Proces unapredjivanja prodaje novih proizvoda
Definisanjem osnova za upravljenje kvalitetom potrebno je dati odgovore
na pitanja:
1. Gde se upravlja kvalitetom-
2. Cijim kvalitetom se upravlja-
3. Ko upravlja kvalitetom-
4. Koji rezultati se ocekuju od upravljanja kvalitetom-
Upravljanje kvalitetom se vezuje u osnovi za poslovne sisteme, njegove
podsisteme (koji se mogu posmatrati kao sistemi) i delove podsistema (koji
se za potrebe izucavanja kvaliteta mogu posmatrati kao sistem). Da bi
se u potpunosti razumelo upravljanje kvalitetom potrebno je:
1. Definisati i razjasniti struktura poslovnog sistema polazeci od strukture
sistema koji je definisan kroz teoriju ili u teoriji sistema
2. Izvršiti podelu proizvoda i usluga koje osnovni sistemi nude eksternom
trištu (nema poslovnog sistema, niti se o njemu moe govoriti
ako on ne nudi trištu proizvode i usluge)
3. Izvršiti dekomponovanje proizvoda i usluga preko njegovih sastavnih
delova do karakteristika kvaliteta i utvrdivanje mana na karakteristikama
kvaliteta
4. Podela poslovnog sistema u odnosu na izlaze koje nude trištu:
• Proizvodni poslovni sistemi
• Usluni poslovni sistemi
• Kombinovani poslovni sistemi
U poslovnom sistemu da bi se došlo do odgovora cijim kvalitetom elimo
da upravljamo potrebno je da analiziramo strukturu poslovnog sistema i
da iz nje vidimo cijim kvalitetom elimo da upravljamo. Posmatrajuci
strukturu poslovnog sistema moemo doci do zakljucka da se upravlja:
• Kvalitetom proizvoda ili usluga kao primarnim delom poslovnog
sistema
• Kvalitetom resursa (resursi predstavljaju rezultat rada drugih
poslovnih sistema)
Resursima po pravilima treba da se bave poslovni sistemi koji kao rezultat
svoga rada, koji nude trištu, imaju ili alat ili mašinu
ili dokumentaciju. Ovo se postie primenom odredenih zakonskih normi,
a u novije vreme na svetskom nivou kroz primenu medunarodnih standarda
ISO 9000. Resursi se radi boljeg upravljanja kvalitetom
mogu podeliti u dve grupe:
• Stalni resursi (oni resursi koji se nalaze u procesima poslovnog
sistema kada je poslovni sistem poceo da funkcioniše pri cemu ostvaruje
odredeni obim proizvodnje i usluga i nalazi se na odredenom stepenu razvoja
poslovnog sistema)
• Resursi koji sa vremena na vreme ulaze u poslovni sistem (oni
resursi koji su potrebni zbog povecanja obima proizvodnje i obima usluge
kao i zbog povecanog stepena razvoja poslovnog sistema)
Da bi se upravljalo kvalitetom proizvoda i/ili usluge u poslovnom sistemu
potrebno je:
• Izvršiti grupisanje proizvoda i usluga po njihovoj znacajnosti
u odnosu na kvalitet poslovnog sistema
• Dekomponovanje proizvoda i usluga do karakteristika kvaliteta
• Izvršiti klasifikaciju karakteristika kvaliteta
• Izvršiti klasifikaciju mana na karakteristikama kvaliteta
(na karakteristikama postoje nedozvoljene, vece i manje mane)
Upravljanje kvalitetom procesa treba da se posmatra u okviru podsistema
poslovnog sistema zbog toga što se u svakom podsistemu nalazi veci
broj procesa i oni su po svom znacaju, po svom nacinu izvodenja i po svojim
rezultatima razliciti pa imamo:
• Upravljanje kvalitetom procesa u okviru specijalizovanog podsistema
(podsistem proizvodnje i/ili podsistema davanja usluge)
• Upravljanje kvalitetom procesa u univerzalnim podsistemima, tj.
upravljanje kvalitetom njihovih procesa u univerzalnim podsistemima
Pri upravljanju kvalitetom procesa potrebno je znati da se procesi dele
prema njihovom uticaju na upravljanje kvalitetom proizvoda i/ili usluga.
