【正文】 第六章 林業(yè)企業(yè)市場營銷 第一節(jié)林產品市場與價格 ? 一、市場的概念與功能 ? ①市場是聚集買賣雙方以交換貨物的實際場所 ②市場是商品交換關系的總和 這是經濟學對市場的解釋。所謂交換關系，就是買方讓出貨幣買回所需要的商品，同時賣方讓出商品換回貨幣的關系。所謂交換關系總和是泛指交換某特定商品的所有買者和賣者的總和。 ③市場是某項產品和勞務的現(xiàn)實和潛在的購買者總和 這是站在賣方的角度來看待市場。 買方分為兩類： 一類是現(xiàn)實的購買者，既有支付能力又有購買興趣。 一類是潛在購買者，可分為兩種，一種是有購買興趣無支付能力，一種是有支付能力但產品的性能、規(guī)格、款式不符合自己的要求。 市場 商品交換場所 交換及其運行規(guī)律 揭示經濟實質 買方 現(xiàn)實與潛在顧客 習慣 經濟學家 營銷學家 。 2. 市場的形成要素：消費者；產品或服務；交易條件。 3. 買方需求是決定性的。 4. 市場＝人口＋購買欲望＋購買力。 市場由一切有特定需求或欲求并且愿意和可能從事交換來使需求和欲望得到滿足的潛在顧客所組成。 行業(yè)與市場的關系 市場 （買者總和） 行業(yè) （賣者總和） 商品或服務 貨幣 信息 溝通 第一節(jié)林產品市場與價格 ? ? 經濟運行自組織自協(xié)調的功能 ? 資源配置功能 ? 信息傳導的反饋功能 ? 經濟利益分配功能 第一節(jié)林產品市場與價格 ? 二、林產品市場及其特點 ? ? 是林產品商品交換的環(huán)境和條件的總和 ? ? 供給約束 ? 木材產品供給的地域性 ? 木材價格對供求的影響速度和強度較低 ? 需求的多樣性和廣泛性 ? 不易形成單一的專業(yè)化市場 ? 三、林產品價格 ? 、價值概念 ? ?促進林業(yè)生產發(fā)展 ?調節(jié)供求關系 ?調節(jié)國民收入再分配 ?實現(xiàn)經濟核算，促進增產節(jié)約 ? ? 按經營環(huán)節(jié)分：出場價、批發(fā)價、零售價 ? 按流通過程分：收購價、調撥價、木材市場銷售價、集市貿易價 ? 補充：價格理論 第二節(jié)市場調查與預測 ? 一、市場調查 ? ? 廣義的市場調查也叫市場研究或市場調查，它包含了從認識市場到指定營銷決策的一切有關市場營銷活動的分析和研究。 ? 狹義的市場調查則更偏重于信息的收集和分析。 ? ? （ 1）市場環(huán)境調查 ? （ 2）市場需要量調查 ? （ 3）消費者調查 ? （ 4）競爭對手調查 ? （ 5）價格調查 ? （ 6）促銷調查 ? （ 7）銷售渠道調查 ? ? 這階段要解決如下問題： 為什么調查（ Why）？ 通過調查要收集什么（ What）？ 調查結果向誰說明（ Who ? ? 確定調查人選的范圍 、 調查方式 、 途徑 、 時限 ，以及通過收集和分析現(xiàn)在資料而獲得園林企業(yè)外部環(huán)境的信息 ， 確定調查方案 。 ? 這一階段著重解決： 在哪里調查 （ When ） ？ 調查時間多長 （ How long） ？ 怎么調查 （ How） ？ ? ?對營銷人員與企業(yè)外部人員的調查。 ?包括與中間商、競爭者、廣告代理商、潛在顧客、合作伙伴等進行非正式的交流。 ?非正式調查為正式調查奠定基礎。 ? ? 調查的實施過程，選擇正確合理的資料來源成為正式調查主要內容之一，這一過程著重解決兩個問題： 一是選擇資料來源 二是選擇調查方法 ? ? 將收集到的資料進行歸檔，加以編輯、整理，列示有關數(shù)據(jù)。 ? 采用相關性分析、時間序列分析和回歸分析進行統(tǒng)計，找出各種變量之間的內在聯(lián)系，預測企業(yè)未來發(fā)展趨勢。 ? ?非正式調查結束后，對于忽略的專題或變動較快的因素，可決定是否進行補充調查。 ? ? 調查結束后的最終成果就是向組織相關領導者提交一份書面報告。 ? 調查報告有不同的類型和格式，但一般情況下都包括以下幾個部分： 報告的摘要 報告的詳細內容 ? ? （ 1）抽樣方法：隨機抽樣法、非隨機抽樣法 ? （ 2）調查方法：文案調查法、觀察調查法、試驗調查法、訪問調查法、 網絡調查 二、市場預測 ? 市場預測是在市場調查的基礎上，運用科學的方法，對影響市場需求的各種因素進行分析、判斷和測算，掌握市場需求變化規(guī)律，對其發(fā)展作出比較正確的描述，為經營決策提供可靠的依據(jù)。 、 市場預測的主要作用： 1. 為企業(yè)的經營決策提供依據(jù) 2. 為企業(yè)制定營銷組合策略提供依據(jù) 3. 促進企業(yè)競爭能力與應變能力的提高 二、市場預測 ? 1. 延續(xù)性 市場預測的內容 1. 市場容量預測 2. 市場占有率預測 3. 市場價格預測 4. 消費需求變化預測 5. 技術發(fā)展預測 6. 資源預測 7. 影響市場需求的其它重要因素預測 (1) 國民經濟發(fā)展預測 (2) 政府各項方針政策調整預測 市場預測的步驟 1. 確定目標 2. 收集和分析歷史資料 (1) 企業(yè)內部資料 (2) 企業(yè)外部資料 3. 建立預測模型 4. 計算預測值 5. 估計預測誤差 6. 修正預測值 市場預測的方法 ?定性預測：是預測者根據(jù)自己挖掘的實際情況，結合實踐經驗和專業(yè)水平對園林企業(yè)發(fā)展前景的性質、方向和程度做出的判斷，也稱為判斷預測或調查預測。 企業(yè)領導評判法：企業(yè)領導與部門負責人共同討論 ，最后形成對市場的統(tǒng)一意見 。 用戶調查法：進行用戶調查時可采用典型調查 、 抽樣調查 、 普遍調查等方式 ， 在方法上可以采取直接詢問或調查表的形式 。 專家意見法 （ 特爾菲法 ） ：有關專家按照規(guī)定的程序對相關專題進行預測 。 步驟：成立預測工作小組；發(fā)放調查表；分類整理專家意見；向專家反饋意見；工作組綜合預測結果 。 （ 1）定性預測法 ? (2)定量預測：是根據(jù)準確、及時、系統(tǒng)、全面的調查統(tǒng)計資料和經濟信息，運用統(tǒng)計方法和數(shù)學模型，對園林企業(yè)經濟現(xiàn)象未來發(fā)展規(guī)模、水平、速度和比例關系的測定。 序列分析法 ? 序列分析法。這是將預測對象的一組觀測值按時間順序加以排列，再運用數(shù)學方法使其外延來預測未來的變化。 ? 常用于短期預測 時間序列變化的四種情形 ? 一是隨機變動，指市場在許多影響較小的因素和未知因素綜合作用下發(fā)生的不規(guī)則變動； ? 二是循環(huán)變動，指的是變動周期不固定，在具體的分析中，若無法判明循環(huán)變動的方向，它也就成為了隨機變動； ? 三是周期性變動，指的是因季節(jié)、購買習慣等因素的影響而呈現(xiàn)的周期性有規(guī)律變動； ? 四是長期趨勢變動，它反映了市場整體不可逆轉的發(fā)展方向。 簡單平均法 ? 簡單平均是一種簡便的預測方法，它是根據(jù)某一產品過去一段時期實際數(shù)據(jù)資料，進行算術平均求得平均值。然后根據(jù)這種平均值延伸到未來，作為下期的預測值。 例 ? 某鮮切花銷售商 1～ 6月份銷售額分別為 15萬元、 10萬元、 18萬元、 15萬元、 11萬元、 15萬元，預測 7月份的銷售額是多少？ ? 7月份的銷售量=15+10+18+15+11+15） /6 =14(萬元 ) 簡單平均法的適用條件 ? 