Kuruluşlar ve müşteriler arasındaki alışverişi iyileştirmek için, karar verme süreçlerinde Pazarlama yaklaşımını benimsemek önemlidir; bu yaklaşım, yalnızca bir eylem felsefesi değil, aynı zamanda söz konusu kolaylaştırabilecek bir dizi aracın kullanımını da içerir. süreci.
Pazarlama Mühendisliği, hem karar vericilerin deneyim ve bilgilerinin hem de geleneksel matematiksel araçların kullanımı yoluyla kuruluşun sahip olduğu ilgili bilgilerin birleştirildiği Pazarlama kararlarına odaklanan yeni bir kavramdır.
Bu çalışma, yukarıda bahsedilen kavramın kullanıldığı bir vaka çalışmasını göstermektedir: Küba tüketim malları pazarlama sektörüne ait iki örgütü içeren bir Pazarlama karar verme sürecinin modellenmesi.
Avantajlar araştırılır ve bu tür bir karar için destek olarak Pazarlama Mühendisliğini benimsemenin faydası, sonradan doğrulama yoluyla gösterilir.
Giriş
“Bir problemle başa çıkmak veya bir fırsattan yararlanmak için eylemleri belirleme ve seçme süreci” olarak anlaşılan karar verme, yönetsel işin ayrılmaz bir işlevidir. Mintzberg, idari roller üzerine yaptığı araştırmada, yöneticinin organizasyonda oynadığı üç temel rolden biri olarak karar vericinin rolünü içerir.
Karar verme, organizasyon boyunca stratejik seviyelerden operasyonel seviyelere kadar ilerler ve kararın verildiği seviyeye göre karmaşıklığı değişir ve dolayısıyla istenen sonuçları ve yan etkileri üretme yeteneği. daha uygun.
Karar problemi her durumda benzer olduğundan operasyonel kararlar yapılandırılmış kararlar olarak sınıflandırılır. Bununla birlikte, stratejik kararlar yapılandırılmamış kararlar olarak sınıflandırılır, çünkü sorun veya karar fırsatı bir durumdan diğerine değişir, bu nedenle bir karar her zaman geçerli değildir.
Bir organizasyondaki stratejik kararlar çok çeşitli olabilir. 1976'da Mintzberg, iki yıldan fazla bir süredir birkaç şirkette yürütülen ve biri ilgili olmak üzere 7 tür stratejik karar yapılandırması halinde gruplandırılan 25 stratejik karar sürecini belirlediği bir saha çalışmasının sonuçlarını sundu. pazarlama ile.
Pazarlama kararları, özellikle pazar yönelimi ile ilgili olanlar, söz konusu stratejinin müşterilerinin önünde başarısını veya başarısızlığını tanımlayacaklarından, bir kuruluşun Stratejisinin geliştirilmesinde başlangıç noktası olarak düşünülmelidir.
Öte yandan, Pazarlama süreci “… Pazarlama fırsatlarının analizi, hedef kitlenin araştırılması ve seçimi ve teklifin konumlandırılması, stratejilerin tasarımı, programların ve organizasyonun planlanması, çabanın yönetimi ve kontrolünü içerir. Kendisiyle ilişkili kararların stratejik doğasını gösteren "Pazarlama".
Maier, bir kararın etkililiğini tahmin etmek için, aynı boyutun nesnel ve öznel bir boyutunu göz önünde bulundurmanın gerekli olduğunu önermektedir: mevcut bilgilere bağlı olarak kararın nesnel veya kişisel olmayan kalitesi; ve kararın onu uygulaması gereken kişiler üzerinde verdiği kabul veya izlenim.
Öte yandan, Pazarlama yaklaşımı aynı zamanda stratejik bir Pazarlama kararının etkinliğini değerlendirmeye izin veren iyi bir referans noktasıdır, çünkü aynı zamanda organizasyonel hedeflere ulaşılmasına da izin vermelidir; piyasanın ihtiyaç, istek ve taleplerinin karşılanması; ve rekabette üstün uygulama.
Bu nedenle, bu iki perspektifin entegrasyonu, aşağıdakileri içeren etkili bir stratejik pazarlama kararı olarak değerlendirmeye izin verir:
- Sonucu, pazarın ihtiyaçlarını, isteklerini ve taleplerini karşılar, organizasyonun hedeflerine ulaşmasına izin verir, rekabetin stratejik pazarlama kararlarını dikkate alır, objektif bilgilere dayanır ve karar vericilerin kabulünden zevk alır.