Znamo:
• Procesi koji direktno uticu na upravljanje kvalitetom proizvoda/usluga
• Procesi koji indirektno uticu na upravljanje kvalitetom proizvoda/usluga
Proces unapredjivanja prodaje novih proizvoda
Novo Coca-Cola funkcionalno energetsko pice – BURN kreirano je tako
da privremeno podigne nivo energije i podstakne mentalnu budnost tokom
svakodnevnih fizickih i misaonih napora. Specificna kombinacija sastojaka
cini intezivnu energetsku formulu, namenjenu generaciji koja voli da uiva
u ivotu i spremna je za neke nove izazove. Zahvaljujuci jedinstvenom
sadraju, svaka konzerva BURNa stimuliše i pokrece telo dajuci
mu neophodnu snagu.
BURN daje novu, snanu i vatrenu energiju koja budi strast i cini
ivot još intenzivnijim, a svaki dan BURNijim od prethodnog.
Coca-Cola ce nastaviti da prijatno iznenaduje svoje verne potrošace
kreativnim i nesvakidašnjim aktivnostima, traeci inovativne
nacine da zadovolji njihove potrebe i prui im jedinstveno Coca-Cola
iskustvo.
Sam posao prodaje novog proizvoda sastoji se u standardnim poslovima koje
obavlja jedan market developer ( u daljem tekstu MD ).
Radni dan pocinje tako što MD dolazi kod potencijalnog kupca na svom
terenu, pri cemu se on upoznaje sa novim proizvodom. Kada se sve potrebno
saopšti, kupcu se predlae dogovor o saradnji. Ukoliko je nezainteresovan
za saradnju MD nastavlja radni dan, a ako je zainteresovan za saradnju
onda otvaramo novu šifru za kupca. Sledeci korak je pravljenje trebovanja,
pri cemu se vodi racuna o kolicini energetskog napitka koji je potreban
za tog kupca. Da bi se pospešila prodaja, a potrošac bolje upoznao
sa proizvodom prave se promocije.
Sa kupcem se dogovaramo o promociji. Ukoliko kupac nije za to šaljemo
mobile-izveštaj kontraktoru i pišemo izveštaj o prijemu
robe. Ako je zainteresovan za promociju, MD nastavlja svoj posao u skladu
sa svojim pravilnikom.
Posao tece tako što MD postavlja sav potreban POP materijal (reklamni
materijal). Kada se to završi dolazi se do postavke rashladne vetrine
na liniji kretanja potrošaca i izlaganja Burn-a u sektoru energetskih
napitaka.
Posle odredjenog vremene MD dolazi ponovo u objekat i proverava volumen
prodaje, pri tome se gleda da li su potrebne promocije, ako ne vracamo
se u obilazak naših promocija u radnji. Ako je volumen prodaje mali,
pravi se akcija sa cašama. Posle toga odlazi se ponovo u obilazak
kupca i proverava volumen prodaje, ako nismo zadovoljni prodajom, pišemo
akciju gratis koja se daje pri odredjenoj kupljenoj kolicini robe.
Kada je volumen prodaje ostvaren, sledeci korak je pisanje izveštaja
Ocena procesa
Pitanja za kupce I II III IV V VI VII VIII IX X
Ocena MD-a- 9 9 10 8 9 10 10 9 8 10
Edukovanost MD-a- 9 8 9 8 10 9 9 10 10 9
Ljubaznost MD-a- 9 9 10 9 10 10 10 9 9 9
Pouzdanost MD-a- 9 10 10 9 9 10 8 9 10 9
Poznavanje trišta- 8 7 8 6 7 8 9 8 7 8
Odnos MD-a sa kontraktorom- 8 9 8 9 7 8 7 8 9 9
Redovnost posete MD-a- 8 9 9 9 8 7 8 9 7 8
MD-ova Inovativnost u organizovanju promocija- 8 9 8 9 7 7 8 9 9 8
Kako ste zadovoljni uspešnošcu akcija- 8 8 7 9 7 8 7 8 6 6
Kako ste zadovoljni brzinom prometa- 7 7 6 5 7 6 7 6 8 5
Analysis Summary
Data variable: Col_1
100 values ranging from 5,0 to 10,0
The StatAdvisor
---------------
This procedure displays a frequency histogram for a single column
of data. You can create many other graphs and statistics for the data
by selecting Describe - Numeric Data - One-Variable Analysis from the
main menu.