對于過去實際資料時間序列數(shù)值上升、下降不甚明顯時，采用此法比較合適，如果每期實際數(shù)據(jù)增加或減少有明顯傾向時，不宜采用此法。 移動平均法 ?根據(jù)時間序列資料，逐項推移，依次計算一定項數(shù)的序時平均數(shù)，邊移動邊平均，得到一個由移動平均數(shù)構成的新的時間序列，借以反映長期趨勢的方法。 ?當時間序列的數(shù)值由于受周期的變動和不規(guī)則變動的影響，起伏較大，不易顯示發(fā)展趨勢時，可采用此法消除這些因素的影響。 移動平均法 ? 原理：它是將時間序列的數(shù)值分為若干段，每段平均間隙不變，并按時間序列數(shù)值點，逐點推移求其平均預測值的方法。 移動平均法 ? 方法：連續(xù)地求出各期段的平均值，再計算相鄰兩期段平均值變動趨勢（相鄰兩期平均值的差），然后計算出平均發(fā)展趨勢，最后期段的移動平均值加最后期段平均發(fā)展趨勢即為所求預測值。 例：某鮮切花批發(fā)商 1998年～2023年鮮切花銷量資料如后表所示 ， 試用移動平均法預測 2023年的銷量 。 （ 以三年期分段 ） 年份 銷量 第一步 第二步 第三步 三年移動平均值 逐期發(fā)展趨勢 三段平均發(fā)展趨勢 1998 64 1999 62 2023 65 2023 67 2023 66 2023 68 2023 2023年銷量預測值 =+= （ 萬枝 ） 表 31 1998～ 2023年鮮切花銷量及 20234年銷量預測 單位：萬枝 預測計算步驟為： 第一步：先將表格中實際銷售量數(shù)列按平均間隙三年分段 ， 即 : 1998～ 2023年為第一段 ， 取其平均值 1999～ 2023年為第二段 ， 再取其平均值 其他依次類推 可用下式計算 1998～ 2023年的移動平均值 =（ 64+62+65） 247。 3= 1999～ 2023年的移動平均值 =（ 62+65+67） 247。 3= 按上法依次類推計算以后各段的移動的平均值 ， 填入表中 “ 三年移動平均值 ” 欄 。 第二步：計算相鄰兩期平均值的差 ， 稱為平均值的逐期發(fā)展趨勢 。 如第一段 （ 1998~2023年 ） 與第二段（ 1999 ~ 2023） 移動平均值的差為： = 以后再依次計算相鄰各段的發(fā)展趨勢值 ， 填入 “ 逐期發(fā)展趨勢 ” 欄內 。 第三步：計算相鄰三段發(fā)展趨勢的平均值 ， 稱為三段平均發(fā)展趨勢 。 已知相鄰三段的發(fā)展趨勢值依次為 、 ， 故平均值為 （ ++） 247。 3=， 將結果填入表中 “ 三期平均發(fā)展趨勢 ” 欄內 。 第四步：計算出 2023年的預測銷量 。 2023年預測值 =最后期段的移動平均值 +最后三段平均發(fā)展趨勢 。 +=（ 萬枝 ） 移動平均法的最大優(yōu)點在于它考慮了事物的發(fā)展趨勢 ， 修勻了資料數(shù)據(jù)中異常大或小的數(shù)值 ， 并以趨勢發(fā)展變化的新數(shù)值作為預測依據(jù) 。 指數(shù)平滑法 ? 利用過去的資料用平滑系數(shù)進行預測的一種方法。 ? 相對于移動平均法，指數(shù)平滑法減少了對歷史數(shù)據(jù)存儲量的要求，同時根據(jù)數(shù)據(jù)預測期的遠近分別給以不同大小的權數(shù)，較為合理。 回歸預測法 ? 回歸預測又稱因果預測，通過研究自變量與因變量之間的相關關系，建立表達兩者關系的數(shù)學模型，通過輸入自變量的數(shù)據(jù)，預測因變量的發(fā)展趨勢。 ? 根據(jù)自變量和因變量之間關系擬合的直線或曲線稱為回歸直線或曲線，表現(xiàn)這條直線或曲線的數(shù)學公式叫回歸方程