1. Продажі

Скачати 105.12 Kb.

Назва	1. Продажі
Дата	20.03.2013
Розмір	105.12 Kb.
Тип	Документи

bibl.com.ua > Інформатика > Документи

Обробка маркетингової інформації в нейромережах

Проблема у загальному вигляді полягає в тому, що жорстка інтенсивна конкуренція, яка виникла останнім часом внаслідок переходу від "ринку продавця" до "ринку покупця" створює обставини, в яких при прийнятті обґрунтованих рішень необхідна потужна комп‘ютерна підтримка для аналізу маркетингової інформації. При роботі з великими обсягами накопиченої інформації ведеться пошук шляхів для оперативного відслідкування динаміки ринку за рахунок її імітації.

Так само як електронна таблиця може відобразити будь-які дані з регулярною структурою, OLAP застосовний скрізь, де є завдання аналізу багатофакторних даних. Взагалі, за наявності деякої таблиці з даними, в якій є хоч би одна описова колонка і одна колонка з цифрами OLAP-інструмент, як правило, буде ефективним засобом аналізу і генерації звітів. Але не завжди видно можливості, які дають нам нові технології. Далі наведено далеко не вичерпний список сфер застосування OLAP-технологій

1. Продажі

Ключові питання продавця: "Скільки штук продано", "На яку суму продано" розширюються в міру ускладнення бізнесу і накопичення історичних даних до безлічі чинників, або розрізів. Відповіді на ці питання необхідні для ухвалення управлінських рішень: про зміну асортименту, цін, закриття і відкриття магазинів, філіалів, розірвання і підписання договорів з дилерами, проведення або припинення рекламних кампаній і т.д.

Якщо спробувати виділити основні цифри (факти), і розрізи (вимір), то вийде таблиця, яка в цілому відповідає звичайному рахунку-фактурі, тобто дані у такому вигляді теоретично повинні бути у будь-якого підприємства.

Поля таблиці: Час, Категорія товару, Товар, Регіон, Продавець, Покупець, Сума, Кількість.

Час. Як правило це декілька періодів: Рік, Квартал, Місяць, Декада, Тиждень, День.

Категорія товару. Категорій може бути декілька, вони відрізняються для кожного виду бізнесу: Сорт, Модель, Вид упаковки і ін. Якщо продається тільки один товар або асортимент дуже невеликий, то категорія не потрібна.

Товар. Іноді застосовується назва товару (або послуги), іноді його код, або артикул. У тих випадках коли асортимент дуже великий, аналіз по всіх видах товарів може не проводитися, а узагальнюватися до категорій.

Регіон. Залежно від глобальності бізнесу під виміром Регіон може матися на увазі Континент, Група країн, Країна, Територія, Місто, Район, Вулиця, Частина вулиці.

Продавець. Цей вимір теж залежить від структури і масштабів бізнесу. Тут може бути: Філіал, Магазин, Дилер, Менеджер з продажу. В деяких випадках цей вимір відсутній, наприклад, коли продавець не впливає на об'єми збуту, магазин тільки один і так далі.

Покупець. В деяких випадках, наприклад в роздрібній торгівлі, покупець знеособлений і вимір відсутній, в інших випадках інформація про покупця є, і вона важлива для продажів. Цей вимір містить назву фірми-покупця або характеристики клієнтів: Галузь, Група підприємств, Власник і так далі.

Важливий момент - наявність даних. Якщо вони є, їх можна передати OLAP-системі безпосередньо або з проміжним перетворенням. Після настройки OLAP-системи на дані, користувач дістане можливість швидко одержувати відповіді на ключові питання шляхом простих маніпуляцій над OLAP-таблицею. При цьому будуть доступні стандартні методи аналізу.

Факторний (структурний) аналіз. Аналіз структури продажів для виявлення найважливіших складових. Для цього зручно використовувати діаграму типу "Пиріг", в складніших випадках, коли досліджується відразу 3 вимір - "Стовпці". Наприклад, в магазині "Дари моря" за квартал продажу риби = $100000, пиво = $1000, хліб = $500. Висновок: оборот магазина залежить тільки від риби (насправді мабуть пиво необхідне для продажу риби, але це вже аналіз залежностей).

