Разработка и оптимизация стратегии распределения коммерческой организации (на примере ООО «Атлантика») в условиях цифровизации рынка

Введение

Стратегия распределения — это критически важный компонент маркетингового комплекса, который определяет не только доступность продукта для конечного потребителя, но и уровень издержек, а также итоговую рентабельность бизнеса. В условиях, когда онлайн-торговля и модели прямой дистрибуции (D2C) радикально меняют традиционные схемы сбыта, эффективность управления каналами распределения становится ключевым фактором конкурентоспособности. Актуальность темы обусловлена необходимостью компаний, в том числе ООО «Атлантика», адаптироваться к растущим требованиям рынка. Современный потребитель требует не просто наличия товара, но и его быстрой, бесшовной доставки, что делает контроль над логистикой «последней мили» и интеграцию омниканальных систем критически важным.

Цель настоящей работы — разработать актуальную и практически применимую стратегию распределения для ООО «Атлантика», основанную на глубоком теоретическом анализе современных концепций и оценке эффективности существующих каналов с учетом инновационных подходов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть теоретические основы стратегий распределения и их классификацию.
2. Проанализировать внешние и внутренние факторы, влияющие на выбор стратегии дистрибуции.
3. Разработать и применить систему ключевых показателей эффективности (KPI), включая передовые метрики.
4. Сформулировать конкретные рекомендации по внедрению инновационных моделей (D2C, омниканальность, цифровизация логистики).
5. Обосновать ожидаемый экономический эффект от внедрения предложенной стратегии с использованием детерминированного факторного анализа.

Структура работы соответствует академическим стандартам и представляет собой последовательное исследование: от теоретического базиса и методологии анализа до практических рекомендаций и их экономического обоснования.

Теоретические основы и классификация стратегий управления каналами распределения

Сущность и базовые модели стратегии распределения

В маркетинге функция распределения (или «Место» в концепции 4Р) является мостом между производством и потреблением. Стратегия распределения — это совокупность долгосрочных решений и действий, направленных на определение оптимальных путей реализации продукции в соответствии с целями компании, включая обеспечение доступности товара, минимизацию логистических издержек и поддержание требуемого уровня сервиса.

Канал распределения (или сбыта) представляет собой совокупность организаций и лиц, которые принимают или помогают передать право собственности на конкретный товар или услугу от производителя к потребителю. Функционально распределение включает два неразрывных компонента: переход имущественных прав и физическое перемещение продукции (логистика).

Выбор стратегии распределения критически важен, поскольку, по оценкам аналитиков, совокупная прибыль и расходы участников канала (посредников) могут составлять до 50% от конечной цены, уплаченной потребителем. Именно поэтому контроль над каналом и издержками дистрибуции является ключевым фактором ценовой конкурентоспособности. Важно помнить, что высокая доля посреднических издержек прямо влияет на итоговую маржинальность производителя.

Традиционная классификация выделяет три основных типа стратегий охвата рынка:

1. Интенсивное распределение. Используется, когда производитель стремится обеспечить максимальное число точек продаж для своего товара (например, товары повседневного спроса, напитки). Цель — максимальная доступность и рост доли рынка. Данная стратегия требует минимального контроля над посредниками, но приводит к высоким административным и логистическим расходам.
2. Избирательное (селективное) распределение. Производитель выбирает ограниченное число посредников в определенной географической зоне. Это позволяет добиться необходимого охвата рынка, но при этом обеспечивает более жесткий контроль над стандартами обслуживания, сокращает сбытовые издержки и повышает уровень сотрудничества между участниками канала. Применяется для товаров предварительного выбора (мебель, бытовая техника).
3. Исключительное (эксклюзивное) распределение. Используется, когда производитель предоставляет право продажи своих товаров только одному дилеру или дистрибьютору на обширной территории. Эта стратегия обеспечивает наивысший контроль над каналом, способствует формированию имиджа бренда и часто применяется для товаров особого спроса или премиум-сегмента.

