Agricultura	Asigurari	Comert	Confectii	Contabilitate	Contracte	Economie
Transporturi	Turism	Zootehnie

STUDIU DE CAZ LA S.C. ALRO - SLATINA S.A.

Comert

+ Font mai mare | - Font mai mic

 

0
2 1 0

Cota relativa de piata

Grafic 4.1.8. Recomandarile modelului BCG

Similitudinile dintre etapele ciclului de viata ale unui produs si modelul BCG, conduce la aprecierea asupra portofoliului de produse al S.C. Alro S.A. Cand o firma lanseaza un produs nou, acesta intra in categoria 'dilemelor'. Daca lansarea este un succes, el va deveni 'vedeta', apoi cu timpul va trece in categoria 'vacilor de muls'. In cele din urma, datorita inovatiilor aduse produselor concurente, de catre competitori, se poate ca produsul sa devina 'piatra de moara'. Daca produsul nou lansat va fi un esec, el poate trece din categoria 'dilemelor' in cea a 'pietrelor de moara', pe care firma are tendinta sa le elimine.

4.2. Sondaj de opinie in cadrul pietei interne.

O sursa de informatie este reprezentata de inregistrarile cererilor de cumparare pentru principalele produse ale S.C. Alro S.A. existente la Departamentul Desfaceri al societatii. Situatia se prezinta astfel:

Tabel 4.2.1. Structura cererilor pentru anul 2000 pe piata interna

Pentru a face sondajul s-a intreprins in anul 2000 o cercetare a pietei romanesti, metoda de investigatie fiind chestionarul. Acesta a fost administrat prin mass-media, in mod repetat.

Populatia cercetata e constituita din ansamblul firmelor ce doresc sa achizitioneze produse ale S.C. Alro S.A.

Obiectivele studiului au fost:

definirea produselor ce reprezinta cel mai mare interes pe piata;

identificarea masurilor pentru cresterea vanzarilor

stabilirea structurii optime a programului de fabricatie, pentru a raspunde cerintelor actuale si de perspectiva ale pietei.

Intrebarile chestionarului au fost urmatoarele:

Firma este de stat sau particulara? Firma este specializata in prelucrarea aluminiului sau este o societate comerciala din alt domeniu?

Ce tipuri de produse sunt solicitate si in ce cantitati? Ce puritate trebuie sa aiba aluminiul solicitat (99,7% sau 99,99%)?

Care este modalitatea de comercializare preferata

Volumul esantionului poate fi stabilit astfel:

unde z este coeficientul de probabilitate, z=1,96, pentru o probabilitate de garantare a rezultatelor de 95%, iar eroarea limita stabilita este =5%.

Se poate considera o esantionare aleatoare, pentru ca, in mod intamplator, cine a citit chestionarul, l-a completat si l-a trimis la Departamentul Marketing al societatii. Astfel s-au inregistrat 402 raspunsuri in urma publicarii chestionarului, cu o cerere totala de aproximativ 874 tone aluminiu.

Pentru a verifica validitatea esantionului se foloseste testul de diferenta a proportiilor. Se poate considera proportia, p, la nivel de colectivitate este, raportul dintre vanzarile de produse la intern si totalul vanzarilor pe anul respectiv.

p

Proportia pentru esantion se poate stabili, in functie de cererile inregistrate la Departamentul de Desfacere al societatii (5220 tone), considerand ca cei care au raspuns, pot face parte dintre cei inscrisi ce doresc sa achizitioneze produse ale S.C. Alro S.A. :

w = 874/5220 = 0,167433

Ipotezele testului bilateral sunt:

- ipoteza nula H₀ w = p, sau w - p = 0

- ipoteza alternativa H₁ w p, sau w - p

Valoarea calculata a testului este :

Considerand probabilitatea de garantare a rezultatelor P , valoarea teoretica a coeficientului t din tabelele repartitiei Student, pentru n 402 si a este 1,96.

Cum 1,816 < 1,96, rezulta ca t_c se afla in zona de acceptare a ipotezei nule, H_o, intre cele doua proportii diferentele sunt nesemnificative. Concluziile esantionului se pot extinde la nivelul ansamblului cercetat, cu o probabilitate de 95%.

Eroarea de esantionare este eroarea limitata de reprezentativitate, calculata astfel

Exista 95% sanse, ca proportia reala a subiectilor care au caracteristica cercetata aici, care cumpara produse de la S.C. Alro S.A. sa fie cuprinsa intre: 9,63% - 2,88% si 9,63% + 2,88%.

Intervalul de incredere este de [6,75%; 12,53%].

Structura cererii potentiale pe categorii de produse si tipuri de calitate este prezentata in tabelul urmator:

Tabel 4.2.2. Structura optiunilor pe tipuri de produse

Din aceste date se observa orientarea intr-o proportie de peste 50% din raspunsuri spre barele de aluminiu AlMgSi din care 33,6% spre barele de aluminiu 99,99% si 20,6% spre barele de aluminiu 99,7%. Cererea scade insa pentru sarma de aluminiu si pentru lingouri, compensata insa de o cerere mare pe piata externa pentru aceste produse.

