Оптимизация деятельности торговых предприятий с применением статистических методов

Сайко В. В., Белоусов А.И., Демская Я.В.

Институт предпринимательства «Стратегия», г. Желтые Воды

Оптимизация деятельности торговых предприятий

с применением статистических методов.

Изложены результаты работы по изучению влияния ряда факторов на количество посетителей 8 продовольственных магазинов г. Желтые Воды. Получена математическая модель посещаемости магазинов в зависимости от расположения, цен, организации торговли, ассортимента, выкладки товаров, обслуживания. На основании полученных зависимостей сделаны выводы и выполнены рекомендации по повышению финансовых показателей магазинов.

Ключевые слова: магазины, факторы, финансовые результаты, регрессионный анализ, математическая модель, экономический эффект

1.Вступление.

Статистические методы, в т.ч. корреляционный и регрессионный анализы, достаточно широко применяются для оптимизации различных процессов, как в экономике, так и в технике.

Они могут быть применены и для оптимизации деятельности торговых предприятий. Их применение позволяет существенно сократить время проведения исследований, получить большое количество графиков различных зависимостей, разработать мероприятия по улучшению деятельности предприятий, рассчитать экономический эффект от внедрения разработанных мероприятий [1].

2. Постановка задачи.

В работе поставлена цель – изучение влияния некоторых факторов на

количество посетителей продовольственных магазинов и разработка на этой основе рекомендаций для повышения финансовых результатов деятельности этих магазинов.

В качестве результирующей переменной нами выбрано количество посетителей, а в качестве факторов следующие: местонахождение магазина, цены, уровень обслуживания, организация торговли, широта ассортимента, выкладка товаров, торговая площадь.

Выбор результирующей переменной и факторов диктовался возможностями исследователей, поскольку было весьма затруднительно получить такие данные, как реальная прибыль, сведения о поставщиках, расходы на рекламу и т. п.

3. Методики проведения исследований.

В качестве метода сбора данных был выбран метод наблюдения.

Значения результирующей переменной определяли подсчетом количества посетителей магазинов в период с 17.00 до 18.00. на протяжении трех дней, затем данные усреднялись. Для определения значений факторов, была разработана специальная четырехбалльная шкала. (Отметим при этом, что в маркетинговых исследованиях существуют четыре уровня измерений: наименований, порядка, интервальные, и отношений. Балльная шкала принадлежит к интервальному типу, позволяющему проводить все статистические операции [2,3].)

4. Проведение исследований.

В результате наблюдений была получена информационная матрица, данные которой вводились в компьютер.

В информационную матрицу не включена торговая площадь, поскольку она была почти одинакова у всех магазинов за исключением магазина №5, что не позволяло выявить значение этого фактора. Информационная матрица приведена в таблице 1.

Располо жение	Цены	Обслужи вание	Организация торговли	Ассорти мент	Выкладка	Количество покупателей
1	Магазин №1	3	2	4	3	4	4	126
2	Магазин №2	4	3	2	1	3	3	153
3	Магазин №3	3	3	3	3	3	3	90
4	Магазин №4	4	2	3	4	4	4	165
5	Магазин №5	3	4	3	4	4	4	114
6	Магазин №6	4	3	4	2	3	4	90
7	Магазин №7	4	2	4	1	3	3	84
8	Магазин №8	2	1	3	1	2	3	72

Информационная матрица Таблица №1

5. Обработка результатов.

Корреляционный анализ.

Корреляционный анализ не выявил корреляционной связи между факторами, поэтому все факторы вошли далее в регрессионный анализ.

Регрессионный анализ проводился при помощи программы Excel, мастер функций, категория статистические, функция линейная.

В результате получена следующая математическая модель.

Математическая модель количества посетителей. Таблица №2

19,53797	38,37342	-6,25633	-38,0032	-15,5411	15,23734	44,44937
16,5465	15,98733	8,454502	8,382471	6,509357	8,73669	41,81186
0,97915	12,94866	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д
7,826822	1	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д
7873,832	167,6677	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д

В таблице:

В верхней строке коэффициенты при Х1…..Х6 и свободный член; во второй строке ошибки коэффициентов и свободного члена; в третьей строке коэффициент детерминации и стандартная ошибка для У; В четвертой строке расчетный критерий Фишера и степени свободы. В пятой строке сумма квадратов регрессии и остаточная сумма квадратов.

Модель может быть записана в виде следующего выражения:

У(кол.покуп.)=19,54Х1(распол.)+38,4Х2(цен)-6,25Х3(обсл.)-38,0Х4(орг.т)-

- 15,5Х5(ассор)+15,2Х6(выкл.)+44,4

В модели количество покупателей выражено в количестве человек.

Факторы выражены в баллах.

Ошибки коэффициентов говорят о том, что фактором обслуживания можно пренебречь, т.к. ошибка больше самого коэффициента.

Коэффициент детерминации 0,979 говорит о том, что моделью охвачено около 97,9 % всего влияния на посещаемость магазина. Математическая модель является хорошим инструментом для решения поставленных задач.

Модель позволила:1) Построить графики влияния каждого фактора на количество посетителей. 2) Показать и объяснить влияние каждого фактора на количество посетителей (В данном случае отрицательные знаки коэффициентов Х3,Х4,Х5 показывают, что жители г. Желтые Воды не особенно ценят самообслуживание, слишком большой ассортимент, отдавая предпочтение традиционной организации торговли и устойчивости ассортимента). 3) Предложить мероприятия по оптимизации торговой деятельности каждого из магазинов представленных в статистике (Эти мероприятия заключаются в придании факторам наилучших значений). 4) Рассчитать экономический эффект от предложенных мероприятий.

6. Выводы.

Методом регрессионного анализа исследовано влияние ряда факторов на количество посетителей продовольственных магазинов. Получена математическая модель количества посетителей, на основе которой разработаны мероприятия по повышению количества посетителей. Рассчитан экономический эффект от предложенных мероприятий.

Список использованной литературы.

1.Драйпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2-х кн. Пер. с англ.- 2-е изд., переработанное и дополненное. М., Финансы и статистика, 1986 г. .с 24-26.

2. T. C. Kinner, I. R. Taylor. Marketing research. N.Y.Mc. GRAW-HILL, IWK. 1991. p 244-257.

3. М.В.Крикунов., В.О. Марценовский., Учебное пособие по маркетинговым исследованиям. Изд. инст. «Стратегия», 2002 г., с 51-57.

4. Кумок С.И. Розничная торговля. Природа и значение/Искусство торговать.М. Изд. Прогресс, 1995, с 88- 135.