Факторы стратегического планирования и управление конфликтными ситуациями

Выбор и корректировка стратегии распределения — это не ситуативное, а научно-аналитическое решение, основанное на анализе предшествующей деятельности и динамики изменений рыночной ситуации. На этот выбор влияют как внешние, так и внутренние факторы.

1. Внешние факторы

Внешняя среда определяет ограничения и возможности, доступные компании. Ключевые внешние факторы включают:

• Конкурентная среда. Анализ доступа к каналам распределения является одним из барьеров входа на рынок, согласно модели пяти сил Портера. Если конкуренты монополизировали ключевые каналы, компания вынуждена разрабатывать альтернативные пути (например, D2C).
• Государственная политика и регулирование. Регулирующие органы, такие как Федеральная антимонопольная служба (ФАС) в Российской Федерации, оказывают прямое влияние на структуру каналов и ценовую политику. Например, рассмотрение ФАС жалоб на ценовой демпинг со стороны крупных маркетплейсов вынуждает производителей балансировать между ценами в традиционной рознице и на онлайн-площадках. Это напрямую влияет на доходность и привлекательность традиционных каналов, смещая акцент на контроль над ценами.
• Темпы роста отрасли и технологические сдвиги. Рост электронной коммерции и спрос на быструю доставку требуют перехода к цифровым и омниканальным моделям.

2. Внутренние факторы

Внутренние факторы отражают ресурсный потенциал и стратегические цели самого предприятия:

• Ресурсный потенциал. Наличие материальных (склады, транспорт), финансовых (инвестиции в ИТ и логистику) и человеческих ресурсов (компетенции в электронной коммерции и логистике). Чем выше ресурсный потенциал, тем больше возможностей для внедрения собственных, контролируемых каналов (например, D2C).
• Цели и задачи организации. Если цель — быстрый рост доли рынка, выбирается интенсивная или селективная стратегия. Если цель — поддержание премиального имиджа и высокой нормы прибыли, предпочтительнее эксклюзивная дистрибуция.

Управление конфликтными ситуациями в каналах

Конфликты в каналах распределения неизбежны, поскольку участники канала — это независимые организации, преследующие собственные цели. Конфликты делятся на:

• Горизонтальные: Между участниками одного уровня (например, два дилера ООО «Атлантика» в одном городе конкурируют за клиентов, снижая цены).
• Вертикальные: Между участниками разных уровней (например, производитель (ООО «Атлантика») стремится к доле рынка через низкие цены, а розничный продавец — к высокой норме прибыли и широкой марже).

Основные причины конфликтов: несовместимость целей, нечеткое распределение ролей, а также создание компанией новых маркетинговых каналов (например, запуск D2C-платформы, которая начинает конкурировать с собственными дистрибьюторами). Почему же компании, зная о неизбежности конфликтов, все равно продолжают создавать новые каналы? Ответ прост: управление конфликтами всегда выгоднее, чем упущенные возможности на растущих рынках.

Урегулирование конфликтов сводится к следующим методам:

1. Совместная разработка задач: Определение общих приоритетов, например, повышение скорости доставки или снижение общих логистических затрат, что выгодно всем.
2. Использование власти лидера канала: Лидер (часто производитель) может использовать финансовую или информационную власть для принудительного соблюдения установок, хотя этот метод может испортить долгосрочные отношения.

Методология и комплексный анализ эффективности стратегии распределения ООО «Атлантика»

Комплексный подход к оценке каналов распределения (KPI-система)

Традиционные системы оценки, основанные исключительно на бухгалтерской отчетности (валовая прибыль, рентабельность), являются ретроспективными и нерелевантными для оценки качества маркетинговой политики, поскольку не учитывают нефинансовые факторы (уровень сервиса, репутация, скорость). Для адекватной оценки каналов дистрибуции используется система ключевых показателей эффективности (KPI), которые делятся на три группы:

1. KPI результата (объемные): Объем продаж в канале, доля продаж целевым клиентам, темпы роста продаж.
2. KPI эффективности (рентабельности): Оборачиваемость товарных запасов, средний уровень товарных запасов, рентабельность канала.
3. KPI производительности (скоростные): Скорость обработки заказа, время цикла заказа, процент успешных доставок.

