Pengaruh tersebut dapat terjadi apabila biaya pemasaran
mempengaruhi penjualan dalam periode yang akan datang. Dalam hal ini, prosedur
tertentu untuk mendapatkan anggaran yang optimal juga tergantung pada
tersedianya data historis yang diperlukan. Bagi produk baru, metode yang dipakai
untuk menyusun anggaran yang optimal adalah :
1. Metode Bayesian
Sebuah
perusahaan sedang mempertimbangkan untuk memproduksi produk baru “Z”. Jika
produk baru “Z” tersebut dibuat maka diperkirakan perusahaan akan menambah
biaya tetap sebesar Rp 300.000,- dan biaya variabel Rp 60,- per unit selama
tahun 1999. Harga yang akan ditetapkan adalah Rp 200,- dan perusahaan mempunyai
daftar pengiriman sebanyak 10.000 calon konsumen. Jika perusahaan memutuskan
untuk tidak memproduksi produk “Z”, maka labanya akan meningkat sebesar Rp
20.000,- dalam tahun 1999 dengan menggunakan peralatan yang ada.
Jika peralatan yang ada juga dipakai untuk membuat produk “Z” maka perusahaan hanya akan mengadakan promosi dengan direct mail (pengiriman langsung). Untuk mendukung keputusan tersebut, manajer pemasaran ingin mengetes hasil dan tiga macam responsi terhadap direct mail tersebut :
Jika peralatan yang ada juga dipakai untuk membuat produk “Z” maka perusahaan hanya akan mengadakan promosi dengan direct mail (pengiriman langsung). Untuk mendukung keputusan tersebut, manajer pemasaran ingin mengetes hasil dan tiga macam responsi terhadap direct mail tersebut :
N1 = 20% dan daftar calon pembeli
bersedia membeli
N2 = 30% bersedia membeli
N3 = 40% bersedia membeli
Berdasarkan pada pengalaman dan
usaha direct mail yang lampau, manajer telah memperkirakan probabilitas
terjadinya masing-masing tingkatan sebesar 0,5 ; 0,3 dan 0,2 untuk 20%, 30%,
dan 40% tingkat pengembalian secara berturut-turut.
Pertanyaan
:
Jika
tidak tersedia informasi tambahan, keputusan
apakah yang harus diambil ?
Jawaban
Bila
persamaan biaya total adalah TC = 300.000 + 60 Q, maka dapat disusun
tabel penghasilan dan biaya :
Penghasilan dan Biaya
Dimana :
TC = Biaya total
Q
= Jumlah penjualan dalam unit
TR = Pendapatan total
p
=
Kenaikan pendapatan dalam tahun 1999
EV (p) = Nilai yang diharapkan dari
kenaikan laba
Dapat dilihat bahwa strategi “untuk
memproduksi produk baru” akan memberikan kenaikan laba yang diharapkan
sebesar Rp 78.000,-. Jika produk baru tersebut tidak diperkenalkan, maka laba yang diharapkan hanya meningkat
sebesar Rp 20.000,-. Jadi, strategi perusahaan untuk membuat
produk Z adalah optimal.
Dalam
Bayesian, pemecahan di muka disebut prior
analysis. Ada suatu anggapan di sini, bahwa :
• Manajer dapat menyusun rangkaian strategi yang
menyeluruh.
· Manajer
dapat memperkirakan profitabilitas
masing-masing strategi atau kombinasinya.
· Manajer
dapat mengkuantifikasikan masing-masing strategi.
Kemudian ia
memilih tindakan yang dapat memberikan profitabilitas optimal.
