muudavad ettevõttele tegevusharusse sisenemise raskeks ). Olulisemad neist: kapitalivajadused, toote diferentseeritus ja tarbija lojaalsus ja oskusteabe kaitstus. Aga kas ettevõtja saab ennast ka ise varustada? Ei, hetkel mitte. Mõistame, et me vajame teineteist vastastikku sama palju ning hetkel puuduvad plaanid meie firmat ise varustama hakata. Konkurente meie ettevõttel ei ole ole. Oleme Eestis esimesed, kes plaanivad toidupoele ,,Drive-In"-i. Meie kliendid saavad olema meile lojaalsed, sest me oleme võimalikult kliendisõbralikud. Kuna me anname endast parima, siis klient eelistab meid tesite võimaluste ees. Meieni ei ole jõudnud teateid konkurentidest. Aga oleme kindlad, et konkurendil läheks raskeks meiega konkureerides. Töötajate valik on väga oluline protsess, mis tuleks eelnevalt põhjalikult läbi mõelda, kuna iga läbimõtlemata otsus võib kaasa tuua konflikte kui ka materiaalset kahju
märgata, et kõiki tooteid ei ole saadaval kõikide poekettides. Võtame aluseks Pagaripoiste poolt toodetud tordid. Aegrea analüüsi alusel saab jälgida, kui palju ostetakse fikseeritud aja jooksul erinevaid Pagaripoiste torte erinevates poodide jaekettides. Tarbimise erinevus võib sõltuda näiteks sellest, et mõned kaubandusketid asuvad ainult suurtes kaubanduskeskustes ehk tõenäosus, et seal on lisaks tavalisele toidupoele mõni teine pagaritooteid pakkuv poeke, on üsna suur. Selle alusel saab firma Pagaripoisid paremini reguleerida, millistesse poekettides on tal kasulik oma tooteid müüa. Statistilised meetodid ja mudelid on kasulikud igas valdkonnas. Toiduvaldkonnas on nad olulisel toidu valmistamisel (kvaliteedikontroll, tootearendus, retseptid, mingite ainete sisaldus jne), olemasolevate toodete turu-uuringul (millistel toodetel läheb hästi, milliseid
75% - 2.13% tootepakendil esitatud andmetest. (2) Turu-uuringute tegemiseks saab kasutada aegrea analüüsi. Näiteks ei ole kõikides poekettides ja poodides saadaval kõiki samu tooteid. Aegrea analüüsi alusel saab jälgida, kui palju ostetakse fikseeritud aja jooksul näiteks pitsat erinevates poodide jaekettides. Tarbimise erinevus võib sõltuda näiteks sellest, et mõned kaubandusketid asuvad ainult suurtes kaubanduskeskustes ehk tõenäosus, et seal on lisaks tavalisele toidupoele ka mõni pitsarestoran, on üsna suur. Selle alusel saavad firmad paremini reguleerida, millistesse poekettides on neil kasulikum oma tooteid müüa. Toidutehnika valdkonnas saab statistilisi meetodeid kasutada põhiliselt tootearenduses ja turu-uuringute läbi viimises, et saada teada, millistel toodetel läheb hästi ning milliste maitseomadusi tuleks edu saavutamiseks muuta. Samuti saab statistikat kasutades kontrollida, et toote koostisosade sisaldus vastaks pakendil märgitule. 1
Kas nõudlus on sesoonne või ei? Kuidas planeerida kõrghooaja välist aega? (Eesti Ettevõtluskõrgkool Mainor, 2012) Peamised vead 1. Lootes võimalikult suurt käivet, eeldatakse, et toode sobib kõigile. Kahjuks ei too selline lähenemine edu, sest piirkonna rahvaarv ei ole automaatselt potentsiaalsete klientide arv. 2. Ei osata hinnata piirkonna muutunud maksevõimet. Nt koostatakse äriplaan külas asuvale toidupoele põhjendusega, et seal tegutses kunagi pood. Tänaseks on aga suur hulk inimesi külast minema kolinud, lisaks poele on suletud postkontor, algkool ja endine kolhoosi söökla. Tegelikult oleks pidanud juba ettevõtluskeskkonna analüüs selle idee edasiarendamise lõpetama, kuid tegelik analüüs on jäänud tegemata. Soovitused Riskide maandamise eesmärgil tasub tooteid varieerida nii, et nad oleksid atraktiivsed erinevate sihtturgude jaoks. Millele veel mõelda?
annaabi.ee 
