Marketing Ano lectivo

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1 CASO H&M Questão 1: Desenvolvimento de uma análise de portfólio utilizando a informação que resulta da análise BCG e GE/McKinsey. Análise das implicações particularmente, sobre a possibilidade de lançamento de uma nova sub-marca de vestuário dentro de um dos segmentos mais importantes. Análise de Portfólio 1. Matriz BCG: Taxa de Crescimento do Mercado vs QMr 2. Matriz GE/McKinsey: Atractividade vs Posição Competitiva 1. Matris BCG Taxa de Crescimento Taxa de Crescimento de Referência Taxa de Cresc. Merc. (2003>2004) = * 100 = 4,02% Taxa de Crescimento das dos Segmentos de Mercado Segmento Taxa de Cresc. % % 2003>2004 Senhora 34% % ,96% Homem 16% % ,52% Criança 17% % ,22% Jovem 33% % ,33% Total 100% % Taxa de Crescimento das dos Segmentos de Mercado da H&M Segmento Taxa de Cresc. % % 2003>2004 Senhora 58% % ,30% Homem 8% % ,35% Criança 12% % ,10% Jovem 22% % ,19% Total 100% % Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 1

2 Quota de Mercado Relativa Segmento 2003 QMr Senhora ,16% Homem ,63% Criança ,44% Jovem ,35% Total ,59% da Principal Concorrente (Inditex) em 2003 = Matriz BCG Legenda: T A X A D E C R E S C I M E N T O 15,35% 10,53% 10,33% 7,19% 4,30% 4,02% 0,96% -8,22% -23,10% Estrelas Senhora Vacas Leiteiras Jovens Homens Pontos de Interrogação Crianças 1,52 1,46 1,14 1 0,72 Q U O T A D E M E R C A D O R E L A T I V A Empresa H&M Mercado Cães Rafeiros Pontos a ter em consideração: Senhora, Homem e Jovens são segmentos estrela que providenciam retornos mediante investimentos enquanto que as Crianças são um segmento cão rafeiro que providenciam baixo retorno ou perdas. Segundo a proposta de valor da H&M de fornecer roupas a preços acessíveis e actuais e toda a família penso que esta não deverá equacionar retirar-se do mercado. Quanto à possibilidade de lançamento de uma nova sub-marca de vestuário penso que esta se deve integrar no segmento Jovens, que é um segmento importante, mas que está a ser sub-utilizado pela empresa. 2. Matriz GE/McKinsey Analisar a atractividade do mercado e posição competitiva da empresa. Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 2

3 Atractividade do Mercado Peso Escala Peso * Escala Dimensão Total do Mercado 0,20 5 1,00 Taxa de Crescimento Anual 0,20 5 1,00 Margem de Lucro 0,15 4 0,60 Intensidade Concorrencial 0,20 5 1,00 Aspectos Político-legais 0,05 3 0,15 Aspectos Sócio-culturais 0,10 4 0,40 Requisitos Tecnológicos 0,05 4 0,20 Impacto Ambiental 0,05 4 0,20 Total 1,00-4,55 Posição Competitiva Peso Escala Peso * Escala Quota de Mercado 0,15 4 0,60 Reputação da Marca 0,20 5 1,00 Rede de Distribuição e Logística 0,15 4 0,60 Acções sobre o ponto de venda 0,15 4 0,60 Qualidade Percepcionada 0,20 5 1,00 Custos Unitários 0,15 5 0,75 Total 1,00-4,55 Matriz GE/McKinsey A T R A C T I V I D A D E 5 4,55 3,66 2, ,33 3,66 4,55 5 C O M P E T I T I V I D A D E Proteger Posição: investir para crescer o mais possível concentrar esforços A empresa tem uma posição de crescimento ofensivo, por isso, deve proteger a sua posição e continuar a investir. O segmento mais apetecível para a colocação de um novo produto é os jovens (crescimento e conceito H&M é young oriented). Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 3

4 Questão 2: Face a informações contidas no estudo de mercado, elaboração de uma previsão de vendas: a. Para o grupo H&M para os próximos 3 anos. Método de Regressão Linear Simples Ano Xi Yi Xi 2 Yi 2 Xi * Yi , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,499 Coeficiente de Correlação R R = n XiYi - Xi * Yi 1 ó [ ( n Xi 2 ( Xi) 2 ) ( n Yi 2 ( Yi) 2 ) ] ó R = 6 * 89, * 22,885 0ó [ ( 6 * ) ( 6 * 92, ,885 2 ) ] ó R = 56,409 0ó 3.392,639 ó R = 56,409 ó 58,25 ó R = 0,9684 Coeficiente de Determinação R 2 R 2 = ( 0,9684 ) 2 ó R 2 = 0,9378 ó R 2 = 93,78% Como R 2 = 93,78% > 75% há uma grande confiança neste instrumento de previsão Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 4

