Диссертация (1026464), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Для магазинов, расположенных вторговомцентре,выделяютсяатрибутыторговогоцентра:GLA(Gross Leasable Area, площадь торгового центра, сдаваемая в аренду), GBA(Gross Building Area – общая площадь торгового центра, включая проходы,зоны развлечений и питания, технические помещения), средний уровень58трафика (числа посетителей в день), наличие конкурентов и их количество(уровень конкуренции).Измерение «Товар» – поскольку номенклатура крупных розничныхсетей составляет ~30 000 товарных позиций за сезон, то для эффективногоуправления необходимо товар классифицировать, чтобы анализироватьрезультаты и управлять существенно меньшим числом объектов, не теряяпри этом качество управления.
Классификация является своего родаискусством – основная задача – объединить множество товаров с близкимикривыми продаж в такие категории, чтобы число их было минимально (дляоблегчения управляемости), но при этом отобранная категория имела общуюрепрезентативную для всех товаров кривую продаж. Поэтому измерение«Товар» является наиболее «обатрибученным» (большое число атрибутов сбольшим числом возможных значений в каждом). Для разных рынковторговых сетей набор атрибутов, естественно, индивидуален. Приведемобщие атрибуты на примере Одежды и Обуви: категория, подкатегория,класс, подкласс, линия, тема, коллекция, возраст товара, пол, возрастпокупателя, цвет, размер, материал, вхождение в комплект и т.д.. Также длякаждого класса товаров – существуют специальные для этого класса наборатрибутов (в среднем от 3-10 на каждый класс).
В качестве объекта втоварном разрезе может выступать как конкретная товарная позиция (SCU),так и цветомодель, модель, класс, подкласс, линия, фасет, набор, категория,подкатегория, товарная группа, подгруппа, пол, возраст, коллекция, ценоваягруппа, возраст товара и т.д.Измерение «Время» (дата) – представляется в виде календаря (вбольшинстве компаний используется несколько календарей): григорианскийкалендарь (с 01 января) – в основном в нем сдается бухгалтерская иналоговая отчетность. Данные по приросту продаж к прошлому году иосновным финансовым показателям несколько искажены ввиду неучетасезонности и смещения из-за активного экстенсивного развития сетимагазинов.
Финансовый календарь компании (например, с 01 сентября) –59основная аналитика проводится в нем в связи с особенностями сезонностиспроса и продаж. В большинстве розничных компаний непродуктовогосектора (в первую очередь Одежда и Обувь) существует ярко выраженноеразделение на осенне-зимнюю и весенне-летнюю коллекцию товара, такжеключевой пик продаж приходится на новогодние праздники, поэтому началофинансового года передвинуто на начало осени. Помимо точки отсчетакалендарного года ввиду очевидной особенности принятого календаря –неделю полностью не укладываются в месяцы – целесообразно применять 2варианта каждого календаря: помесячный и понедельный.
В качествеальтернативного варианта используется календарь 4-5-4 (с вложением недельв месяцы), но он не удобен для широкого применения, из-за того что в нем вразные годы «разъезжаются» даты основных государственных праздников,традиционно являющихся пиками продаж розницы.Также существуют следующие виды анализа: период-период повремени, сравнение факта с плановыми, целевыми и показателями «лучшейпрактики» в отрасли, сравнение объект-объект (магазин с другимимагазинами, товар с другими товарами, а также на агрегированном уровнерегион с регионами, группы товаров с другими группами).
Ключевымипериодами времени для анализа являются: изменение относительно прошлойнедели, а также относительно аналогичного периода прошлого годанакопительным итогом с начала месяца, с начала финансового сезона, сначала финансового года, с начала продаж коллекции, а также движущимсяотносительно текущей даты окном в 4 недели и 1 год.По совокупности измерений проводится анализ по структуре. Такимобразом, каждый атрибут магазина, товара и дерево магазинов и товарапредоставляет отдельное полноценное измерение для анализа.