Bununla birlikte, stratejik pazarlama karar verme süreci, Michel de Chollet tarafından bir süreklilik yoluyla tanımlanan beş olası yönteme göre yürütülebilir:
- Öznel veya benmerkezci yöntem: kişinin kendi motivasyonlarını ve algılarını bilinçsizce yansıtmasından, bunları ücretsiz olarak piyasaya aktarmasından oluşur Sezgisel veya alosantrik yöntem: egodan soyutlama, pazarın ne istediğini hayal etmekten, pazar beklentilerini sezgisel olarak algılamaktan ve bunlara uymaktan oluşur. Pazar araştırmalarına dayalı nesnel yöntem: kararlar, karar vericinin bildiklerine göre, pazar araştırmaları sayesinde nesnel olarak alınır Deneysel yöntem: doğrudan bir örnek üzerinde çalışarak laboratuvar testleri veya pilot testlerle desteklenir Model tabanlı yöntem: Bir kararın olası sonuçlarının öngörüldüğü matematiksel modellerle desteklenir.
İlk iki yöntem Pazarlamada etkili stratejik karar vermeyi desteklemez, çünkü karar vericinin kabulünden hoşlansalar da, nesnel bilgilere dayanmazlar, bu nedenle kurumsal sonuçların kapsamı, pazarlamada garanti edilemez. bütün.
Kalan üç yöntemde ise objektif bilgi giderek artmakta, böylelikle rekabetin aksiyonları da dikkate alınarak piyasa memnuniyeti sağlanabilmektedir. Bu şekilde organizasyonun sonuçları maksimize edilir. Bununla birlikte, karar vericilerin bu yöntemlerle kabulü, karmaşıklıkları ve bazen de uygulamalarına dahil olan maliyetler nedeniyle daha düşüktür.
Bu çalışma, şu anda Pazarlama Mühendisliği olarak adlandırılan modellere dayalı yöntemin avantajlarını bir vaka çalışması aracılığıyla analiz edecektir.
Pazarlama Mühendisliği. Arka plan ve ana kavramlar.
Bir karar modeli "… gerçekliğin kendisinden daha keşfedilmesi ve belirli bir amaç için çalışması daha kolay olan, gerçekliğin stilize bir temsili" olarak tanımlanabilir.
Modeller, yönetsel karar alma süreçlerine aşağıdaki anlamlarda hizmet eder: “karar ortamını geliştirin ve anlayın; önemli değişkenlerin ve bunların ilişkilerinin ölçümü için bir temel sağlar; verileri yararlı ve anlamlı bilgilere dönüştürmek; çevredeki değişiklikleri ve alternatif eylem tarzlarının sonuçlarını tahmin etmek; organizasyonun faaliyetlerini kontrol etmek; kararlar almak ve politikalar oluşturmak ”.
Bir karar modelinin geliştirilmesi, belirli bir amaç ifadesini içerir, varsayımlara dayanır, değişkenler içerir ve değişkenler arasındaki ilgi ilişkilerini kurar.
Bir kararın modellenmesi süreci aşağıdaki aşamalardan oluşur: (1) İlgili değişkenlerin belirlenmesi; (2) İşlevsel ilişkilerin formülasyonu; (3) Bir amaç fonksiyonunun tanımı ve (4) Karar modelinin uygulanması.
Yöneylem Araştırması tarafından tasarlanan matematiksel modelleme, savaş alanından yönetim alanına ekstrapole edilebilecek araçların potansiyeli nedeniyle II.Dünya Savaşı'ndan sonra yönetim alanında uygulandı.
Matematiksel modellerin örgütsel yönetime uygulanması, matematiksel hesaplamaların daha hızlı ve daha az hata olasılığı ile gerçekleştirilmesini büyük ölçüde kolaylaştıran bilgisayarların ortaya çıkmasıyla büyük ölçüde tercih edildi.
Yönetimsel karar verme için destek olarak matematiksel modeller konusu, geçen yüzyılın ortalarından beri çok tartışıldı. Bilgi Sistemleri alanında “Karar Verme Sistemleri” teriminin ortaya çıkmasıyla kanıtlanan karar alma sürecinde bazen modellerin ve bilgisayarların insanın yerini alabileceği düşünülüyordu.