Manajemen
dihadapkan pada dua strategi, yaitu :
S1 :
memperkenalkan produk baru (strategi 1)
S2 : tidak
memperkenalkan produk baru (strategi 2)
Metode
Bayesian ini merupakan satu cara penyusunan anggaran yang dapat dipakai bila
tidak terdapat cukup data historis. Oleh karena itu masih ada status strategi
lagi, yaitu :
S3 :
menunda keputusan sampai data tambahan dapat dikumpulkan atau dianalisa (strategi 3)
Jadi,
strategi ketiga ini dimaksudkan untuk memperbaiki strategi sebelumnya. Proses pengumpulan informasi tambahan
sebelum memilih strategi terdahulu disebut prosedur analisa posterior.
1. Model
Matematis
Data historis dapat dipakai untuk mengestimasi
parameter yang tidak diketahui dan suatu model matematis tentang fungsi
responsi periklanan. Jka estimasi tersebut benar, maka posisi optimal dapat
dicapai dengan menyelesaikan model matematis tersebut. Contoh :
Jumlah produk X yang diminta merupakan
fungsi harga dan periklanan. Hubungan tersebut dapat dinyatakan dengan sebuah
persamaan :
Q = 4.000 + 0,14 A - 0,000006 A2
- 40P
.
Persamaan mi menganggap bahwa responsi
penjualan terhadap periklanan sama halnya dengan responsi penjualan terhadap
harga. Persamaan ini juga menggambarkan adanya hasil yang menurun dalam
periklanan. Setiap tambahan rupiah untuk periklanan menghasilkan tambahan
penjualan yang lebih kecil.
Fungsi pendapatan
total (R), hiaya
total (C), dan persamaan laba dapat ditunjukkan dengan istilah fungsi
responsi penjualan. Sesuai dengan persamaannya, laba akan rnencapai
rnaksimum Rp 75.000,- pada harga Rp 70,-
per unit dan biaya periklanan Rp 10.000,-. Jika perusahaan tidak memasang
iklan, maka labanya akan berkurang Rp 26.000,- (atau Rp 75.000 - Rp 49.000). Dengan
periklanan tersehut perusahaan dapat mengenakan harga Rp 10,- lebih besar dan
juga dapat menjual 400 unit
produk X lebih banvak.
Perhitungannya adalah sebagai berikut :
• A = biaya periklanan (Rp 10.000,-)
•
P = harga jual per unit (Rp 70,-)
•
Q = 4.000 + 0,14 A - 0,000006 A2 40 P
= 4.000 + (0,14 x 10.000) -
(0,000006 x 10.0002) (40 x 7)
= 4.000 + 1.400 - 600 - 2.800
= 2.000 unit.
·
R
= pendapatan total (total revenue)
= Q
x P
= 2.000 x 70
= Rp 140.000,-
·
O
= biaya total (total cost)
= 15.000 + 20 Q (lihat persamaan bab 10)
= 15.000 +
(20 x 2.000)
= 15.000 +
40.000
= Rp.
55.000,- (tanpa biaya periklanan)
• C dengan biaya periklanan = Rp 55.000,- + Rp 10.000,-
= Rp 65.000,-
·
Laba = R - C
= Rp 140.000 - Rp 65.000
= Rp 75.000,-
Jika produk X tidak diiklankan,
harga yang bisa dicapai hanya Rp 60,- per unit dengan jumlah penjualan sebanyak
1.600 unit .
·
Q =
4.000 - 40 P
=
4.000 - (40 x 60)
=
4.000 - 2.400
=
1.600 unit
‘•
R =
P.Q
=
60 (1.600)
= Rp 96.000,-
I
·
C = 15.000 + 20 Q
= 15.000 + (20 x 1.600)
= 15.000 + 32.000
= Rp 47.000,-
I
·
Laba
= R - C
= Rp 96.000 - Rp 47 .000
= Rp 49.000,-
Kesimpulannya :
Dengan
mengeluarkan biaya periklanan sebesar Rp 10.000,- maka :
·
Keuntungan meningkat dan Rp 49.000,- menjadi Rp 75.000,-.
·
Jumlah
permintaan meningkat dan 1.600 unit menjadi 2.000 unit.
·
Harga
jual naik dan Rp 60,- per unit menjadi Rp 70,- per unit