Аналіз динаміки. Виявлення тенденцій, сезонних коливань. Наочно динаміку відображає графік типу "Лінія". Наприклад, об'єми продажів мойви протягом року падали, а об'єми продажу форелі росла. Можливо, покращав добробут середнього покупця, або змінився імідж магазина, а з ним і склад покупців. Потрібно провести коректування асортименту. Інший приклад, протягом 3 років влітку знижується об'єм продажів пива темних сортів.

Аналіз залежностей. Порівняння об'ємів продажів різних товарів в часі для виявлення необхідного асортименту - "кошика". Для цього також зручно використовувати графік типу "Лінія". Наприклад, при видаленні з асортименту пива протягом перших двох місяців виявилося падіння продажів вобли.

Зіставлення (порівняльний аналіз). Порівняння результатів продажів в часі, або за заданий період, або для заданої групи товарів. Залежно від кількості аналізованих чинників (від 1 до 3-х) використовується діаграма типу "Пиріг" або "Стовпці". Приклад, порівняння результатів продажів однотипних магазинів для оцінки якості роботи менеджерів.

2. Закупівлі

Завдання протилежне до аналізу продажу. Можливими завданнями при аналізі закупівель можуть бути планування грошових витрат на основі попереднього досвіду, контроль за менеджерами, що вибирають постачальників.

Поля таблиці: Час, Категорія товару, Товар, Регіон, Постачальник, Покупець, Сума, Кількість.

Постачальник. Це вимір може містити назву фірми або бути ієрархічним: Корпорація, Філіал і т.д.

Покупець. Філіал, Відділ, Менеджер, що виконує закупівлі.

3. Ціни

З аналізом закупівель пов'язаний аналіз ринкових цін. Метою цього аналізу є оптимізація витрат, вибір найбільш вигідних пропозицій.

Поля таблиці: Час, Категорія товару, Товар, Регіон, Кількість в партії, Постачальник, Сума.

Кількість в партії. Це вимір відображає оптові знижки постачальників.

4. Маркетинг

Під маркетинговим аналізом розуміємо область аналізу покупців або клієнтів-споживачів послуг. Для прикладу обмежимося роздрібною торгівлею.

Завданням цього аналізу є правильне позиціонування товару, виявлення груп покупців для цільової реклами, оптимізація асортименту. Наприклад, якщо з'ясовується, що телефонами темно-сірого кольору вартістю більше $500 користуються виключно чоловіки старше 25 років, то варто зобразити в рекламі таких телефонів замість зграйки веселих дівчат одного процвітаючого бізнесмена.

Завдання OLAP в даному випадку - дати користувачу інструмент швидкого отримання відповідей на питання, що інтуїтивно виникають по ходу аналізу даних. Дані для такого аналізу одержати складно. У тих випадках, коли покупець анонімний, що типово для роздрібної торгівлі, для отримання даних використовуються соціологічні опитування, періодична реєстрація і інші непрямі способи добування інформації. Фактами при цьому служать об'єми покупок, кількість куплених товарів, кількість самих покупців або клієнтів.

Вимір - важливі характеристики покупців, Товар, Час. Поля таблиці: Час, Освіта, Професія, Доходи, Пол, Вік, Регіон, Категорія товару, Товар, Сума, Кількість

5. Бюджет

Одна з найбільш благодатних областей застосування OLAP-технологій. Більшість бюджетних звітів легко будуються на основі OLAP-систем. При цьому звіти відповідають на дуже широку гамму питань: аналіз структури витрат і доходів, порівняння витрат по певних статтях у різних підрозділів, аналіз динаміки і тенденцій витрат на певні статті, аналіз собівартості і прибули.

У простому випадку для аналізу можна застосовувати два виміри: Стаття і Час, та один факт: Сума. Якщо витрати поставляються як негативні суми, а доходи як позитивні, то система покаже фінансовий результат або прибуток як різницю доходів і витрат. Але значно зручніше мати вимір Тип статті – дохід або витрата. Це дозволить проводити роздільний аналіз доходів і витрат. Більшість сучасних методик пропонують для крупних організацій вести бюджет в розрізі організаційної структури (по підрозділах) і в розрізі фінансової структури (за центрами обліку: центрами прибутків і витрат).

Фактами служать тільки планове значення статей або планове і фактичне значення і відхилення від плану.

Поля таблиці: Час, Підрозділ, Центр обліку, Стаття, Підстаття, Бізнес-операція, План, Факт, Відхилення

Аналітичні розв'язки на основі асоціативних правил

Асоціативні правила дозволяють знаходити закономірності між пов'язаними подіями. Прикладом такого правила є ствердження, що покупець, що придбав 'Хліб', придбає і 'Молоко' з імовірністю 75%.