Bununla birlikte, şimdiye kadar makine bu süreçte insanı geçemedi, bu nedenle terim şu anda değerini yansıtan "Karar Destek Sistemleri" olarak bilinen şeye ayarlandı. gerçek: karar verme desteği.
Pazarlamada stratejik karar verme alanı en çok fayda sağlayan alanlardan biriydi ve teknolojik ilerlemeyi ve matematiksel modellemeyi en hızlı şekilde devraldı.
1966'da Kotler, Pazarlama yöneticilerinin, Pazarlamayla ilgili karar vermeyi desteklemek için elektronik bilgisayarların gücünü nasıl kullanabileceklerinin ilk açıklamasını, “Pazarlama Bilgi ve Analiz Merkezi” (MIAC) adını verdiği yöntemle yaptı.
Kotler, MIAC'ı, sadece yöneticilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak için anlık bilgi sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda her türlü analitik ve karar yardımını geliştirecek, şirket için Pazarlamanın merkezi siniri olarak işlev görecek bir "… organizasyon birimi olarak tasarladı. yöneticiler, tahmin bilgisayar programlarından başlayarak şirket pazarlarının karmaşık simülasyonlarına kadar. MIAC, modern bir pazarlama yöneticisinin tüm planlama, uygulama ve kontrol ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde tasarlanmıştır. "
O zamandan beri ve bugüne kadar, stratejik pazarlama kararlarını vermeyi kolaylaştırmak için çok sayıda bilgisayarlı matematiksel model önerildi. Her ikisi de American Marketing Association'a ait Journal of Marketing Research and Marketing Management gibi Pazarlama alanında uzmanlaşmış yayınların incelemesi, konuya adanmış çok sayıda makaleyle bu yaklaşımı kanıtlamaktadır.
Stratejik Pazarlama kararlarının alınmasında kullanılan modeller şu şekilde sınıflandırılabilir:
Hedefe Göre:
- Tanımlayıcı Modeller: Markov Modeli; Kuyruk modeli Karar modelleri: Diferansiyel hesap; Matematiksel programlama; İstatistiksel karar teorisi; Oyun teorisi
Kullanılan Tekniğe Göre:
- Sözel Modeller Grafik Modeller: Mantıksal akışların modeli; Kritik yol modeli; Nedensel model; Karar ağacı modeli; Fonksiyonel ilişki modeli; Geri beslemeli sistem modeli Matematiksel Modeller: Doğrusal ve doğrusal olmayan modeller; Statik ve dinamik modeller; Deterministik ve stokastik modeller.
Stratejik Pazarlama kararları almaya destek olarak matematiksel modellemenin uygulanması alanında elde edilen gelişme öyle olmuştur ki, 1997'de Lilien ve Rangaswamy Pazarlama Mühendisliği terimini "kullanımın" kullanımını inceleyen disipline getirdiler. Pazarlama ortamından nesnel ve öznel bilgilerin Pazarlama kararlarına ve bunların uygulanmasına dönüştürülmesini destekleyen matematiksel karar modelleri. "
Karar vericilerin kabulüne ilişkin matematiksel modellerin sınırlamalarının farkında olan bu yazarlar, Pazarlama mühendisliğinin kavramsal Pazarlamanın, karar vericilerin zihinsel modellerinin veya deneyimlerinin kombinasyonuna dayandığını, ve matematiksel modeller.
Bu şekilde, Pazarlama Mühendisliğinin stratejik Pazarlama karar alma sürecine uygulanması, bu Pazarlama kararlarının etkinliğini artırmaya ve bu çalışmanın girişinde belirtilen beş kriteri karşılamaya olanak tanır.
Küba Tüketim Malları Pazarlama Sektöründe Örnek Olay.
Araştırma Nesnesi
Bu soruşturmanın amacı, Küba topraklarında bulunan iki ticari kuruluş tarafından oluşturuldu: aralarında satın alma ilişkileri bulunan bir toptan satış şirketi (bundan sonra toptancı) ve bir perakende şirketi (bundan sonra perakendeci) - tüketim mallarının satışı.
Sorun durumu
Pazarlamanın bilgi süreçlerinin ve toptancının kararlarının teşhisi yapılarak, Pazarlama'nın stratejik karar alma süreçlerinde biri Teklifin müzakeresi ile ilgili olan çeşitli problemlerin varlığını bilmek mümkün olmuştur. Karma Ürün Siparişi için Ticari.