Особое внимание следует уделять разделению KPI на запаздывающие и опережающие:

Тип KPI	Характеристика	Примеры в дистрибуции
Запаздывающие (Lagging)	Отражают результаты, достигнутые по истечении отчетного периода. Не позволяют оперативно управлять ситуацией.	Общая прибыль, объем продаж, доля рынка, рентабельность инвестиций.
Опережающие (Leading)	Позволяют управлять ситуацией в пределах отчетного периода, предсказывая будущие результаты и давая возможность корректировки.	Время цикла заказа (от размещения до доставки), Процент успешных доставок без задержек (On-Time Delivery Rate), Уровень утилизации (загрузки) транспорта.

Использование опережающих KPI, таких как On-Time Delivery Rate, критически важно для ООО «Атлантика», поскольку они напрямую влияют на удовлетворенность клиентов и их лояльность.

Применение передовых метрик и нефинансовых критериев

Для комплексной оценки качества работы канала необходима интеграция передовых метрик, отражающих качество логистики и сервиса.

Индекс идеального заказа (Perfect Order Index, POI)

POI — это комплексный, запаздывающий показатель, который отражает долю заказов, выполненных безупречно. Это мощная метрика для оценки качества всего процесса дистрибуции.

Формула POI:

POI = (% OT) × (% IF) × (% DA) × (% DR)

Где:

• % OT — Процент заказов, доставленных вовремя (On-Time).
• % IF — Процент заказов, доставленных в полном объеме (In-Full).
• % DA — Процент заказов без ошибок в документации (Accurate Documentation).
• % DR — Процент заказов без повреждений (Damage Free).

Например, если ООО «Атлантика» имеет 95% своевременных доставок, 98% полных поставок, 99% корректной документации и 97% доставок без повреждений, то:

POI = 0.95 × 0.98 × 0.99 × 0.97 ≈ 0.891

Индекс POI = 89.1%. Это означает, что 89.1% заказов выполнены идеально. Чем выше этот показатель, тем ниже скрытые издержки на возврат, переоформление и работу с претензиями, что является прямой выгодой.

Методика многокритериальной оценки на основе экспертного балла

Для оценки каналов, которые важны с точки зрения стратегического развития или имиджа, но не всегда дают максимальную прибыль здесь и сейчас, необходимо использовать качественные, нефинансовые критерии. Методика экспертного балла позволяет планировать продажи, исходя из перспективности каждого канала, а не только из текущей рентабельности. Метод включает:

1. Определение ключевых критериев (например, уровень сервиса, маркетинговый потенциал, репутационные риски, обучение персонала).
2. Присвоение весовых коэффициентов (W) каждому критерию на основе его стратегической важности (сумма W = 1.0).
3. Оценка каждого канала по каждому критерию в баллах (от 1 до 5).
4. Расчет взвешенной оценки (Сумма (Балл * W)).

Эта методика позволяет ООО «Атлантика» принимать решения, учитывающие долгосрочные факторы, например, потенциал канала в продвижении новых продуктов.

Анализ текущей стратегии и проблемные зоны ООО «Атлантика»

Для ООО «Атлантика» необходимо провести двухсторонний анализ:

1. Анализ внешней среды (PEST/SWOT): Оценка влияния конкурентов, регулирования ФАС (как фактора ценового давления), технологических трендов (рост онлайн-заказов).
2. Анализ внутренних показателей: Использование финансовых данных (объем продаж, логистические издержки, прибыль по каналам) для выявления "узких мест".

