Научная статья на тему 'Использование корреляционно-регрессионного анализа для оценки взаимосвязи прибыли и затрат на маркетинг'

Использование корреляционно-регрессионного анализа для оценки взаимосвязи прибыли и затрат на маркетинг Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
3798
932
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ / МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ / МОДЕЛЬ / ВАЛОВАЯ ПРИБЫЛЬ / МАРКЕТИНГОВЫЕ ФАКТОРЫ (ЗАТРАТЫ)

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Бобровская Татьяна Валентиновна, Соколова Валентина Ивановна

В статье представлены результаты моделирования взаимосвязи между валовой прибылью и величиной расходов на маркетинг. Для оценки влияния маркетинговых факторов на валовую прибыль использованы инструменты корреляционно-регрессионного анализа. Построена экономико-математическая модель зависимости величины валовой прибыли от маркетинговых факторов (затрат), которая апробирована на нескольких молокоперерабатывающих предприятиях.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Использование корреляционно-регрессионного анализа для оценки взаимосвязи прибыли и затрат на маркетинг»

Использование корреляционно-регрессионного анализа для оценки

взаимосвязи прибыли и затрат на маркетинг Using correlation-regression analysis to assess the relationship between

profit and marketing costs

Бобровская Татьяна Валентиновна Bobrovskaya Tatyana V.

к.э.н., доцент

Алтайский государственный университет E-mail: btv991 @gmail. com

Соколова Валентина Ивановна Sokolova Valentina I.

к.э.н., доцент

Алтайский государственный университет E-mail: [email protected]

Аннотация: В статье представлены результаты моделирования взаимосвязи между валовой прибылью и величиной расходов на маркетинг. Для оценки влияния маркетинговых факторов на валовую прибыль использованы инструменты корреляционно-регрессионного анализа. Построена экономико-математическая модель зависимости величины валовой прибыли от маркетинговых факторов (затрат), которая апробирована на нескольких молокоперерабатывающих предприятиях.

Abstract: The article presents the results of modeling the correlation between the gross profit and the volume of marketing expenditures. To assess the impact of marketing factors on gross profit, the set of tools of correlation-regression analysis was used. Constructed economic-mathematical model of the dependence of gross profit on marketing factors (costs) has been tested at several milk processing enterprises.

Ключевые слова: корреляционно-регрессионный анализ, маркетинговый анализ, модель, валовая прибыль, маркетинговые факторы (затраты)

Keywords: correlation-regression analysis, marketing analysis, model, gross profit, marketing factors (costs)

Поиск моделей результативности маркетинговой функции и показателей ее оценки, в том числе на основе вклада в прибыльность компании, остается одним из ключевых направлений теоретических и эмпирических исследований. Менеджеры заинтересованы в наличии и усовершенствовании таких оценок, так как это дает им возможность сформировать и защитить маркетинговый бюджет перед руководством компании и оценить вклад маркетинга в результаты бизнеса.

Обеспечение полноценного сбыта продукции является важной проблемой любого предприятия, для решения которой они идут по пути увеличения маркетинговых расходов. Однако недооценка использования научных инструментов для оценки эффективности маркетинговых затрат не позволяет с уверенностью утверждать, что сбыт продукции, а соответственно, и финансовый результат коррелируют с величиной расходов на маркетинг.

В то же время в стремлении сделать маркетинг измеряемой наукой исследователи сталкиваются с определенными трудностями, вытекающими из специфики самого предмета. Обширное содержание, охватывающее многие аспекты как внешней, так и внутренней среды предприятия, предопределяют особо сложную и разветвленную методологию и методику маркетинга. По нашему мнению, никакая другая функция предприятия не использует такую широкую палитру методов как маркетинг: начиная с нейминга и заканчивая экономико-математическим моделированием. Двойственная природа содержания маркетинга приводит к необходимости использования как монетарных, так и немонетарных измерителей. Это предопределяет наличие количественных и качественных методов маркетингового анализа.

Различные аспекты маркетингового анализа освещены в работах Мельник М.В., Егоровой С.Е., Гиляровской Л.Т., Волковой О.А., Калининой А.П., Ковалева А.И. и др.

Оценке эффективности и результативности маркетинга посвящены труды Бесходарного А.А., Бравермана А.А, Голубкова Е.П., Данько Т.П., Ленсколда Дж., Мещерякова А.И., Ойнер О.А., Скоробогатых И.И. и др.