Bu süreçle ilgili temel kararlar şunlardır:
- Perakendeciye önerilecek ürün karması (çeşit ve miktar) ne olacak, Perakendeciye sunulacak ürünlerin fiyatı ne olacak, Kullanılacak ambalaj ne olacak? Perakendeciye hangi teslimat koşulları sunulacak (Fiyat, teslimat yeri, teslimat süresi, nakliye ve sigorta dahil kavramlar) Perakendeciye hangi hizmetler sunulacak Perakendeciye hangi ödeme seçenekleri sunulacak?
Şekil 1'de ürün karması konusunda taraflar arasındaki anlaşmazlıklar nedeniyle sürecin birkaç kez tekrarlanma eğiliminde olduğu görülmektedir.
Pazarlama yaklaşımı altında yapılacak ürün karması, son müşteriyi ve tüketiciyi, perakendeci bütçesinin kullanımının optimize edilmesi ihtiyacının yanı sıra siparişe dahil edilecek ürün miktarını, fiyatları da dikkate almalıdır. pazarda rekabet gücü ve toptancının karlılık hedefleri.
Bu nedenle, tüm tarafların beklentilerinin karşılanmasının sağlanması, bazen Ticari Teklifin müzakereleri ve ardışık yeniden müzakereleri nedeniyle süreci büyük ölçüde geciktirir ve son olarak, sonuçları dahil olanların tümü lehine olan kararlara yol açmaz.
Şekil 1. Ticari Teklifin Müzakere Süreci. Kaynak: self made
Yukarıdakilerin tümü için (teşhisten sonra) çalışma, toptancı için bu stratejik Pazarlama kararı için, dahil olan tüm tarafların beklentilerini karşılamaya ve zamanı en aza indirmeye olanak tanıyan bir destek modelinin tasarımı ve doğrulanmasından oluşuyordu. sürecin yürütülmesi ve ilgili kararlar.
Kullanılan araştırma teknikleri
Araştırmada kullanılan araştırma teknikleri bibliyografik analiz, McLeod, Li ve Rogers kılavuzuna dayalı Pazarlama Bilgi Sistemleri Denetimi, anket, görüşme, bilgi ihtiyaçlarının teşhisi, bilgi, doğrusal programlama ve maliyet-fayda analizi.
Model Tasarımı
Bu çalışmanın karar probleminden yola çıkarak, doğrusal bir matematiksel karar modelinin kullanımının karar gereklilikleri için yeterli olduğu, çünkü bu teknik, müşterilerin kısıtlamalarına tabi olarak toptan satış şirketi için objektif bir fonksiyon tanımlamaya izin verdiği bulunmuştur. ve tüketiciler, perakendecinin ve toptancınınkiler.
Tartışmasız Pazarlama yaklaşımına göre, bu Pazarlama kararı ile toptancının temel amacı işlemden maksimum fayda sağlamaktır. Bu nedenle, modelin amaç işlevi bir kar maksimizasyonu işlevidir:
Maks Z = B1X1 + B2X2 +… + BnXn
nerede:
B = kar; X = ürün miktarı
B1 = PV1 - PC1
PV = satış fiyatı; PC = maliyet fiyatı
İkinci olarak, modelin Pazarlama yaklaşımına uygunluğu, toptancının karlılık kriterleri ile perakendecinin ve son müşterinin beklentilerine birlikte yanıt veren modelin kısıtlamaları oluşturularak sağlanır. Kısıtlamalar aşağıda listelenmiştir.
1. Perakendeci bütçe kısıtlaması:
PV1X1 + PV2X2 +… + PVnXn ≤ A
nerede:
A = perakendecinin işlem için kullanabileceği bütçe
Karma satışların genelliği, perakendecinin üst yönetimi tarafından satın alma için tahsis edilen bir bütçeye yanıt verir. Bu kısıtlama, satın alma işleminin toplam değerinin perakendecinin atadığı bütçeden daha az veya ona eşit olmasını amaçlar.
