Концептуальная модель повышения краткосрочной прибыльности деятельности компании-производителя
Никитин М.А.1
1 Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)
Скачать PDF | Загрузок: 1
Статья в журнале
Экономика и социум: современные модели развития (РИНЦ)
опубликовать статью
Том 14, Номер 1 (Январь-март 2024)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=68621660
Аннотация:
Цель. В статье рассматриваются подходы к повышению краткосрочной прибыльности деятельности компаний-производителей.
Структура/Методология/Подход. Подходы к повышению прибыльности базируются на результатах экспертного опроса; концептуальная модель повышения краткосрочной прибыльности, алгоритм двух проектов трансформации организации сбыта и продвижения продукции и инструментарий информационно-методической поддержки практического выполнения подготовительных этапов обоих проектов сформированы с применением различных видов анализа: контекстного, логического, структурного.
Результаты. На основе результатов экспертного опроса были разработаны подходы к повышению прибыльности деятельности компании-производителя и предложена матрица их дифференцированного использования, на основе которой была разработана концептуальная модель повышения уровня краткосрочной прибыльности деятельности компании; были разработаны алгоритмы двух проектов трансформации организации сбыта и продвижения продукции, а также последовательности действий на подготовительных этапах каждого из двух проектов и схемы их информационно-методической поддержки.
Практические последствия. Предложенные автором разработки дадут руководству компаний-производителей возможность на практике повысить экономическую эффективность ее деятельности в краткосрочном периоде.
Оригинальность/значение. Научная значимость заключается в предложении концепции повышения краткосрочной прибыльности деятельности компании-производителя.
Ключевые слова: краткосрочная прибыльность, концептуальная модель, push- и pull-маркетинг, дифференцированный подход, алгоритм реализации проекта, эффективность проекта
JEL-классификация: G30, L19, M41
Источники:
2. Gadiesh O., Gilbert J.L. How to Map Your Industry’s Profit Pool. From the Magazine. [Электронный ресурс]. URL: https://hbr.org/1998/05/how-to-map-your-industrys-profit-pool (дата обращения: 12.04.2024).
3. Никитин М.А. Понятийно-категориальный аппарат формулирования целей коммерческой деятельности, в контексте применения бизнес-анализ // Учет и статистика. – 2023. – № 2. – c. 43-61. – doi: 10.54220/1994-0874.2023.91.91.005.
4. Димитриади Н.А. Реализация предпринимательского проекта в современной России. / Монография. - Ростов-на-Дону: Ростовский гос. экономический ун-т (РИНХ), 2009. – 195 c.
5. Димитриади Н.А. Управление отделом сбыта: использование маркетинговых технологий. / Монография. - Ростов-на-Дону: Книга, 2006. – 156 c.
6. Астафьева Е.В., Терпугов А.Ф. Модель рекламной компании, когда объем продаж зависит от влияния рекламы. Lib.tsu.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://lib.tsu.ru/mminfo/000063105/290/image/290-099.pdf (дата обращения: 12.04.2024).
7. Гуляев Д. Влияние рекламы на изменение оборота и чистой прибыли фирмы. Research and Technology – Step into the Future. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tsi.lv/sites/default/files/editor/science/Research_journals/Res_Tech/2007/V2/6.pdf (дата обращения: 12.04.2024).
8. Красюк И.А., Бутов А.А. Маркетинговая оценка влияния рекламы на продажи и прибыльность торговой компании // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. – 2017. – № 4(22). – c. 115-120.
9. Сычёва Э.А. Практические приёмы маркетинга в сфере торговли // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. – 2020. – № 14. – c. 130-132.
10. Шестаков Д.А. Влияние таргетированной рекламы на объем продаж компании // Сборники конференций НИЦ Социосфера. – 2022. – № 19. – c. 28-33.
11. Polasek Sales Response Functions (SRF) with Stochastic Derivative Constraints
12. Brezger S. Monotonic regression based on Bayesian P-splines: an application to estimating price response functions from store-level scanner data Sonderforschungsbereich 386. Discussion Paper 331. [Электронный ресурс]. URL: https://epub.ub.uni-muenchen.de/1709/ (дата обращения: 26.04.2024).
13. Chiang C., Lin C.-S., Chin S.P. Optimizing time limits for maximum sales response in Internet shopping promotions // Expert Systems with Applications. – 2011. – № 1. – p. 520-526.
14. Dubé J., Hitsch G.J., Manchanda P. An Empirical Model of Advertising Dynamics // Quantitative Marketing and Economics. – 2005. – № 2. – p. 107-144. – doi: 10.1007/s11129-005-0334-2.
15. Лутошкин И.В. Моделирование отдачи от частоты рекламных воздействий // Прикладная эконометрика. – 2010. – № 3(19). – c. 101-111.
Страница обновлена: 26.11.2024 в 12:55:43