое значение в прошлом периоде;

Xt-2, …, Xt-n - фактическое значение, начиная с 2 периодов до n периодов назад;

n – интервал усреднения;

Рассчитаем прогнозы спроса на сок по формуле и занесем данные в таблицу:

Расчет спроса на сок "Тонус" при помощи простой скользящей средней

Месяц	Спрос, тыс. упак.	Расчет по 2 мес.	Откл-е	Расчет по 3 мес.	Откл-е	Расчет по 4 мес.	Откл-е	Расчет по 5 мес.	Откл-е	Расчет по 6 мес.	Откл-е
ноя.09	45
дек.09	48
янв.10	40	46,5	6,5
фев.10	40	44	4	44,33	4,33
мар.10	42	40	2	42,67	0,67	43,25	1,25
апр.10	41	41	0	40,67	0,33	42,50	1,50	43,00	2,00
май.10	46	41,5	4,5	41,00	5,00	40,75	5,25	42,20	3,80	42,67	3,33
июн.10	45	43,5	1,5	43,00	2,00	42,25	2,75	41,80	3,20	42,83	2,17
июл.10	39	45,5	6,5	44,00	5,00	43,50	4,50	42,80	3,80	42,33	3,33
авг.10	41	42	1	43,33	2,33	42,75	1,75	42,60	1,60	42,17	1,17
сен.10	42	40	2	41,67	0,33	42,75	0,75	42,40	0,40	42,33	0,33
окт.10	43	41,5	1,5	40,67	2,33	41,75	1,25	42,60	0,40	42,33	0,67
ноя.10	39	42,5	3,5	42,00	3,00	41,25	2,25	42,00	3,00	42,67	3,67
дек.10	42	41	1	41,33	0,67	41,25	0,75	40,80	1,20	41,50	0,50
янв.11	44	40,5	3,5	41,33	2,67	41,50	2,50	41,40	2,60	41,00	3,00
фев.11	45	43	2	41,67	3,33	42,00	3,00	42,00	3,00	41,83	3,17
мар.11	41	44,5	3,5	43,67	2,67	42,50	1,50	42,60	1,60	42,50	1,50
Среднее отклонение	2,53	2,48	2,23	2,22	2,08

Вывод: из таблицы видно, что наименьшее среднее отклонение минимально для прогноза спроса по 6 прошлым месяцам (2,08).

2.1.2 Определение потребности на товар методом взвешенной скользящей средней

При расчете простого скользящего среднего каждое значение имеет равный вес, а при расчете взвешенного скользящего среднего значениям может быть присвоен любой произвольный вес, при условии, что сумма весов будет равна единице. Формула для вычисления взвешенного скользящего среднего имеет следующий вид:

Че=ц1Че-1+ ц2Че-2+…+ цтЧе-тж

где Xt – прогноз на будущий период;

Xt-1 – фактическое значение в прошлом периоде;

Xt-2, …, Xt-n - фактическое значение два периода назад и т.д. до n периодов назад;

w1 – весовой коэффициент, присвоенный спросу прошлого периода (периода (t-1));

w2, …, wn – весовые коэффициенты, присвоенные периодам (t-2) и т.д. до (t-n);

n – количество периодов, учитываемых в прогнозе.

Для вычисления с помощью этого месяца возьмем 4 варианта весовых коэффициентов и, используя значения спроса за прошлые месяцы, сделаем расчет на следующие:

Весовые коэффициенты 1		Весовые коэффициенты 2
Период	Коэффициент	Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,3	11 мес. Назад	0,2
12 мес. назад	0,3	12 мес. Назад	0,4
13 мес. назад	0,4	13 мес. Назад	0,4
Весовые коэффициенты 3		Весовые коэффициенты 4
Период	Коэффициент	Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,2	11 мес. Назад	0,1
12 мес. назад	0,3	12 мес. Назад	0,4
13 мес. назад	0,5	13 мес. Назад	0,5

Рассчитаем по формуле прогнозные значения потребности в соке на декабрь 2010, январь, февраль, март 2011:

Месяц	Тыс. упаковок
ноя.09	45
дек.09	48
янв.10	40
фев.10	40
мар.10	42
апр.10	41

Месяц	Спрос, тыс. упак.	Вес 1	Откл-е	Вес 2	Откл-е	Вес 3	Откл-е	Вес 4	Откл-е
дек.10	42	41,40	0,60	41,80	0,20	41,70	0,30	42,10	0,10
янв.11	44	41,50	2,50	41,20	2,80	41,60	2,40	41,30	2,70
фев.11	45	41,40	3,60	41,20	3,80	40,90	4,10	40,70	4,30
мар.11	41	43,50	2,50	43,40	2,40	43,20	2,20	43,10	2,10
Среднее отклонение	2,3	2,3	2,25	2,3

Вывод: наименьшее среднее отклонение характерно для прогноза спроса по 3 варианту набора весов (2,25). Это значение больше значения отклонения по прогнозу простой скользящей средней по 6 месяцам (2,08).

2.1.3 Определение потребности на товар методом доверительного интервала

Доверительный интервал – это интервал, в который с заданной вероятностью попадет следующее значение ряда. Этот метод применяется, когда спрос на товар стабилен, не имеет выраженных сезонных колебаний, и у нас есть данные о спросе за достаточно длительный период времени.

Определяем среднее квадратическое отклонение спроса (статистический показатель, показывающий насколько равномерен наш ряд значений. Если значения мало отличаются друг от друга, среднее квадратическое отклонение будет невелико; если наблюдается большой разброс значений, этот показатель будет большим) по формуле:

где s – среднее квадратическое отклонение спроса;

X – среднее арифметическое значение спроса;

Хi – значение спроса в каждом периоде;

n – число рассматриваемых периодов.

Рассчитываем величину отклонения от центра интервала (центром

доверительного интервала является среднее арифметическое значение,

рассчитанное в шаге А) по формуле

где

– величина отклонения от центра интервала;

t – коэффициент доверия (некоторые значения приведены в таблице 1).

Спрос на сок «Тонус»:

месяц	Тыс. упаковок
окт.10	43
ноя.10	39
дек.10	42
янв.11	44
фев.11	45
мар.11	41