Manajemen Pemasaran
Program Studi Magister Manajemen
Fakultas Ekonomi Bisnis dan Ilmu Sosial Universitas Pelita Bangsa
Dr. Anna Wulandari., SE., MM.
Mengumpulkan Informasi dan Mengukur Permintaan Pasar
Manajer pemasaran Analisis
Perencanaan Implementas i
Pengendalian
Menilai kebutuhan informasi
Catatan internal
Intelejen pemaaran
Riset
pemasaran Analisis
pendukun g
keputusan pemasara n
Lingkungan pemasaran Pasar
sasaran Saluran pemasaran Pesain
Kekuatan lingkungan makro
Menyebar kan
informasi
Sistem Informasi Pemasaran
Mengembangkan informasi
Riset Pemasaran
Sistem riset pemasaran :
1. Penyedia riset pemasaran 2. Cakupan riset pemasaran 3. Proses riset pemasaran
Menemukan masalah dan sasaran riset
Mengemba ngkan
rencana riset
Mengump ulkan informasi
Menganal isis
informasi
Menyajika n hasil penemuan
Sistem Pendukung Keputusan pemasaran
Sistem pendukung keputusan pemasaran (marketing decision support system = MDSS) adalah pengumpulan data, sistem, peralatan dan teknik yang terkoordinasi dengan perangkat lunak dan perangkat keras yang mendukung di mana suatu organisasi mengumpulkan dan mengiterpretasikan yang relevan dari bisnis dan lingkungan dan mengubahnya menjadi dasar tindakan pemasaran
Peramalan dan Pengukuran Permintaan
RISET PEMASARAN
PELUANG PASAR :
• Ukuran pasar
• Pertumbuhan pasar
• Potensi laba tiap peluang pasar
Pasar mana yang diukur?
Definisi Pasar itu apa ?
1. Pasar adalah kumpulan seluruh pembeli aktual dan potensial atas tawaran pasar tertentu.
2. Potensi pasar adalah sekumpulan konsumen yang menyatakan level minat yang memadai atas tawaran pasar tertentu.
3. Pasar yang tersedia adalah sekumpulan konsumen yang mempunyai minat, pendapatan, dan akses terhadap tawaran pasar tertentu.
4. Pasar yang tersedia yang memenuhi syarat adalah sekelompok pelanggan yang mempunyai minat, pedapatan, akses, dan kualifikasi atas tawaran pasar tertentu.
5. Pasar sasaran adalah bagian dari pasar tersedia yang memenuhi syarat dan telah diputuskan oleh perusahaan untuk dimasuki.
6. Pasar yang tertembus adalah sekumpulan konsumen yang telah membeli produk perusahaan
Mengukur dan Meramal Permintaan
• Dalam mengestimasi pasar seorang ‘marketer’ harus mengetahui pembeli aktual dan pembeli potensial.
• Pasar Potensial adalah himpunan konsumen yang menyatakan berminat pada suatu produk atau jasa.
• Pasar aktual adalah himpunan konsumen yang membeli pada suatu produk dan jasa tertentu.
100% 100%
10%
20%
10% 5%
40%
Total Populasi
Pasar Potensial
Pasar Potensial
Pasar yang tersedia
Pasar yang tersedia yang memenuhi syarat Pasar yang dapat dilayani Pasar yang dapat ditembus
A. Total Pasar B. Pasar Potensial
Mengestimasi Pasar
Q = n x q x p dimana:
Q = total permintaan pasar n = jumlah pembeli dipasar
q = banyaknya yang dibeli oleh rata-rata pembeli pertahun p = harga satuan rata-rata
contoh :
Kalau ada 100 juta pembeli kaset pertahun, dan rata-rata pembeli membeli 6 kaset setahun, dan harga rata-rata adalah $ 10, maka keseluruhan permintaan pasar untuk kaset adalah $ 6 Milyard.
Mengestimasi wilayah permintaan pasar dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode, yaitu:
1. Market Build up Method (untuk perusahaan idustrial) dan
2. Market Factor Index Method (untuk perusahaan barang konsumsi).
Fungsi Permintaan Pasar
Permintaan Pasar dalam periode tertentu
Pengeluaran Pemasaran Industri Permintaan pasar sebagai fungsi dari pengeluaran pemasaran industri
Q1 Q2 Q3 Potensi pasar
Ramalan pasar
Minimum pasar
Pengeluaran yang direncanakan
Permintaan dan Peramalan Penjualan Perusahaan
• Permintaan perusahaan adalah estimasi pangsa permintaan pasar perusahaan tersebut pada sejumlah level alternatif usaha pemasaran perusahaan pada periode waktu yang sudah tertentu
• Ramalan penjualan perusahaan adalah level penjualan perusahaan yang diharapkan, yakni yang dihitung berdasarkan rencana pemasaran yang dipilih dan lingkungan pemasaran yang dirumuskan
PERAMALAN (FORECASTING)
Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa depan. Tujuan peramalan adalah untuk membuat estimasi/proyeksi masa depan berdasarkan data historis/masa lalu. Tidak ada metode peramalan yang superior, semuanya memiliki keterbatasan. Berdasarkan horison waktu, peramalan terdiri dari 3 kategori yaitu:
1. Peramalan jangka pendek (kurang dari 3 bulan): merencanakan tingkat produksi, pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan.
2. Peramalan jangka menengah (3 bulan - 3 tahun): merencanakan penjualan, penganggaran produksi, penganggaran kas, analisis rencana operasi
3. Peramalan jangka panjang (lebih dari 3 tahun): merencanakan produk baru, lokasi fasilitas, pengeluaran modal, ekspansi, penelitian dan pengembangan.