Типовые проблемные зоны в дистрибуции коммерческой организации:

• Высокие логистические издержки: Особенно на этапе «последней мили» (могут достигать 40–53% общих транспортных расходов).
• Конфликт каналов: Традиционные дилеры могут быть демотивированы ценовой политикой онлайн-каналов.
• Низкий POI: Частые ошибки в комплектации или задержки в доставке, что снижает лояльность клиентов.
• Отсутствие данных о потребителе: Зависимость от посредников лишает компанию ценной информации для персонализации предложений.

Эти проблемные зоны служат отправной точкой для разработки инновационной стратегии.

Разработка инновационной стратегии распределения и логистических решений

Интеграция модели Direct-to-Consumer (D2C)

Модель D2C (Direct-to-Consumer) является наиболее радикальным ответом на цифровизацию рынка. ООО «Атлантика» должна рассмотреть внедрение этой схемы продаж, при которой производитель реализует продукцию напрямую конечному потребителю, минуя оптовиков и розничные сети.

Обоснование экономического эффекта D2C: Основной экономический эффект заключается в устранении комиссий и наценок посредников. Это обеспечивает долгосрочный рост прибыли за счет того, что производитель самостоятельно управляет маркетинговой маржой (разницей между оптовой и розничной ценой). Эффект масштаба здесь работает на производителя.

Преимущество D2C	Описание и выгода для ООО «Атлантика»
Контроль над ценообразованием	Возможность избежать ценового демпинга и поддерживать имидж бренда.
Накопление больших данных (Big Data)	Прямой доступ к информации о поведении и предпочтениях потребителей для персонализации и разработки новых продуктов.
Упрощение инноваций	Быстрый вывод на рынок новых товаров и получение немедленной обратной связи.
Увеличение маржинальности	Устранение затрат на комиссию посредников, что компенсирует первоначальные инвестиции в собственную логистику и ИТ.

Внедрение D2C требует значительных инвестиций в e-commerce платформу и логистическую инфраструктуру, но стратегически это укрепляет позиции компании на рынке.

Принципы построения омниканальной системы

В современных условиях омниканальность (бесшовный потребительский опыт) из конкурентного преимущества превращается в необходимость. Исследования показывают, что современные покупатели используют в среднем шесть различных точек взаимодействия с брендом перед совершением покупки (сайт, соцсети, физический магазин, мобильное приложение и т.д.). Если ООО «Атлантика» сможет синхронизировать эти точки взаимодействия, обеспечив единый уровень сервиса и доступность информации, это приведет к значимому результату: компании, успешно интегрирующие омниканальный подход, удерживают почти 90% своих клиентов.

Ключевые принципы омниканальной стратегии для ООО «Атлантика» следующие:

1. Единый профиль клиента: Все данные о покупках и взаимодействиях клиента, независимо от канала (онлайн или офлайн), хранятся в единой CRM-системе.
2. Гибкая логистика: Реализация сценариев Click & Collect (заказ онлайн, получение в офлайн-точке) и Ship-from-Store (отправка заказа из ближайшего розничного магазина).
3. Единая ценовая и ассортиментная политика: Исключение конфликтов и путаницы, когда цены в разных каналах сильно отличаются.

Оптимизация логистики «последней мили» с помощью цифровых решений

«Логистика последней мили» — заключительный и самый затратный этап транспортировки, на который может приходиться от 40% до 53% общих транспортных расходов. Оптимизация этого этапа является основным резервом снижения логистических издержек для ООО «Атлантика».