Практические вопросы, связанные со спецификой отражения затрат на маркетинг в бухгалтерском и налоговом учете, рассмотрены в исследованиях Белецкой Ю.А., Кислова Д.В., Лермонтова Ю.М., Орловой Е.В., Шишкоедовой Н.Н. и др.

В то же время результаты проводимых за рубежом исследований свидетельствуют о недостаточной разработанности вопросов оценки эффективности маркетинга. К примеру, Т. Амблер, занимающийся разработкой данной тематики, обращает внимание на отсутствие финансовых измерителей для большинства показателей маркетинга [8]. Это приводит к тому, что, по его мнению, «большинство фирм не располагает ясной картиной эффективности маркетинга» [1, с.34 ].

В специальной литературе не в должной мере уделяется внимание аспектам, связанным с установлением влияния маркетинговых расходов на финансовые результаты коммерческой организации, в частности, на величину валовой прибыли. Так, и зарубежные, и российские исследователи обращают внимание на отсутствие связи между финансовыми результатами компании и показателями, используемыми для оценки эффективности маркетинговой функции [4;5;6;7;9]. В отечественной научной литературе слабо представлены вопросы экономико-математического моделирования в маркетинге [7].

Все вышеизложенное и обусловило выбор темы данного исследования.

В зависимости от целевой направленности и источников информации в маркетинговом анализе используются качественные и количественные методы. При этом качественные методы исследования ориентированы на понимание, объяснение и интерпретацию полученной информации, полученные результаты

служат основой для формирования идей, гипотез и стратегий (разработка стратегических и оперативных концепций и идей по поводу их воплощения, брендинг, оценка элементов маркетинговой коммуникации и т.п.).

Основа количественных исследований - это математические и статистические модели. В отличие от качественных, они фокусируются на измерениях, поэтому ориентированы не на мнения и гипотезы, а на точные количественные (числовые) значения исследуемых показателей.

Преимущество количественных методов - возможность снижения рисков предпринимательской деятельности и оптимизация параметров планирования (объемы производства и продаж, цены, финансовые результаты, рентабельность, показатели логистики, расчеты с клиентами и др.).

Кроме того, с их помощью проводится оценка эффективности маркетинговой функции в целом, а также вклад отдельных элементов в конечные результаты деятельности компании. Именно методики количественного анализа позволяют составить модели маркетинговой продуктивности, провести увязку маркетинговых и финансовых показателей, а также показателей, используемых на корпоративном уровне.

Обзор специальной литературы по тематике эффективности и результативности маркетинга позволяет сделать обобщение: многие авторы утверждают, что эффект от этой деятельности связан с ростом объемов продаж (выручкой). Мы считаем такое утверждение упрощенным. Что касается выручки как критерия оценки эффективности маркетинговой функции, то, к примеру, один из авторитетных исследователей маркетинга Дж. Ленсколд считает ошибкой при измерении рентабельности маркетинга использовать показатель выручки, а не валовой прибыли [6].

В рамках настоящей статьи нам представляется интересным оценить зависимость между величиной затрат на маркетинг и финансовым результатом, а именно валовой прибылью, используя такой количественный метод как корреляционно-регрессионный анализ.

Описание механизма построения модели выходит за рамки данной статьи. Их довольно много, каждый направлен на решение определенного класса задач и имеет свои ограничения. За основу возьмем ряд общих рекомендаций, представленных авторами [4].

Расчеты и вычисления в данном исследовании проведены с использованием программных средств Microsoft Excel. Эмпирические данные для проведения анализа характеризуют деятельность ряда молокоперерабатывающих предприятий Алтайского края и получены из внутренней и публичной отчетности.

Исходя из имеющейся информации о маркетинговых затратах компаний инструменты корреляционно-регрессионного анализа можно применить в двух направлениях:

1) оценить влияние общей суммы маркетинговых затрат путем построения модели с использованием простой регрессии вида: y=f(x);

2) оценить влияние каждой группы маркетинговых затрат на изменение валовой прибыли предприятия путем построения модели с использованием множественной регрессии вида: y=f(x1, x2,...xn).

Первый вариант имеет ограничения с точки зрения внутренних условий функционирования предприятия и условий внешней среды. Кроме того, проблематично оценить влияние одного исследуемого фактора на конечный признак ввиду невозможности обеспечения равенства всех прочих равных условий, поэтому целесообразнее включить в модель прочие факторы, получив при этом уравнение множественной регрессии.

Последовательность построения уравнения множественной регрессии позволяет отобрать наиболее существенные группы маркетинговых затрат (факторов) с позиции их влияния на величину валовой прибыли.