Histogram pokazuje koje su ocene najzastupljenije pri oceni rada procesa,
tj.frekvenciju ocena procesa.
Analysis Summary
Data variable: Col_1
Distribution: Normal
sample size = 100
mean = 8,3
standard deviation = 1,20185
6,0 Sigma Limits
+3,0 sigma = 11,9056
mean = 8,3
-3,0 sigma = 4,69445
Observed Estimated Defects
Specifications Beyond Spec. Z-Score Beyond Spec. Per Million
---------------------------------------------------------------------------
USL = 9,0 15,000000% 0,58 28,013537% 280135,37
LSL = 8,0 24,000000% -0,25 40,144039% 401440,39
---------------------------------------------------------------------------
Total 39,000000% 68,157576% 681575,76
The StatAdvisor
---------------
This procedure is designed to compare a set of data against a set
of specifications. The goal of the analysis is to estimate the
proportion of the population from which that data comes which falls
outside the specification limits. In this case, a normal distribution
was fit to a set of 100 observations in the variable Col_1. 68,1576%
of the fitted distribution lies outside the specification limits. If
the normal distribution is appropriate for the data, this estimates
the percent of the population which lies outside the spec.
To determine whether the normal distribution is appropriate for
this data, select Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular
Granicne vrednosti su: gornja granicna vrednost je 9, donja granicna vrednost
je 8.
Velika su odstupanja. Iz dijagrama se moe videti da je veliko rasipanje
i da je proces neprecizan.
Analysis Summary
Data variable: Col_1
Total counts: 100,0
Number of classes: 6
The StatAdvisor
---------------
This procedure performs a Pareto analysis on a set of tabulated or
untabulated data. A Pareto analysis is intended to highlight data
values which occur most frequently. It constructs a frequency table
and barchart.
Pareto Chart with Cumulative Frequencies
-------------------------------------------------------------------------------------
Class Weighted Cum. Cum.
Label Rank Count Weight Score Score Percent Percent
-------------------------------------------------------------------------------------
9 1 34 1 34 34 34,00 34,00
8 2 27 1 27 61 27,00 61,00
7 3 16 1 16 77 16,00 77,00
10 4 15 1 15 92 15,00 92,00
6 5 6 1 6 98 6,00 98,00
5 6 2 1 2 100 2,00 100,00
-------------------------------------------------------------------------------------
Total 100 100
The StatAdvisor
---------------
This table shows the frequency of occurrence of the 6 unique values
of Col_1. The classes are sorted according to the counts, with the
most frequently occurring class first. The highest class is 9 with a
count of 34, which represents 34,0% of the total.
Pareto analiza nam pomae u jednom kompleksnom zadatku: da ocenimo
koje greške najviše koštaju našu organizaciju i da
pravilno procenimo šta treba preduzeti kako bi ih otklonili. Pareto
analiza ima mehanizam za pronalaenje najisplativijih korektivnih
mera.
Mehanizam cine sledece faze:
- pracenje troškova grešaka i njihova analiza (Pareto metodom);
- definisanje korektivnih mera za najznacajnije greške i
- analiza isplativosti korektivnih mera.
-
X = 8.3
d = 1.20185
GGT - DGT 9-8 1
Cp = ---------------------- = ----------------------- = --------------
= 0.1387
6 * d 6 * 1.20185 7.2111
Cp < 1 Proces neprecizan
Da bi poboljšali proces uvodenja novog proizvoda na trište
potrebno je pre svega obratiti panju na sledece faktore:
- poznavanje trišta
- odnos MD –a sa kontraktorom
- redovnost posete MD-a
- uspešnost akcija
- brzinu prometa novog proizvoda.