Рекомен��ации по цифровизации и оптимизации «последней мили»:

1. Интеллектуальное планирование маршрутов на базе AI. Внедрение AI-алгоритмов позволяет оперативно учитывать пробки, погодные условия, объемы заказов и емкость транспортных средств. Это позволяет сократить время доставки на 20–30% и снизить расход топлива/логистические издержки до 10%. Внедрение таких систем повышает точность прогноза времени доставки до 97%.
2. Внедрение складов микроформата (Dark Stores). Создание небольших, но высокоавтоматизированных складов в черте города, предназначенных исключительно для сборки и отправки онлайн-заказов. Это критически сокращает время доставки, особенно для срочных заказов.
3. Использование альтернативных транспортных средств. Переход на электромобили или малогабаритный транспорт для доставки в плотной городской застройке, что снижает операционные расходы и выбросы. Каким образом компаниям удается игнорировать такие очевидные возможности для повышения эффективности и снижения затрат?

Обоснование экономического эффекта и заключение

Детерминированный факторный анализ как инструмент обоснования решений

Для перевода качественных рекомендаций (например, внедрение AI-логистики) в количественные экономические показатели необходимо использовать строгую методологию. Детерминированный факторный анализ, в частности, метод цепных подстановок, позволяет точно измерить влияние изменения каждого фактора (например, снижение логистических издержек на 10%) на результативный показатель (например, прибыль или рентабельность).

Суть метода заключается в последовательной замене базисного значения каждого фактора его фактическим (или прогнозным) значением.

Алгоритм расчета влияния факторов (на примере изменения Прибыли (П) от двух факторов: Выручка (В) и Логистические Издержки (И_л)):

П = В - Ил

1. Общее изменение прибыли: ΔП = П1 - П0
2. Влияние изменения выручки (В): ΔПВ = (В1 - Ил0) - (В0 - Ил0)
3. Влияние изменения логистических издержек (И_л): ΔПИл = (В1 - Ил1) - (В1 - Ил0)
4. Проверка: Сумма влияний должна равняться общему изменению: ΔП = ΔПВ + ΔПИл.

Для корректного применения метода необходимо соблюдать последовательность: сначала учитываются количественные (экстенсивные) факторы (например, объем продаж), затем качественные (интенсивные) факторы (например, себестоимость или рентабельность).

Прогнозный расчет экономического эффекта от внедрения рекомендаций

Предположим, на основе проведенного анализа были получены следующие данные по ООО «Атлантика» за базисный (0) и прогнозный (1) период.

Показатель	Базисный период (0)	Прогнозный период (1)	Отклонение (Δ)
Выручка (В), тыс. руб.	50 000	55 000	+5 000
Логистические издержки (Ил), тыс. руб.	5 000	4 500 (снижение на 10% за счет AI)	-500
Прибыль (П) = В — Ил, тыс. руб.	45 000	50 500	+5 500

Применение метода цепных подстановок:

1. Общее изменение Прибыли:

ΔП = 50 500 - 45 000 = +5 500 тыс. руб.

2. Влияние фактора изменения Выручки (В):

ΔПВ = (55 000 - 5 000) - (50 000 - 5 000) = 50 000 - 45 000 = +5 000 тыс. руб.

3. Влияние фактора изменения Логистических Издержек (И_л):

ΔПИл = (55 000 - 4 500) - (55 000 - 5 000) = 50 500 - 50 000 = +500 тыс. руб.

4. Проверка:

ΔП = 5 000 + 500 = +5 500 тыс. руб.

Вывод: Из общего прироста прибыли в 5 500 тыс. руб., 500 тыс. руб. (или примерно 9.1%) получено за счет оптимизации логистических издержек, вызванной внедрением цифровых решений, что подтверждает прямую экономическую эффективность предложенных инноваций и оправдывает инвестиции в технологии.

Выводы и практическая значимость работы

Проведенное исследование позволило достигнуть поставленной цели — разработать комплексную и практически применимую стратегию распределения для ООО «Атлантика» в условиях цифровизации рынка.