2. Toplam siparişin maksimum miktarlarının kısıtlanması:
Y1X1 + Y2X2 +… + YnXn ≤ D
nerede:
Y = paketin kübik kapasitesi; D = siparişin toplam kübik kapasitesi
Karma siparişlerin diğer bir genelliği, bir bütçeye uyum sağlamaya ek olarak, perakendecinin, genellikle 20 inçlik bir kübik kapasiteye sahip bir konteynere atıfta bulunulan belirli bir ürün miktarını satın almayı beklemesidir; 40 ”ve 40” HQ. Bu nedenle, bu kısıtlamanın amacı, satın alınacak tüm paketlerin kübik kapasitesinin toplamının, perakendecinin istediği konteynerin kübik kapasitesine karşılık gelmesidir.
3. Perakendecinin kabul ettiği ürün başına maksimum miktar kısıtlamaları:
X1 ≤ B
nerede:
B = perakendecinin ürünü satın almaya istekli olduğu maksimum miktar
Bu kısıtlama, 5 numaralı kısıtlama ile birlikte, perakendecinin son müşterinin ve tüketicinin ihtiyaçları, istekleri ve talepleri hakkındaki bilgilerine göre ve aralarında satma kapasitesine sahip olduğunu bildiği mal yelpazesini oluşturmayı amaçlamaktadır. bu maksimum miktarlardan biri olduğundan, düzeni dalgalandırabilir.
Bu kısıtlama belirlenirken pazar kriterleri dikkate alınmazsa, perakendecinin deposunda istenmeyen mal stoğu oluşabilir.
4. Toptancının takip ettiği kârlılık kısıtlaması:
PC1X1 + PC2X2 +… + PCnXn ≤ E
nerede:
E = satılacak ürünlerin satın alınması için toptancının ödemeye razı olduğu maksimum değer
E = A / (1 + istenen minimum kar marjı).
Bu kısıtlama ile toptancı, her bir ürünün sunduğu karlılıktan bağımsız olarak, toplam işlemden elde etmek istediği minimum karlılığı belirler. Bunun nedeni, ürün başına satış fiyatının belirlenmesinin standart bir kar marjına sahip olmak zorunda olmamasıdır. Bu özel konu daha sonra ele alınacaktır.
5. Toptancı Minimum Sipariş Miktarı Kısıtlamaları:
X1 ≥ C
nerede:
C = toptancının pazarlayabileceği minimum sipariş miktarı
Bu kısıtlama ile toptancı, kuruluşun satabileceği ürünler için asgari tutarı belirler ve bu, tedarikçilerinin sunduğu minimum sipariş miktarları ve aynı anda yapılabilecek sipariş kombinasyonları ile doğrudan ilişkilidir.
Pazarlamayla ilgili karar vermede doğru bir destek için modelin varsayımları ve gereksinimleri:
- Perakendeci, kendisine tahsis edilen bütçe ile söz konusu bütçe ile satın alınabilecek siparişin toplam miktarı (konteyner tipi) arasındaki ilişkide netliğe sahip olmalıdır Perakendeci, pazarının yapabileceği ürün miktarlarını bilmekle yükümlüdür. Modelin hem perakendecinin hem de toptancının beklentilerini en üst düzeye çıkaran uygun oranları önerebilmesi için, bunu toptancıya asimile etmek ve beyan etmek. Toptancı, perakendeci, modelin iyiliği olan ek bir kısıtlama olarak ürün için belirli bir miktar belirlemek için toptancı ile anlaşabilir.Toptancı, işlemle elde etmeye istekli olduğu asgari karlılığın başlangıcından, bunun riskini ve ödeme koşullarını, teslimatı, tarihleri vb. Değerlendirerek net olmalıdır. Maliyet fiyatlarını, minimum miktarları, paket başına adetleri ve minimum siparişleri tam olarak bilmek için yakın bir toptancı-tedarikçi ilişkisine sahip olmak önemlidir; bunlar olmadan siparişin fiziksel hazırlığı çıktıya karşılık gelmeyebilir. modelin ve dolayısıyla perakendeci tarafından kabul edilen sözleşmeyle Toptancı, rakiplerin fiyatlarının ürün bazında belirli bir bilgi birikimi yoluyla pazarlama yaklaşımına yaklaşabilir, bu da fiyatları belirlemelerine olanak tanıyan, bazen kendileri için daha rekabetçi veya perakende ve pazar için daha uygun;Bu aynı zamanda tedarikçilerin seçimine ve satın alma yönetimine de bağlıdır Benzer şekilde, toptancı pazarlama yaklaşımına yaklaşmak için rakipler tarafından belirli pazara uygulanan ticari marjı bilmeye çalışmalıdır.