5 Recta de Regressão: y = a + bx b = n XiYi - Xi * Yi = 6 * 89, * 22,885 = 54,409 = 0, n Xi 2 ( Xi ) 2 6 * Med ( Y ) = Yi = 22,885 = 3,8141(6) Med ( X ) = Yi = 21 = 3,5 n 6 n 6 a = Med ( Y ) b * Med ( X ) = 3,8141(6) 3,5 * 0, = 1,9338(6) Yai = 1,9338(6) + 0, * b Previsões para os próximos 3 anos Ano Xi Prev. de b. Para o grupo H&M para os últimos 2 meses de 2004, que apoiem a reflexão sobre a taxa de crescimento prevista face a 2003 e possíveis razões que apoiem o resultado encontrado. Método de Regressão Linear Simples Meses Xi Yi Xi^2 Yi^2 Xi * Yi Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Coeficiente de Correlação R R = n XiYi - Xi * Yi 1 ó [ ( n Xi 2 ( Xi) 2 ) ( n Yi 2 ( Yi) 2 ) ] Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 5

6 ó R = 10 * * ó [ ( 10 * ) ( 10 * ) ] ó R = ó ó R = ó ,83 ó R = 0,355 Coeficiente de Determinação R 2 R 2 = ( 0,355 ) 2 ó R 2 = 0, ó R 2 = 12,6025% Como R 2 = 12,6025% < 75% não há confiança neste instrumento de previsão Devemos, portanto, tentar outros métodos, nomeadamente, os de curto-prazo médias móveis e alisamento exponencial para prever as vendas do mês de Novembro. Método das Médias Moveis Mês de 2004 MM2 MM3 MM4 MM5 Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 6

7 n = 8 Março ,427 0,427 Abril ,077 0,077 Maio ,089 0,089 Junho ,170 0,170 Julho ,274 0,274 Agosto ,054 0,054 Setembro ,174 0,174 Outubro ,143 0,143 () / = 0,427+0,077+0,089+0,170+0,274+0,054+0,174+0,143 1,408 MAPE MM2 = 1,408 / 8 0,176 n = 7 Abril ,147 0,147 Maio ,087 0,087 Junho ,205 0,205 Julho ,302 0,302 Agosto ,036 0,036 Setembro ,116 0,116 Outubro ,080 0,080 () / = 0,147+0,087+0,205+0,302+0,036+0,116+0,080 0,972 MAPE MM3 = 0,972 / 7 0,139 n = 6 Maio ,069 0,069 Junho ,210 0,210 Julho ,334 0,334 Agosto ,088 0,088 Setembro ,048 0,048 Outubro ,104 0,104 () / = 0,069+0,210+0,334+0,088+0,048+0,104 0,852 MAPE MM4 = 0,852 / 6 0,142 n = 5 Junho ,108 0,108 Julho ,345 0,345 Agosto ,135 0,135 Setembro ,001 0,001 Outubro ,143 0,143 () / = 0,108+0,345+0,135+0,001+0,143 0,733 MAPE MM5 = 0,733 / 5 0,147 Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 7

8 MAPE MM2 17,6% MAPE MM3 13,9% MAPE MM4 14,2% MAPE MM5 14,7% Dos Métodos das Médias Móveis calculados (MM2, MM3, MM4 e MM5) o que apresenta um menor erro de previsão é o MM3 (MAPE = 13,9%). Método de Alisamento Exponencial Mês de α = 0,2 α = 0,4 α = 0, St Ft+1 St Ft+1 St Ft+1 Janeiro Fevereiro ,6-451,2-364,4 - Março ,9 494,6 391,1 451,2 313,7 364,4 Abril ,1 455,9 369,5 391,1 332,3 313,7 Maio ,7 432,1 361,7 369,5 346,5 332,3 Junho ,3 415,7 382,6 361,7 400,5 346,5 Julho ,5 415,3 440,0 382,6 500,9 400,5 Agosto ,2 437,5 442,4 440,0 457,0 500,9 Setembro ,1 439,2 431,0 442,4 422,6 457,0 Outubro ,7 434,1 459,4 431,0 486,1 422,6 Novembro ,7-459,4-486,1 n = 8 Março ,6 193,6 0,643 0,643 Abril ,9 118,9 0,353 0,353 Maio ,1 82,1 0,235 0,235 Junho ,7 1,7 0,004 0,004 Julho ,3-110,7-0,210 0,210 Agosto ,5-8,5-0,019 0,019 Setembro ,2 25,2 0,061 0,061 Outubro ,1-67,9-0,135 0,135 () / = 0,643+0,353+0,235+0,004+0,210+0,019+0,061+0,135 1,660 MAPE α = 0,2 = 1,660 / 8 0,208 n = 8 Março ,2 150,2 0,499 0,499 Abril ,1 54,1 0,161 0,161 Maio ,5 19,5 0,056 0,056 Junho ,7-52,3-0,126 0,126 Julho ,6-143,4-0,273 0,273 Agosto ,0-6,0-0,014 0,014 Setembro ,4 28,4 0,069 0,069 Outubro ,0-71,0-0,141 0,141 () / = 0,449+0,161+0,056+0,126+0,273+0,014+0,069+0,141 1,338 MAPE α = 0,4 = 1,338 / 8 0,167 Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 8