Peramalan Kualitatif
1. Pendapat eksekutif : keputusan dibuat berdasarkan kesepakatan para eksekutif yang memiliki pengetahuan dan pengalaman sesuai dengan bidangnya.
2. Gabungan estimasi armada penjualan. Setiap tenaga penjualan meramalkan tingkat penjualan di wilayahnya, yang kemudian digabung pada tingkat propinsi dan seterusnya sampai ke tingkat nasional untuk mencapai peramalan menyeluruh.
3. Metode Delphi, yaitu suatu proses untuk memperoleh konsensus dari beberapa ahli tanpa mereka mengetahui satu sama lain, karena mereka tinggal di berbagai tempat.
Ada 3 partisipan yaitu personel staf, responden, pengambil keputusan.
4. Survei pasar konsumen (riset pasar), yaitu pendekatan sistematik untuk mengetahui keinginan konsumen dan mendapatkan masukan dari konsumen terhadap suatu produk atau pelayanan melalui pencarian data di lapangan.
5. Pendekatan naif, yaitu mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan permintaan dalam periode sebelumnya (most recent period).
Peramalan Kuantitatif
1. Model serial waktu, yaitu metode yang digunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu. Metode ini mengasumsikan bahwa masa depan adalah fungsi dari masa lalu, sehingga beberapa pola atau kombinasi pola selalu berulang sepanjang waktu yang diidentifikasi berdasarkan data historis dari serial itu.
a. Dekomposisi seri waktu.
b. Rata-rata bergerak (moving average)
c. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing)
2. Model kausal/eksplanatori, mengasumsikan bahwa nilai suatu variabel merupakan fungsi dari satu atau beberapa variabel lain.
a. Proyeksi trend (trend projection) b. Regresi linear (linear regression)
Simple dan Weighted Moving Average
Bulan Penjualan simple moving average (n = 3)
weighted moving average (Bobot = 3,2,1)
Jan Feb Mar Apr Mei Juni
Juli Agust
Sept Ok Nov Des
10 11 13 14 15 17 18 21 23 25 20 19
- - -
(10+11+13)/3=11,33 (11+13+14)/3=12,67
(13+14+15)/3=14 (14+15+17)/3=15,33 (15+17+18)/3=16,67 (17+18+21)/3=18,67 (18+21+23)/3=20,67
(21+23+25)/3=23 (23+25+20)/3=22,67
- - -
(3x13)+(2x11)+(1x10)/6=11,83 (3x14)+(2x13)+(1x11)/6=13,167
(3x15)+(2x14)+(1x13)/6=14,33 (3x17)+(2x15)+(1x14)/6=15,83 (3x18)+(2x17)+(1x15)/6=17,167
(3x21)+(2x18)+(1x17)/6=19,33 (3x23)+(2x21)+(1x18)/6=21,5 (3x25)+(2x23)+(1x21)/6=23,67 (3x20)+(2x25)+(1x23)/6=21,167
Proyeksi trend (trend projection)
y = a + bx
b = (∑xy) – n x y (∑x2) – n ( x )2
Y
X
a = intercept
Ŷ = a + b1 X intercept b1 = slope a = y – b x
dimana:
y = nilai variabel yang dihitung untuk diprediksi
a = perpotongan sumbu y b = kelandaian garis regresi
X = waktu
n = jumlah data atau observasi Gambar Proyeksi Trend
Regresi Linear
Ŷ = a + bx
=
KD = r2 x 100%
dimana:
Ŷ = variabel terikat (dependen)
X = variabel bebas (independen)
a = perpotongan sumbu y
b = koefisien regresi, yaitu kelandaian garis regresi n = jumlah data atau observasi
r = koefisien korelasi, yaitu derajat atau kekuatan hubungan linear, nilainya antara +1 sampai dengan -1
KD = koefisien determinasi, yaitu persentase variasi dalam variabel terikat yang dijelaskan oleh persamaan regresi, nilainya antara 0 sampai dengan 1
Tugas
Sebuah perusahaan yang berberak di bidang pembuatan asesori pakaian anak-anak memiliki data penjualan selama empat bulan terakhir sebagai berikut:
Dalam rangka perencanaan produksinya, manajemen ingin mengetahui taksiran penjualan pada periode yang akan datang. Tentukan prakiraan penjualan pada Mei dengan menggunakan metode:
a. Rata-rata bergerak sederhana dengan serial waktu 3 bulanan.
b. Rata-rata bergerak sederhana dengan serial waktu 4 bulanan.
c. Hitunglah prakiraan penjualan pada bulan mei dengan metode rata-rata bergerak tertimbang dengan perbandingan bobot:
1. April : Maret : Februari = 3: 2: 1
2. April : Maret : Februari : Januari = 40% : 30% : 20% : 10%
Bulan Penjualan (juta rupiah)
Januari Februari
Maret April
820 780 900 960
Tugas
Data penjualan suatu perusahaan selama 4 bulan sebagai berikut:
Buatlah trend garis lurus untuk data ini dan ramalkan penjualan bulan Juni
Bulan Penjualan (juta rupiah)
Januari Februari
Maret April
820 780 900 960
Tugas
Biaya promosi dan nilai penjualan pada suatu perusahaan selama empat bulan adalah sebagai berikut:
Buatlah analisis regresi dan ramalkan apabila biaya promosi menjadi 95
Bulan Promosi (X) Penjualan (juta rupiah) Januari
Februari Maret
April
50 50 60 75
820 780 900 960