C целью определения влияния на валовую прибыль факторов маркетинговой деятельности (маркетинговых затрат) ЗАО «Буренка» построим модель зависимости валовой прибыли предприятия от величины

маркетинговых затрат с использованием корреляционного анализа и построения уравнения множественной регрессии.

В экономико-математическую модель включим следующие признаки: Результативный признак: у — валовая прибыль предприятия (тыс. руб.). Факторные признаки:

x1 - расходы на рекламу, организацию и проведение выставок-продаж и промоакций (тыс. руб.); x2 -расходы на упаковку (тыс. руб.);

x3 - расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции; x4 - уровень распределения маркетинговых затрат (доля маркетинговых затрат в полной себестоимости); x5 - рентабельность маркетинговых затрат.

Факторные признаки в модели совпадают с проведенной группировкой маркетинговых затрат. Также представляет интерес оценка влияния на величину валовой прибыли таких расчетных показателей как уровень распределения маркетинговых затрат и их рентабельность.

Спецификация модели предусматривает два этапа:

1) отбор факторов;

2) выбор уравнения регрессии.

Исходные данные для построения модели зависимости валовой прибыли от величины маркетинговых затрат представлены в табл.1.

Отбор факторов проведем с использованием методики корреляционного анализа путем расчета коэффициентов корреляции (табл. 2).

Предпочтение отдадим фактору, который согласно результатам корреляционного анализа наиболее тесно связан с результатом. Коэффициент корреляции может принимать значение от 0 до 1, соответственно, чем ближе он к единице, тем более тесной является зависимость.

Таблица 1 - Исходные данные для построения модели зависимости валовой прибыли от величины маркетинговых затрат ЗАО «Буренка»

Показатели 2013 2014 2015

1.Валовая прибыль, тыс. руб. 17 416 20 668 33 642

2.Расходы на рекламу, организацию и проведение выставок-продаж и промоакций, тыс. руб. 80 120 320

3.Расходы на тару (упаковку), тыс. руб. 5 258 24 862 31 000

4.Расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции, тыс. руб. 2 985 3 723 4 617

5.Уровень распределения маркетинговых затрат (доля маркетинговых затрат в полной себестоимости), % 14,48 37,5 31,96

6.Рентабельность маркетинговых затрат, % 32,38 8,52 26,35

Таблица 2 - Коэффициенты корреляции маркетинговых факторов и величины валовой прибыли ЗАО «Буренка»

Группа маркетинговых факторов Коэффициент корреляции

1.Расходы на рекламу, организацию и проведение выставок-продаж и промоакций 0,999409

2.Расходы на тару (упаковку) 0,810172

3.Расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции 0,961631

4. Уровень распределения маркетинговых затрат 0,463126

5.Рентабельность маркетинговых затрат 0,087459

Таким образом, наиболее значимые коэффициенты корреляции наблюдаются между валовой прибылью и следующими маркетинговыми факторами:

- расходы на рекламу, организацию и проведение выставок-продаж и промоакций (при изменении расходов на рекламу на 1% валовая прибыль изменится на 0,99%);

- расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции

- (при изменении расходов на содержание служб продвижения на 1% валовая прибыль изменится на 0,96%);

- расходы на тару (упаковку) (при изменении расходов на упаковку на 1% валовая прибыль изменится на 0,81%).

На основе рассчитанных коэффициентов корреляции можно предположить, что зависимость между уровнем распределения маркетинговых затрат и валовой прибылью предприятия маловероятна, а между валовой прибылью и рентабельностью маркетинговых затрат фактически незначима.

Согласно рекомендациям специалистов, проведем т.н. «очистку» данных, оставив в модели те факторы, которые имеют большее значение коэффициента корреляции.

Высокие коэффициенты корреляции дают основание полагать, что в целях определения зависимости между маркетинговыми затратами и валовой прибылью целесообразно использовать методы регрессионного анализа.

Ввиду ограниченного набора данных (число объектов анализа не превышает 30 единиц) проведем проверку существенности (значимости) каждого коэффициента корреляции, т.е. установим, не являются ли полученные значения случайными величинами.

Значимость критериев осуществим с помощью

t-критерия Стьюдента (табл.3).

В анализируемом периоде предприятие существенно увеличило затраты на тару (упаковку) в связи с введением Технического регламента Таможенного союза, который ввел запрет на повторное использование тары (в данном случае стеклянной бутылочки) при производстве детского питания.

