|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Принятие решений о изменении ассортимента
Продукт выводится из ассортимента:
Продукт реновируется:
Выводится новый продукт:
Математические методы анализа ассортимента ABC анализ Самый известный, простой и популярный метод анализа продуктового ряда. Идея метода основана на принципе Парето (эмпирический закон 20: 80) — 20% усилий приносит 80 процентов результата. Продукты ранжируются по какому-либо признаку, доходность, прибыльность, число продаж и т.п. Практически проверено, что 20% списка товара дадут 80% результата (доход, прибыль и т.п.). следующие 20%, соответственно, дадут 20% остатка, в сумме верхние 40 процентов списка дают примерно 95% результата.
По результатам анализа обычно рекомендуется удалять из ассортимента малоприбыльную продукцию и напротив, сохранять высокоприбыльную. Весьма интересную трактовку ABC анализа (кросс ABC анализ) предложил Владимир Кишик, со статьей которого можно познакомиться в приложении 11.6 Корреляционный анализ Корреляционный анализ позволяет выявить наличие прямой линейной взаимосвязи между продажами различных продуктов. Математическое описание: Есть массив из n точек (например, объемов продаж посуточно) Рассчитываются средние значения для каждого параметра:
И коэффициент корреляции:
Для понимания смысла полученного коэффициента приведен следующий рисунок:
Смысл линейности связи состоит в том, что если продается товар А, то продается и товар Б. Метод позволяет выявить в большом объеме данных по продажам взаимосвязанные товары.
Например, возьмем модель продаж:
Для этой модели продаж мы можем получить следующую таблицу корреляционных коэффициентов: Т. е. мы видим, что майка, футболка и бейсболка - взаимосвязанные товары Часто корреляция между продуктами вызывается не их реальной взаимосвязью, а воздействием дополнительного фактора, например сезонного колебания. Для выявления таких факторов можно ввести дополнительный параметр, например, условный температурный фактор 0- холодно, 0.5- тепло, 1- жарко и изучить корреляцию продаж продуктов с этим фактором:
Из таблицы видно, что бейсболка, майка и футболка имеют положительную связь с температурным фактором, т.е. являются летним товаром, а шапка и шарф — зимним. Тренды и экстраполяции Изучение тенденций изменения спроса на те или иные продукты, является достаточно очевидной идеей и применяется достаточно часто. Математическим механизмом, используемым в этих целях, является, как правило, линейная интерполяция и экстраполяция с использованием метода наименьших квадратов. Математическое описание приводить тут я не буду, поскольку оно хорошо известно выпускникам подавляющего большинства вузов и реализовано в большинстве пакетов, например в Excel эта функция называется " Тенденция". При анализе получаются примерно следующие результаты:
Однако при такого рода анализе существенное влияние могут оказывать дополнительные факторы, которые вносят искажения в изучаемую картину, например, часто такими факторами становятся сезонные колебания, от которых можно избавиться рассматривая статистику за несколько лет продаж, что, к сожалению, не всегда возможно. Полезным в ситуации отсутствия многолетних данных может быть изучение не абсолютных величин сбыта, а доли того или иного продукта в продажах, это может дать возможность изучения динамики потребительских предпочтений.
Увидеть, что продукт Б становится более предпочтительным по сравнению с продуктом А в корзине продаж. 9.4 Примерная последовательность работ по формированию плана продаж Наиболее надежным источникам данных для планирования продаж является статистика продаж предыдущих периодов, соответственно, основой для разработки удобнее всего считать историю продаж предыдущих периодов. |
Последнее изменение этой страницы: 2017-04-12; Просмотров: 353; Нарушение авторского права страницы