Транзакція – це множина подій, що відбулись водночас. Припустимо, що існує база даних, що складається з трансакцій покупців. Кожна транзакція – це набір товарів, що покупець придбав за один візит. Таку транзакцію ще називають ринковим кошиком. Після визначення поняття транзакції, можна перейти до визначення асоціативного правила.

Припустимо, що є список транзакцій. Необхідно знайти закономірності між цими подіями. Як в умові, так і як наслідок правила, повинні визначатися елементи транзакцій.

Покажемо на конкретному прикладі: '75% транзакцій, що містять хліб, також містять молоко. 3% від загального числа всіх транзакцій містять обидва товари'. 75% – це достовірність (confidence) правила, 3% це підтримка (support), або «Якщо 'Хліб', то 'Молоко'» з імовірністю 75%. Іншими словами, метою аналізу є встановлення наступних залежностей: якщо в транзакції зустрічається деякий набір елементів X, то на основі цього можна зробити висновок про те, що інший набір елементів Y також повинен появитися в цій транзакції.

Алгоритми пошуку асоціативних правил призначені для знаходження всіх правил

, причому підтримка та достовірність цих правил повинні бути вищими, ніж деяких наперед визначених порогів, що називаються відповідно мінімальною підтримкою (minsupport) та мінімальною достовірністю (minconfidence). Значення для параметрів мінімальна підтримка та мінімальна достовірність вибираються таким чином, щоб обмежити кількість знайдених правил. Якщо підтримка має велике значення, то алгоритми будуть знаходити правила, що добре відомі аналітикам або настільки очевидні, що немає ніякого сенсу проводити такий аналіз. З іншого боку, низьке значення підтримки призводить до генерації величезної кількості правил, що, потребує значних обчислювальних ресурсів. Однак, більшість цікавих правил знаходиться саме при низькому значенні порога підтримки. Хоча надто низьке значення підтримки призводить до генерації статистично необґрунтованих правил.

Налаштування

Спочатку слід вказати, що є ідентифікатором (ID) транзакції, а що елементом транзакції. Наприклад, ідентифікатор транзакції – це номер чека або код накладної. А елемент – це найменування товару в чеці. Потім слід налаштувати параметри пошуку правил. Всього чотири параметри:

мінімальна та максимальна підтримка. Асоціативні правила шукаються тільки в деякій множині всіх транзакцій. Для того, щоб транзакція увійшла в цю множину, вона повинна зустрітись у вхідній виборці таку кількість разів, що є більшою, ніж кількість мінімальної підтримки та менше, ніж кількість максимальної. Наприклад, мінімальна підтримка дорівнює 1%, а максимальна – 20%. Кількість елементів «Хліб» та «Молоко» стовпця «Товар» з однаковим значенням стовпця «Номер чека» зустрічаються в 5% всіх транзакцій (номерів чека). Тоді ці два рядки увійдуть в шукану множину.
мінімальна та максимальна достовірності. Це процентне відношення кількості транзакцій, що містять всі елементи, які входять в правило, до кількості транзакцій, що містять елементи, які входять в умову. Якщо транзакція – це замовлення, а елемент – товар, то достовірність характеризує, наскільки часто купляються товари, що входять в наслідок, якщо замовлення містить товари, що увійшли в усе правило.

Завдання

Створити таблицю для предметної області за варіантом:

1. Відвідування сайту

2. Результати виборів

3. Результати соціологічних опитувань

4. Склад

5. Об'єми виробництва

6. Споживання електроенергії

7. Вибір нерухомості (офісів, складів, квартир)

8. Використання приміщень

9. Змінність кадрів на підприємстві

10. Метеорологія

11. Пасажирські перевезення

12. Багатовимірний хіт-парад

13. Автомобільний трафік

14. Захворюваність персоналу

15. Врожайність агрокультур

1. Відвідування сайту

Поля таблиці: Час, Сторінка, Хост, Сервер, Пошукова система, Відвідувач, Час, проведений на сторінці, Одиниця

Час. Рік, Квартал, Місяць, Декада, Тиждень, День тижня, Дата, Час доби, Година, Хвилина.

Сторінка. URL до сторінки.

Хост. Країна, Місто, IP-провайдера, технічні параметри: операційна система, тип інтернет-сервера.

Сервер. Назва, IP-адреса, сторінка сервера з якого зайшов по посиланню відвідувач.