Таблица 3 - Оценка уровня значимости коэффициентов корреляции между маркетинговыми факторами (затратами) и валовой прибылью ЗАО «Буренка»

Группа маркетинговых факторов (затрат) Коэффициент корреляции Оценка значимости

1.Расходы на рекламу, организацию и проведение выставок-продаж и промоакций 0,999409 более 0,95

2.Расходы на тару (упаковку) 0,810172 0,6

3.Расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции 0,961631 0,85

Исходя из требования очистки данных, на основе анализа уровня значимости мы сочли необходимым именно для данного предприятия исключить из модели такой маркетинговый фактор как расходы на тару (упаковку) ввиду неоднородности условий (требования Технического регламента Таможенного Союза). Это связано с тем, что в ассортименте предприятия значительную долю составляют молочные продукты, предназначенные для детского питания.

С учетом этого оставим в модели такие факторы как расходы на рекламу, организация и проведение выставок-продаж и промоакций и расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции.

Зависимость величины валовой прибыли предприятия от маркетинговых факторов (затрат) может быть описана следующими функциями: экспоненциальная, линейная, логарифмическая, степенная, полиномиальная. Чаще всего используются уравнения регрессии линейного вида: У= ao+alXl+...+aiXi+...+amXm,

где ao - случайная величина, которая характеризует отклонение реального значения результативного признака от теоретического.

Для проверки качества выбранной функции обратимся к коэффициенту детерминации, который покажет, насколько качественно линейная функция

описывает тенденцию связи маркетинговых затрат и валовой прибыли. В

Л

данном случае индекс детерминации ^ ) равен 1. Это означает, что 100 % исходных данных подчиняются выбранной тенденции.

Множественный коэффициент корреляции также равен 1, что говорит о 100% зависимости между результативным признаком и всеми факторными признаками.

Параметры уравнения регрессии найдем, используя метод наименьших квадратов.

Таким образом, линейное уравнение примет вид (1):

у= 87,515 2,391 x3+16677,7 (1)

Проверим правильность разработанной модели на основе сопоставления имеющихся и моделируемых данных валовой прибыли. Расчет моделируемого показателя валовой прибыли осуществим методом подстановки фактических значений факторов x1 и x3 в разработанную экономико-математическую модель. Полученные данные представим в табл.4.

Таблица 4 - Сопоставление фактических и моделируемых данных валовой прибыли ЗАО «Буренка»

Валовая прибыль, тыс. руб. Период

2013 2014 2015

Y(валовая прибыль фактическая) 17 416 20 668 33 642

Y mod (валовая прибыль моделируемая) 16 541,77 18 277,81 33 643,25

Графически сопоставление фактической и модельной величины валовой прибыли ЗАО «Буренка» представлено на рис.1.

На рисунке видно, что не наблюдается существенных расхождений между фактическими и расчетными значениями валовой прибыли.

Рисунок 1 - График сопоставления фактической и расчетной величины

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

валовой прибыли

Иллюстрируемый графиком анализ отклонений фактической прибыли от моделируемой позволяет считать, что разработанная модель с достаточной степенью вероятности отражает зависимость между маркетинговыми факторами (затратами) и валовой прибылью предприятия.

Исходя из условий, ограничений и результатов корреляционно-регрессионного анализа в части влияния маркетинговых факторов на валовую прибыль, можно предположить, что при увеличении расходов на рекламу на 1% валовая прибыль увеличится существенным образом, а увеличение расходов на содержание служб продвижения и транспортировку продукции на 1% сократит величину валовой прибыли на 2,391%.

Таким образом, увеличение маркетинговых расходов, с одной стороны, сказывается положительно на результатах финансово-хозяйственной деятельности предприятия, с другой стороны, способствует незначительному сокращению валовой прибыли. При этом рост объемов продаж сказывается на сумме затрат на транспортировку, т.е. увеличение расходов на рекламу, способствующее росту сбыта, окажет косвенное влияние на увеличение суммы затрат на транспорт.

Таким образом, предприятие может использовать данную модель для прогноза уровня валовой прибыли в зависимости от величины маркетинговых

затрат, но при условии, что оно функционирует в идентичных условиях внешней и внутренней среды. Так, данная модель не будет действовать при появлении на рынке конкурента-производителя детского питания, а также при существенном увеличении объемов производства.

Апробация данной модели на двух других молокоперерабатывающих предприятиях Алтайского края также подтвердила возможность ее использования для установления зависимости между валовой прибылью и расходами на маркетинговые мероприятия.