Ключевые выводы:

1. Теоретический анализ подтвердил, что выбор стратегии дистрибуции должен быть балансом между охватом рынка (интенсивное/селективное распределение) и контролем над каналом, что критически важно для минимизации сбытовых издержек, которые могут достигать 50% от конечной цены.
2. Установлена необходимость перехода от традиционных финансовых метрик к системе KPI, включающей опережающие показатели (On-Time Delivery Rate) и комплексные показатели качества (POI), а также использование многокритериальной экспертной оценки для учета нефинансовых рисков и потенциала каналов.
3. Обоснована целесообразность интеграции инновационных моделей: переход к D2C для получения полного контроля над маркетинговой маржой и данными о клиентах, а также внедрение омниканальной системы для повышения лояльности клиентов (удержание до 90% при синхронизации точек контакта).
4. Сформулированы конкретные рекомендации по оптимизации «последней мили» через использование AI-алгоритмов планирования маршрутов, что, по прогнозным расчетам, позволяет сократить логистические издержки до 10%.

Практическая значимость работы заключается в разработке конкретного алгоритма действий и метрик для ООО «Атлантика». Предложенная стратегия распределения, основанная на цифровизации и интеграции D2C-подхода, является надежной основой для повышения операционной эффективности, снижения логистических издержек и укрепления конкурентных позиций компании на рынке. Экономическое обоснование, выполненное методом цепных подстановок, подтвердило ожидаемый прирост прибыли за счет внедрения предложенных решений.