9 n = 8 Março ,4 63,4 0,211 0,211 Abril ,7-23,3-0,069 0,069 Maio ,3-17,7-0,050 0,050 Junho ,5-67,5-0,163 0,163 Julho ,5-125,5-0,239 0,239 Agosto ,9 54,9 0,123 0,123 Setembro ,0 43,0 0,104 0,104 Outubro ,6-79,4-0,158 0,158 () / = 0,211+0,069+0,050+0,163+0,239+0,123+0,104+0,158 1,117 MAPE α = 0,8 = 1,117 / 8 0,140 MAPE α =0,2 20,8% MAPE α =0,4 16,7% MAPE α =0,8 14,0% Do Método de Alisamento Exponencial calculado ( α = 0,2, α = 0,4 e α = 0,8 ) o que apresenta um menor erro de previsão é α = 0,8 (MAPE =14,0%). Conclusão das vendas previstas para Novembro de 2004: A previsão de vendas para o mês de Novembro de 2004 mais fiável é a do Método das Médias Móveis, MM3 uma vez que o respectivo MAPE é 13,9%. De acordo com este método, a previsão de vendas para Novembro de 2004 é 454 milhões de euros. Previsão das para Dezembro de 2004 Taxa de Cresc. das (Set 2004 > Out 2004) = * 100 = 21,26% 414 Uma vez que a taxa de crescimento de Setembro de 2004 para Outubro de 2004 é de 21,26% e prevendo que, de Novembro para Dezembro se verifique um aumento da mesma proporção, verifica-se que as vendas previstas para Dezembro de 2004 são: de Dez 2004 = de Nov de 2004 * 1,2126 = 454 * 1,2126 = 550,502 Concluindo Mês de 2004 Novembro ,00 Dezembro ,50 Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 9

10 c. No caso de existirem diferenças significativas nos resultados encontrados para o ano de 2004 no método utilizado na alínea a) face ao da alínea b) reflicta sobre o porquê desta situação e avance com a sugestão que lhe parecer mais apropriada. Total de vendas em 2004 (alínea a.) = vendas mensais de 2004 (alínea b.) = ,50 * dif. de 0,451 milhões de * Taxa de crescimento = * 100 = 16,16% (alínea a.) 2003> Taxa de crescimento = ,5 1 * 100 = 5,13% (alínea b.) 2003> O facto de na alínea b) termos a possibilidade de prever o ano de 2004 tendo já os primeiros dez meses desse ano torna, em princípio, esta previsão mais sólida e portanto, com maior aderência à realidade. Uma possível justificação para a diferença nas previsões é o facto de o modelo de regressão linear utilizado na alínea a) se ter baseado no histórico dos últimos cinco anos, sendo possível ter havido algum acontecimento com influência no comportamento retirado da recta de regressão. Questão 3: Desenvolvimento de uma press-release que apoie o lançamento desta nova submarca. Após a resposta a pergunta 1, concluímos que o lançamento da nova sub-marca deve estar inserido no segmento de Jovens da H&M, portanto a press-release deve ser elaborada com uma postura moderna, solta e «jovem» e deve focar a venda de roupa a preços baixos, uma vez que os jovens só recebem mesadas, ainda não têm o seu próprio rendimento. Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 10

11 Atributos Preço Look erno Marca Produto Fashion Product Bridge: com esta nova linha da H&M encontrará uma respeitável marca a preços super acessíveis sempre com aquele look moderno para quem procura estar na moda. Consequências/Benefícios Consumidor verde Poupança Monetária Adequação ao estilo e Personalidade Personal Relevance Bridge: por um lado adequa-se à sua personalidade amiga da natureza bem como ao seu bolso Valores Satisfação Prazer Auto-estima Value Bridge: por outro lado sairá satisfeito e com a sua auto-estima renovada. Inês Figueiredo, Susana Sousa e Tânia Camarate, GB2 11