Пошукова система. Назва системи, слово по якому відвідувач зайшов на сайт.

Відвідувач. IP-адреса відвідувача, технічні параметри: тип браузера, операційна система.

2. Результати виборів

Поля таблиці: Час, Регіон, Виборча компанія, Кандидат, Кількість голосів

Виборча компанія. Назва і дата виборів.

Кандидат. Виборчий блок або об'єднання, прізвище, ім’я, по батькові кандидата.

3. Результати соціологічних опитувань

Поля таблиці: Час, Регіон, Респондент, Оцінка, Кількість

Респондент. Характеристики опитуваних людей, Освіта, Вік, Рівень доходів, Професія і ін.

Оцінка. Залежно від суті опитування відповіді, як правило, це набір довідкових значень: дуже подобається, швидше не подобається, зовсім не подобається.

4. Склад

Шаблон аналізу даних для складу (поля таблиці): Час, Регіон, Склад, Категорія товару, Товар, Сума, Кількість, Термін зберігання в днях

5. Об'єми виробництва

Фактом буде досліджувана величина - тонни, суми, карати, залежно від одиниці вимір продукту.

Поля таблиці: Час, Регіон, Якість, Кількість

Регіон. Залежно від завдання це Континент, Країна, Територія, Місто, Район, Село, Виробник.

Якість. Характеристика проведеного товару - Сорт, Тип.

6. Споживання електроенергії

Для управління генерацією енергії, будівництва ліній електропередач, планування потужностей електростанцій потрібно знати потребі в розрізі регіонів, конкретних споживачів, часу.

Поля таблиці: Час, Регіон, Споживач, Кількість

7. Вибір нерухомості (офісів, складів, квартир)

Виміри - звичайні для цього ринку: Місто, Район, Кількість кімнат, Відстань до метро, Поверх, Тип будинку, Дата і т.д. Фактів три - середня ціна, максимальна ціна, мінімальна ціна. Маніпулюючи вимірами, покупець може визначитися з своїми можливостями, а продавець проаналізувати залежності цін, динаміку цін і призначити правильну ціну.

8. Використання приміщень

Фактом є кількість годин, днів, місяців.

Поля таблиці: Час, Категорія приміщення, Приміщення, Категорія споживача, Споживач, Вид використання, Кількість

9. Змінність кадрів на підприємстві

Аналіз змінності кадрів на підприємстві в розрізі філіалів, відділів, професій, рівня освіти, підлоги, віку, часу.

10. Метеорологія

Зміна середньоденної температури, порівняння температури по регіонах.

11. Пасажирські перевезення

Аналіз кількості проданих квитків і сум в розрізі сезонів, напрямів, видів вагонів (класів), типів потягів (літаків).

12. Автомобільний трафік

Аналіз завантаженості автодоріг, перехресть по сезонах, днях тижня, часу для оптимізації роботи світлофорів, ухвалення рішень про зміну організації руху, будівництво нових доріг.

13. Захворюваність персоналу

Вимір - категорії співробітників (громадян), регіон, відділ, професія, вік, дата. Факт - кількість днів в році, протягом яких люди були непрацездатні.

14. Багатовимірний хіт-парад

Звичайний хіт-парад складається з одного факту і одного виміру. Наприклад, пісня і її місце в хіт-параді, обчислене на основі підрахунку кількості голосів експертів або слухачів. Але якщо додати деякі категорії (музичний стиль, вік групи, середній вік виконавців, кількість випущених дисків) цієї пісні, то можна одержати результати: Пісня А рок-групи Б зайняла перше місце серед всіх виконавців, але серед рок-груп - останнє.

15. Врожайність агрокультур

Вимір - Сорт, Регіон, Грунт, Добриво, Середня температура повітря, рівень опадів, Рік, інші чинники, що впливають на врожайність.

Факт - кількість центнерів з гектара. Аналіз дозволить виявити кращі сорти для даного регіону, кращі добрива для даного ґрунту та інші залежності.

Схожі:

Навчально-методичний посібник Товарознавство продовольчих товарів
Організація торгово-технологічного процесу в гастрономічному відділі при продажі варених ковбасних виробів

ІІІ семінару
Організація роботи відділу (самоорганізація). Формалізація. Регламенти. Планування. Продажі акціями. Акції. Спеціальні рекламні додатки....

Додайте кнопку на своєму сайті:
Портал навчання