Список использованной литературы

1. Ансофф, И. Стратегический менеджмент. Санкт-Петербург : Питер, 2009. 496 с.
2. Балабанов, Т.И. Основы финансового менеджмента: учебное пособие. 3-е изд., доп. и перераб. Москва : Финансы и статистика, 2008. 526 с.
3. Басовский, Л.Е. Маркетинг: курс лекций. Москва : Инфра-М, 2007. 224 с.
4. Большаков, С.В. Основы управления финансами: учебное пособие. Москва : ФБК-Пресс, 2009. 365 с.
5. Бочаров, В.В. Инвестиции. Санкт-Петербург : Питер, 2009. 384 с.
6. Гайдаенко, Т.А. Маркетинговое управление. Москва : Эксмо, 2008. 512 с.
7. Горемыкин, В.А. Бизнес-план: методика разработки. Москва : Ось-89, 2007. 864 с.
8. Зайцев, В.А. Маркетинг. Москва : МГИУ, 2008. 553 с.
9. Захарова, Ю.А. Продакт-менеджмент. Москва : Дашков и К, 2010. 353 с.
10. Ибрагимов, Л.А. Маркетинг. Москва : Юнити-Дана, 2008. 368 с.
11. Кордович, В.И. Экономический анализ: учебное пособие. Санкт-Петербург : Изд-во Политехн. ун-та, 2008. 126 с.
12. Крылова, Г.Д. Маркетинг. Москва : Магистр, 2009. 496 с.
13. Крылова, Г.Д. Маркетинг. Практикум. Москва : Проспект, 2008. 360 с.
14. Лифиц, И.М. Конкурентоспособность товаров и услуг. Москва : Высшее образование, 2007. 390 с.
15. Маккей, К. Практическое руководство по совершенствованию планирования и контроля. Москва : Гревцов, 2009. 384 с.
16. Михалева, Е.П. Маркетинг. Конспект лекций. Москва : Юрайт, 2010. 254 с.
17. Мишин, Ю.В. Инвестиции: учебное пособие. Москва : Кнорус, 2008. 414 с.
18. Нешитой, А.С. Инвестиции: учебник. Москва : Дашков и К, 2007. 371 с.
19. Павлова, Н.Н. Маркетинг в современной фирме. Москва : Норма, 2008. 370 с.
20. Панкрухин, А.П., Гапоненко А.Л. Стратегическое управление. Москва : Омега-Л, 2008. 464 с.
21. Парамонова, Т.Н. Маркетинг. Москва : Кнорус, 2010. 188 с.
22. Петухова, С.В. Бизнес-планирование: как обосновать и реализовать бизнес-проект. Москва : Омега-Л, 2007. 223 с.
23. Портер, М. Конкурентная стратегия. Москва : Альпина Бизнес Букс, 2007. 454 с.
24. Розничные торговые сети: Стратегия, экономика и управление. Москва : Кнорус, 2010. 225 с.
25. Савицкая, Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности : учебное пособие. 4-е изд. Москва : Инфра–М, 2007. 384 с.
26. Синяева, И.М. Маркетинг предпринимательской деятельности. Москва : Дашков и К, 2010. 268 с.
27. Соловьев, Б.А. Маркетинг. Москва : Инфра-М, 2009. 384 с.
28. Титов, В.И. Экономика предприятия: учебник. Москва : ИНФРА-М, 2007. 296 с.
29. Фляйшер, К. Стратегический и конкурентный анализ. Москва : Бином, 2009. 541 с.
30. Экономика фирмы: учебник / под ред. Н.П. Иващенко. Москва : Инфра-М, 2007. 410 с.
31. ООО Атлантика [Электронный ресурс]. URL: http://rp-atlantika.ru/index.php? (дата обращения: 15.03.2013).
32. Маркетинг: Управление распределением: Стратегия охвата рынка [Электронный ресурс]. URL: http://e-biblio.ru.
33. Методы оценки эффективности каналов распределения [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru.
34. Факторы стратегического планирования на предприятии [Электронный ресурс]. URL: http://science-economy.ru.
35. Самохина Е. С. Особенности выбора стратегии развития предприятия [Электронный ресурс]. URL: http://eduherald.ru.
36. Факторы формирования и реализации стратегий компаний в условиях 2022 года [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru.
37. Новые формы взаимодействия поставщиков и потребителей в цифровой рыночной среде [Электронный ресурс]. URL: http://msu.ru.
38. Критерии эффективной системы показателей KPI [Электронный ресурс]. URL: http://makfin.ru.
39. Система KPI (Key Performance Indicator): разработка и применение показателей бизнес-процесса. Показатели эффективности [Электронный ресурс]. URL: http://businessstudio.ru.
40. Оценка эффективности каналов сбыта [Электронный ресурс]. URL: http://unitcon.ru.
41. Последняя миля в логистике: что это, проблемы и способы оптимизации [Электронный ресурс]. URL: http://shoppers.media.
42. Последняя миля в логистике: что это такое, какие проблемы и 10 способов оптимизации доставки [Электронный ресурс]. URL: http://glsystem.net.
43. Логистика последней мили – Современные методы ускорения и оптимизации доставки [Электронный ресурс]. URL: http://intel-logistic.com.
44. Что такое D2C и как работает direct-to-consumer [Электронный ресурс]. URL: http://unisender.com.
45. D2C модель и ее перспективы [Электронный ресурс]. URL: http://vsesv.com.
46. D2C: что это такое, модель продаж, стратегии и характеристики [Электронный ресурс]. URL: http://lpgenerator.ru.
47. Дотянуться до покупателя: как устроена модель D2C в России и какой бизнес ее использует [Электронный ресурс]. URL: http://retail.ru.
48. Способ цепной подстановки в экономическом анализе [Электронный ресурс]. URL: http://bibliotekar.ru.
49. Метод цепных подстановок — Финансовый анализ [Электронный ресурс]. URL: http://1fin.ru.
50. Метод цепных подстановок: примеры, формулы, онлайн-калькулятор [Электронный ресурс]. URL: http://rnz.ru.
51. Апробация усредненного метода цепных подстановок для трех- и четырехкратных и мультипликативно-кратных факторных моделей [Электронный ресурс]. URL: http://fa.ru.
52. Котлер, Ф. Основы маркетинга. Глава 12. Методы распространения товаров: каналы распределения и товародвижение [Электронный ресурс]. URL: http://gtmarket.ru.
53. Причины конфликтов в каналах распределения [Электронный ресурс]. URL: http://studfile.net.
54. Сущность политики распределения [Электронный ресурс]. URL: http://stepik.org.