Pazarlama yaklaşımını izleyerek perakendeciden talep veya sipariş alındıktan sonra modeli uygulama süreci:
- Rekabetin teklif fiyatlarını ve satın alma fiyatlarını dikkate alarak toptan satış pazarı için ürün başına en uygun fiyatı belirleyin Kuruluşun hedeflerini ve ticari marjları dikkate alarak işlemin optimum ticari marjını belirleyin. Perakendeciden kendisine tahsis edilen bütçe miktarı, söz konusu bütçe ile satın almayı beklediği konteyner türü ve ürün başına pazarının kabul edebileceği maksimum miktarlar hakkında bilgi isteyin. Yukarıdaki bilgileri edindikten sonra yapabilirsiniz Modeli çalıştırın. Model elde edildikten sonra ticari teklif oluşturulabilir ve perakendeciye gönderilebilir. Perakendecinin cevabı evet ise, müzakerede bir sonraki adıma geçin.Cevap olumsuz ise ve perakendeci istenen miktarları ifade etmişse, bunların model çıktısının sunduğu gevşeklik dahilinde tasarlanıp tasarlanmadığı değerlendirilmelidir, böylece çıktıyı değiştirmeye gerek kalmadan bir karar verilebilir. Aksi takdirde, perakendecinin kriterleri ek bir kısıtlama olarak eklenmeli ve model yeniden çalıştırılmalıdır, bu da tekrar 5. adıma götürür.
Model geçerliliği
Modelin validasyonu perakendecinin Pazarlama kriterleri ve toptancının karlılığı dikkate alınarak yapılmıştır. Bunun için, modelin tasarımından önce sorunlu koşullarda gerçekleştirilen ve yeterli sürenin geçtiği (1,5) her iki kuruluş arasında satın alma - satışa karşılık gelen fatura alınarak analiz birimi olarak ex post analizi yapılmıştır. yıl) tüketici memnuniyetini ve perakendecinin envanter seviyelerini değerlendirmek için.
Söz konusu alım-satım için, söz konusu işlemin gerçek envanterlerinin ciro seviyesini ve perakendecinin o tarihe kadarki satış projeksiyonlarını dikkate alarak, piyasanın kabul edeceği maksimum ürün seviyelerinin ne olacağını değerlendirmeye başladık, ve satın almamanın daha iyi bir karar olacağı mallar.
Toptancı durumunda, işlem tarihi için minimum sipariş seviyeleri dikkate alındı ve aynı başlangıç karlılık kriteri korundu, böylece karşılaştırmanın olabildiğince gerçek olması sağlandı.
Bir ön analize göre harcama sonrası analizin uygunluğunu açıklığa kavuşturmak gerekir. İlki, gerçek kararın ideal kararla (model önerisi) karşılaştırılmasına izin verme avantajına sahiptir. Ancak temel dezavantajı, ideal kararın asla alınmadığı için değerlendirilememesidir. Ancak, bir ön analiz, yanlış karar alınmayacağından, her iki karar arasında karşılaştırma yapılmasına izin vermeyecektir.
Model, bir hesaplama aracı olarak Microsoft Office Excel 2007, özellikle de Leon Lasdon (Austin'deki Texas Üniversitesi) ve Alan Waren (Cleveland Eyalet Üniversitesi) tarafından matematiksel problemleri çözmek için geliştirilen Çözücü uygulaması kullanılarak çalıştırıldı. Frontline Systems, Inc.'den John Watson ve Dan Fylstra tarafından geliştirilen doğrusal problemler.
Bu yazılımı kullanmanın avantajları, bu programı makinelerine yüklediğinden kuruluşun bu konsept için herhangi bir ek maliyete katlanmak zorunda olmamasıdır. Ek olarak, uygulama oldukça kullanıcı dostudur ve kullanımı için herhangi bir programlama bilgisi gerekmez.
Modeli çalıştırmak için kullanılan bilgisayar ekipmanı, 3.0 GHz AMD Sempron ™ mikroişlemciye ve 480 MB RAM'e sahip bir mikro bilgisayardı. Hafızadaki modelin boyutu 233 KB idi.
Maliyet-fayda analizi yoluyla modelin validasyonunda elde edilen sonuçlar aşağıdaki tablo 1'de gösterilmiş ve aşağıda tartışılmıştır.