In figura de mai jos prezentam structura cererii pe piata interna pe fiecare tip de produs:

Grafic 4.2.1. Structura solicitarilor de produse pe piata interna

Centralizarea datelor dupa solicitarea de produse pe zone geografice ale tarii, a avut ca rezultat datele din urmatorul tabel:

Tabel 4.2.3. Structura cererilor pe zone geografice

Grafic 4.2.2. Structura cererilor de produse pe zone geografice (tone)

Ponderea cea mai mare in totalul cererilor o detine Muntenia, urmata indeaproape de Oltenia lucru datorat faptului ca in aceste zone se afla principalii clienti si totodata cei mai importanti si mai puternici clienti ai S.C. Alro S.A. : Alprom Slatina, Dacia Pitesti, Altur Slatina, Sidex Galati etc.

Pentru a vedea daca zonele geografice prin specificul lor si prin nivelul lor diferit de dezvoltare economica, influenteaza cererea de produse, se calculeaza testul c

In urma calculelor se obtine valoarea 171,41 care este mai mare decat valoarea teoretica. Valoarea teoretica pentru , la un prag de semnificatie a=5%, este =14,61 pentru 1-a, nivel de semnificatie c ² calculat > c ² teoretic, rezulta ca zona geografica influenteaza semnificativ cererea pentru anumite produse.

4.3. Metoda regresiei in analiza corelatiilor

Analiza de regresie multipla este efectuata cu produsul Microsoft Excel pentru o perioada mai mare de timp 1985 - 2000. Vanzarile de produse din aluminiu reprezinta variabila dependenta, iar exportul, numarul de angajati si timpul, sunt considerate variabile indepedente. Datele sunt prezentate in tabelul urmator:

Tabel 4.3.1. Datele privind vanzarile, exportul si numarul de angajati

Tabela de regresie furnizata de Excel este prezentata in tabelul 4.3.2.:

Tabel 4.3.2. Regresia

Se constata un coeficient de determinatie mare al modelului liniar multiplu, 0,96, care furnizeaza un coeficient de corelatie multipla de 0,98, indicand o corelatie puternica intre variabilele independente si cea dependenta. Valoarea mare a testului Fisher, care devine semnificativa la un prag de semnificatie foarte mic, indica o regresie global semnificativa.

Ecuatia de regresie a modelului este:

y_t = 41288,81 + 0,56*x_1t - 1,74*x_2t + 631,05*x_3t, unde:

- x_1t este variabila vanzarii la export, careia orice crestere cu o unitate determina o crestere a vinzarilor totale cu 0,56 unitati.

- x_2t este variabila numar de angajati, care la o modificare cu un angajat, determina o modificare cu -1,74 unitati,

- x_3t este variabila timp, care modifica pozitiv, aratind o crestere a vanzarilor totale la trecerea unui an.

Valoarea critica a testului Student pentru 12 grade de libertate si un prag de semnificatie de 5%, este 2,179.

Variabila numar angajati nu influenteaza semnificativ regresia, deoarece este singura care nu este semnificativa, la o probabilitate de 95%, fapt confirmat si de limitele intervalului de incredere, care schimba semnul de la - la + (-3,970866 0,471675), indicand ca acest coeficient poate lua si valoarea 0. Intr-o analiza ulterioara se poate renunta la aceasta variabila ca factor explicativ al vanzarilor totale. Utilizarea acestui model de regresie presupune utilizarea unui prag de semnificatie mai mare, de exemplu 10%; valoarea P - value pentru variabila x_2t indica un prag de 1,12 % de la care devine semnificativa. Cu o probabilitate de 10%, se poate garanta obtinerea rezultatelor pe baza acestei regresii. Valorile teoretice calculate cu modelul obtinut, pe baza ecuatiei de regresie sunt date in tabelul de mai jos.

Tabel 4.3.3. Calculul valorilor teoretice obtinute pe baza ecuatiei de regresie

Valorile teoretice calculate se pot prezenta grafic, in figurile urmatoare, in functie de fiecare variabila explicativa.

Grafic 4.3.1. Corelatia liniara directa dintre export si vanzarile totale

Grafic 4.3.2. Corelatia liniara directa dintre numarul de angajati si vanzarile totale

Grafic 4.3.3. Corelatia liniara directa dintre timp si vanzarile totale

Si din graficele de mai sus se poate deduce corelatia directa dintre variabila dependenta si cele trei variabile independente. Se observa clar ca timpul isi pune clar amprenta asupra vanzarilor totale, pe perioada avuta in vedere vanzarile crescand odata cu trecerea anilor. De asemenea exportul este o variabila importanta, influentand puternic variabila vanzari, mai ales ca mai mul de jumatate din productie este destinata acestui sector.

DISTRIBUIE DOCUMENTUL

Vizualizari: 4889
Importanta:

Comenteaza documentul:

Te rugam sa te autentifici sau sa iti faci cont pentru a putea comenta

Creaza cont nou

Termeni si conditii de utilizare | Contact
© SCRIGROUP 2024 . All rights reserved

Distribuie URL
https://www.scrigroup.com/afaceri/comert/STUDIU-DE-CAZ-LA-SC-ALRO-SLATI22371.php

Adauga cod HTML in site
<a href="https://www.scrigroup.com/afaceri/comert/STUDIU-DE-CAZ-LA-SC-ALRO-SLATI22371.php" target="_blank" title=" - https://www.scrigroup.com/afaceri/comert/STUDIU-DE-CAZ-LA-SC-ALRO-SLATI22371.php">STUDIU DE CAZ LA S.C. ALRO - SLATINA S.A.</a>