Uz poboljšanje ovih faktora novi proizvod se veoma lako lansira
na trište.
Ocena procesa
Pitanja za kupce I II III IV V VI VII VIII IX X
Ocena MD-a- 9 9 10 8 9 10 10 9 8 10
Edukovanost MD-a- 9 8 9 8 10 9 9 10 10 9
Ljubaznost MD-a- 9 9 10 9 10 10 10 9 9 9
Pouzdanost MD-a- 9 10 10 9 9 10 8 9 10 9
Poznavanje trišta- 8 9 8 6 9 8 9 8 10 8
Odnos MD-a sa kontraktorom- 8 9 8 9 8 8 10 8 9 9
Redovnost posete MD-a- 8 9 9 9 8 9 8 9 9 8
MD-ova Inovativnost u organizovanju promocija- 8 9 8 9 10 9 8 9 9 8
Kako ste zadovoljni uspešnošcu akcija- 8 8 10 9 9 8 10 8 9 8
Kako ste zadovoljni brzinom prometa- 9 10 10 9 8 8 9 10 8 10
Analysis Summary
Data variable: Col_1
Distribution: Normal
sample size = 100
mean = 8,9
standard deviation = 0,797724
6,0 Sigma Limits
+3,0 sigma = 11,2932
mean = 8,9
-3,0 sigma = 6,50683
Observed Estimated Defects
Specifications Beyond Spec. Z-Score Beyond Spec. Per Million
---------------------------------------------------------------------------
USL = 9,0 24,000000% 0,13 45,011804% 450118,04
LSL = 8,0 1,000000% -1,13 12,961520% 129615,20
---------------------------------------------------------------------------
Total 25,000000% 57,973324% 579733,24
The StatAdvisor
---------------
This procedure is designed to compare a set of data against a set
of specifications. The goal of the analysis is to estimate the
proportion of the population from which that data comes which falls
outside the specification limits. In this case, a normal distribution
was fit to a set of 100 observations in the variable Col_1. 57,9733%
of the fitted distribution lies outside the specification limits. If
the normal distribution is appropriate for the data, this estimates
the percent of the population which lies outside the spec.
To determine whether the normal distribution is appropriate for
this data, select Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular
Options. You can assess the fit visually by selecting Capability Plot
from the list of Graphical Options.
X = 8.9
d = 0.797724
GGT – DGT 9 – 8 1
Cp = -------------------- = -------------------- = ------------- = 0.209
6* d 6* 0.797724 4.786
Cp < 1
Zakljucak
Moe se zakljuciti da i pored velike organizacije poslovanja u coca-cola
sistemu, kao i veoma uskladjenog marketinga dolazi do teškoca koje
nastaju kada se na trište lansira novi proizvod koji je izvan
palete standardnih coca-cola proizvoda.
Iz prikazanog se moe videti da postoje bitni faktori koji uticu
na novi proizvod. Pre sve ga to je poznavanje trišta, posle
toga pravljenje promocija i akcija od kojih u bitnoj meri zavisi brzina
prometa novog proizvoda.
Literatura
1. T.L. Petkovic, R. Uncanin, R. Stankovic, D. Jovanovic – „Operativni
i strategijski menadment“, Viša poslovna škola
Cakak, 2006.god.
2. R. Stankovic, T.L. Prtkovic – „Proizvodni i usluni
menadment“, Viša poslovna škola Cacak, 2006. god.
3. Lj. Papic, D. Nenadic – „Struktuiranje funkcije kvaliteta“,
DQM izdavacki centar, Cacak 2006.god.
4. Prezentacija prof. R. Stankovica i mr D. Velimirovic
5. www.fonforum.org
PROCITAJ
/ PREUZMI I DRUGE SEMINARSKE RADOVE IZ OBLASTI:
|
|
preuzmi
seminarski rad u wordu » » »
Besplatni Seminarski
Radovi
SEMINARSKI RAD
|