Tablo 1. Model uygulamasının Maliyet-Fayda Analizi.
| kavram | Satın Al - Gerçek Satış | Satın Al - İdeal Satış (modelleme) |
| Perakendecinin Bütçesi | 75.000,00 $ | 75.000,00 $ |
| İzin Verilen Kübik Kapasite 40″ HQ | 68.000 m3 | 68.000 m3 |
| Toplam kübik kapasite | 65.034 m3 | 66.826 m3 |
| Toplam paketler | 725 | 744 |
| Mal Maliyet Tutarı | 38.842,58 $ | 37.246,41 $ |
| Malların Satış Tutarı | 74.390,45 ABD doları | 69.661,28 ABD doları |
| İşlem Karı | 35.547,86 $ | 32.414,88 $ |
| Modelleme ile Kar Kaybı | 3.132,99 $ | |
| Kredi Dekontu uygulamasından kaynaklanan zarar | 4.022,39 $ | |
| Modelleme başına net tasarruf | 889,40 ABD doları |
Kaynak: Yazarın ayrıntılı açıklaması.
Görüldüğü gibi, aynı seviyede perakendeci bütçesi için model, hem kullanılan kübik kapasite hem de satın alınabilecek olası paket sayısı nedeniyle satın alma kapasitesinin kullanımının artırılmasına izin verdi.
Model, pazar kısıtlamalarını, perakendecinin ve toptancının bütçesini hesaba katarak, hem satın alma hem de satış için daha düşük miktarlar sağladı, böylece gerçek satın alma perakendecinin bütçesinden daha fazla yararlandı. Bu nedenle toptancı için karlılık, model kullanılarak 3.132.99 dolar azaldı.
Ancak, fiili satın alma işleminin, perakendecinin depolarında 4.022.39 USD tutarındaki Yavaş Ciro Toptan Satış Kredisine konu olduğuna dikkat etmek önemlidir. Bu konseptin içerdiği finansal değer ne olursa olsun, Ürünlerin Yavaş Rotasyonunun Perakendeci ve son müşteriye ve tüketiciye getirdiği sonuçların farkına varmak gerekir: mağazadaki raftaki ürünler müşterinin beklentilerini karşılamıyor, bu da ürünlerin olmamasına neden oluyor. depoda dönerler ve bu nedenle yeni ürünler için kullanılamayacak bir yer kaplarlar; Satış yapılmaması ve rotasyonsuz olması, perakendeciye mali giderler anlamına gelir ve son olarak, perakendeci, zararının bir kısmını Kredi Dekontu uygulaması yoluyla toptancıya aktarır.
Model, kısıtlamalarına, ürünlerin yönlendirildiği son müşteri ve tüketicinin kriterlerini ve kredi notunun uygulandığı ürünün değerini içerdiği için, kendisini bu zararın uygulanmasına maruz bırakmak zorunda değildir. asıl satın alma işleminin yapıldığı, bu da ideal satın alma için tasarruf anlamına gelir.
Böylelikle, ideal satın alma miktarlarındaki azalmadan kaynaklanan zarar, Kredi Notunun uygulanmamasından kaynaklanan tasarrufla kıyaslandığında, ikincisi modelin uygulamasının birinci ve son bakiyesini aşar. toptancı 889,40 $ tasarruf etti ve daha yüksek perakendeci, son müşteri ve tüketici memnuniyeti sağladı.
Modeli uygulamanın sonuçları
Modelin uygulanması, Karma Ürün Siparişi için Ticari Teklifin sezgisel uygunluğunu ortadan kaldırır; hem toptancının hedeflerini hem de perakendecinin beklentilerini ve son müşteriyi ve tüketiciyi birbirine bağlamayı sağlar; İlgili tüm taraflar için zamandan ve insan ve mali kaynaklardan tasarruf sağlayarak Pazarlamanın stratejik karar verme sürecini daha etkili hale getirir.
Model, toptancı yani satıcı açısından siparişin konformasyonu için uygulansa da; Model, Karma Ürün Siparişi taleplerinin toptancı tedarikçilerine gerçekleştirilmesi için perakendeci, yani alıcı açısından kolay ve etkin bir şekilde uygulanabilir.