Особенностью составления модели для этих предприятий стала корректировка входящих в нее факторов. Эти предприятия не производят детское питание, поэтому введение Технического регламента Таможенного союза не привело к росту расходов, связанных с тарой (упаковкой). Поэтому при очистке модели от случайных величин для них в отличие от ЗАО «Буренка» был сохранен такой маркетинговый фактор как расходы на тару (упаковку) ввиду большого значения коэффициента корреляции.

Сложности с интерпретацией параметров уравнения регрессии, на наш взгляд, могут быть обусловлены следующими причинами: во-первых, точность анализируемых данных; во-вторых, неверное определение периода отдачи маркетинговых затрат.

Главной ценностью анализа является информация, и от ее полноты и достоверности зависит результат. Как обосновывалось нами ранее, далеко не на всех российских предприятиях налажен управленческий учет маркетинговых затрат, позволяющий точно аккумулировать необходимую для моделирования информацию [2;3].

В таком случае возникает предположение о недостаточной степени точности анализируемых данных. В этой связи одним из выводов исследования является предложение об обязательной организации отдельного учета маркетинговых затрат в системе управленческого учета для повышения точности прогнозирования валовой прибыли.

Следующим проблемным моментом при осуществлении экономико-математического моделирования является, на наш взгляд, определение периода отдачи маркетинговых затрат, поскольку не всегда возможно определить, какой фактор в какой период времени даст соответствующий прирост в валовой прибыли.

Таким образом, результатом исследования стало построение экономико-математической модели зависимости величины валовой прибыли от маркетинговых факторов (затрат). Отбор в модель факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на изменение результативного признака, осуществлен на основе методики корреляционно-регрессионного анализа.

В результате отбора факторами, оказывающими наибольшее влияние на изменение величины валовой прибыли молокоперерабатывающих предприятий, являются следующие:

- расходы на рекламу в совокупности с расходами на организацию и проведение выставок и ярмарок;

- расходы на содержание служб продвижения и транспортировку продукции;

- расходы на тару (упаковку).

Модель имеет существенное ограничение: выявленная зависимость действует при прочих равных условиях, т.е. при существенных изменениях конъюнктуры рынка или факторов внешней среды модель не применима.

Достоверность исследования подтверждается результатами апробации модели на трех предприятиях Алтайского края, занимающихся переработкой молока. Информационной базой для проведенных расчетов послужили данные бухгалтерского учета, содержащиеся в бухгалтерской отчетности.

Дальнейшие исследования следует вести в направлении совершенствования управленческого учета маркетинговых затрат, а также разработки методов повышения точности определения периода их отдачи.

Библиографический список

1. Амблер, Т. Маркетинг и финансовый результат: Новые метрики богатства корпорации: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 2003. 248 с.

2. Бобровская, Т.В.Маркетинговая деятельность предприятия как объект управленческого учета // Управление современной организацией: опыт, проблемы и перспективы [Текст]: материалы V Междунар. научно-практ. конф., апрель 2012 г.- Барнаул: Изд-во «Азбука», 2012.- Вып.5.

3. Бобровская, Т.В., Фомина, Н.В. Учетно-аналитическое обеспечение маркетинга // Управление современной организацией: опыт, проблемы и перспективы [Текст]: Сборник научных статей VII Междунар. научно-практ. конф., посвящ. памяти 80-летия д.э.н., проф. Кокорева В.П. Барнаул, 25 ноября-25 декабря 2015 г. // СПб: Изд-во «Азбука», 2016. 428 с.

4. Данько, Т.П., Скоробогатых, И.И. Количественные методы анализа в маркетинге. - СПб.: Питер, 2005. 384 с.

5. Каплан, Р., Нортон, Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию.- М.: Олимп - Бизнес, 2006. 304 с.

6. Ленсколд, Дж. Рентабельность инвестиций в маркетинг. Методы повышения прибыльности маркетинговых кампаний / Пер. с англ.- СПб.: Питер, 2005. 272с.

7. Ойнер, О.К. Управление результативностью маркетинга.- М.: Изд-во Юрайт, 2012. 343 с.

8. Ambler, T. Assesing Marketing Performance: Reasons for Metric Selection // Journal of Marketing Management. 2004. N 20. P. 475-498.

9. Strivastava, R. Linking Marketing Metrics to Financial Performance // ZIBS Technical Report.- Zuman Institute of Brand Science, 2007.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.