Sonuçlar ve Gelecekteki Araştırma Yönelimleri
- Stratejik Pazarlama karar vermenin karmaşıklığı göz önüne alındığında, bu süreçlerden sorumlu olanlar, pazarın ihtiyaçlarını, isteklerini ve taleplerini öngörmek, belirlemek ve bunlara yaratıcı bir şekilde cevap vermek için Pazarlama Mühendisliğini hesaba katmalı ve başarıya ulaşılmasını sağlayacaktır. finansal hedefleri Pazarlama Mühendisliği uygulaması, kurumun karşı karşıya olduğu Pazarlama kararının sorunlu durumu hakkında derin bir bilgi ve stratejik karar vericinin kullanabileceği farklı yöntem ve modelleme teknikleri hakkında özel bilgi gerektirir. Pazarlama: Bazen bir Pazarlama karar modelinin uygulanması özel bilgisayar araçları gerektirse de,yöneticiler, halihazırda sahip oldukları araçları maksimum ve karlı bir şekilde kullanmak için kullanabilirler. Pazarlama Mühendisliği uygulaması, gıda için yararlı ve yüksek kaliteli bilgi sağlayan Pazarlama Bilgi Sistemlerinin varlığını gerektirir. Bu disiplinin dayandığı matematiksel modeller. Pazarlama Mühendisliği uygulamasının gerçek olanaklarını bilmemize izin veren Küba bağlamında gelecekteki araştırmalar gereklidir. Benzer şekilde, Pazarlama Bilgi Sistemlerinin durumunu incelemek gerekir. ve stratejik pazarlama karar verme için ilgili bilgilerin kullanımı.Pazarlama Mühendisliği uygulaması, bu disiplinin dayandığı matematiksel modelleri beslemek için yararlı ve yüksek kaliteli bilgi sağlayan Pazarlama Bilgi Sistemlerinin varlığını gerektirir. Gelecekteki araştırmalar Küba bağlamında gereklidir. Pazarlama Mühendisliği uygulamasının gerçek olanaklarını bilmeye izin verir Benzer şekilde, Pazarlama Bilgi Sistemlerinin durumunu ve stratejik Pazarlama kararları vermek için ilgili bilgilerin kullanımını incelemek gerekir.Pazarlama Mühendisliği uygulaması, bu disiplinin dayandığı matematiksel modelleri beslemek için yararlı ve yüksek kaliteli bilgi sağlayan Pazarlama Bilgi Sistemlerinin varlığını gerektirir.Gelecek araştırmalar Küba bağlamında gereklidir. Pazarlama Mühendisliği uygulamasının gerçek olanaklarını bilmeye izin verir Benzer şekilde, Pazarlama Bilgi Sistemlerinin durumunu ve stratejik Pazarlama kararları vermek için ilgili bilgilerin kullanımını incelemek gerekir.Benzer şekilde, Pazarlama Bilgi Sistemlerinin durumunu ve stratejik Pazarlama kararları almak için ilgili bilgilerin kullanımını incelemek gerekir.Benzer şekilde, Pazarlama Bilgi Sistemlerinin durumunu ve stratejik Pazarlama kararları almak için ilgili bilgilerin kullanımını incelemek gerekir.
kaynakça
- Stoner, J. Administration. s / n, s / a Mintzberg, H.; Yönetici Görevi: Folklor ve Gerçek; Harvard Business Review; 1975 Temmuz-Ağustos; Mintzberg, H.; Raisinghani, D.; Théoret, A.; "Yapılandırılmamış" Karar Süreçlerinin Yapısı; İdari Bilimler Üç Aylık; Haziran 1976; Cilt 21; İdari Bilimler QuarterlyKotler, P. Pazarlama Müdürlüğü, s / n, s / aMaier, N.; Grup karar verme; Editoryal Trillas, SA de CV; 1980; Meksika G. L. Lilien; A.Rangaswamy; Pazarlama Mühendisliği; Addison Wesley; 1997 Montgomery, D.; Webster F.; Yöneylem araştırmasının kişisel satış stratejisine uygulamaları; Pazarlama Dergisi; Jan68; Cilt 32 Sayı 1; Amerikan Pazarlama Derneği Kotler, Philip. Firmanın Pazarlama Sinir Merkezi için bir tasarım. İş Ufukları. Güz, 1968. Kotler, P. ob. cit.GL Lilien; A.Rangaswamy; ob. cit.Eldon Y. Li;En Büyük ABD Şirketlerinde MkIS; Bilgi Yönetimi; 28 (1); bindokuzyüz doksan beş; 13-31.