Анализ поструктуре учитывает влияние двух составляющих: как величину измененияпоказателя по данному объекту, так и степень влияния объекта на общуюанализируемую совокупность. Таким образом, продажи розничной сетипредставляем в виде n-мерного гиперкуба (Рис. 13).60Вид анализаПоказателиМагазиныАтрибутымагазиновТоварАтрибутытовараРис. 13. N-мерный гиперкуб анализа Продаж розничной сетиРассмотрим предельные возможности многомерного анализа. Многиепрактикующие аналитики согласятся, что удобное число измерений дляединовременного анализа лежит в пределах 3-4, дальнейшее увеличениекратности таблиц приводит к усложнению восприятия. Информациистановится больше, но особенности восприятия человека естественнымобразом ограничивают число одновременно воспринимаемой информации. Врамках данной работы было проведено небольшое исследование.
Основнаязадача: определить оптимальное для большинства испытуемых числоизмерений единовременного анализа. При этом ключевыми факторамиявлялись скорость восприятия информации и общий комфорт от длительнойработысданными.Важныммоментомявляетсяразныйуровеньвовлеченности испытуемых в аналитическую работу: были протестированы 5директоров магазинов (аналитическая работа ~10 ч/ неделю), 5 товарныхменеджеров (аналитическая работа ~30 ч/ нед.), 5 аналитиков (аналитическаяработа ~40 ч/нед.), 3 менеджера высшего звена (восприятие данных,61подготовленных аналитиками).
Результаты исследования приведены на Рис.14.Рис. 14. Зависимость удобства восприятия от числа измерений анализаОсновной вывод: оптимальным для анализа является одновременноеиспользованиеизмерений.3-4Меньшеечислоизмерений–малоинформативно, большее число измерений – затрудняет восприятие. Такжестоит отметить инвариантность оптимального числа измерений относительноаналитической нагрузки (все группы сотрудников показали примерноодинаковые результаты). В практике построения многомерной аналитикипродаж крупных розничных сетей получаются модели данных с числомизмерений 10-15.
Это обусловлено компромиссом бизнес потребностей(реальной аналитической необходимостью) и технологических возможностейобработки больших объемов данных. Для регулярного анализа «сверху»,чтобыответитьнавопрос«Гдевозниклапроблема?»,количествоединовременно используемых для анализа измерений – 3-4 измеренияверхнего уровня.
Но чтобы ответить на вопрос «Почему?» и «Что сделать?»требуется обычно задействовать до 80% измерений модели, т.е. 8-12. Вбольшинстве рассмотренных компаний розничного сектора с самых раннихэтаповразвитияпредприятийсуществовалианалитическиесистемы«плоской отчетности». Т.е. универсальные построители отчетов, в которых62выбирается стандартная форма выгрузки данных для анализа (чаще всего 2измерения) и накладываются фильтры по некоторым другим измерениям. Навыходе получается «плоская» таблица. Проанализировав ее, аналитиквыбирает новый разрез для выгрузки данных, строит отчет и т.д. Дляпроведения полного анализа ситуации требуется построить большоеколичество отчетов (в общем случае – число, близкое к декартовупроизведению измерений).Оперативный анализ на базе интерактивных информационных панелейпозволяет работать не только в статическом виде, перебирая отдельныеотчеты, а в динамическом. Находясь в одном из преднастроенных отчетов, упользователя есть возможность перейти к любому интересующему егоновому отчету.
Применяется drill-down – это аналитическая техника,позволяющая передвигаться между различными уровнями данных – отитоговых к детализированным). Говоря простым языком, у пользователя естьаналог привычного инструмента «сводная таблица» excel, причем в заранеесформулированных удобных и понятных ему бизнес терминах, ноработающий на огромном объеме данных с возможностью быстройдетализации от уровня «итого Компания» до самого детального «артикулмагазин-день». Причем по системе «подсвечивания» наиболее значимыхизменений (настроенной на уровни толерантности) система проводятпользователя по «маршрутам анализа» (см.
Рис. 15), т.е. аналитическаясистема адаптивно помогает пользователю быстрее разобраться в причинах ипоследствияхвозникшейситуацииврезультатетогоилииногоуправленческого решения. А также в итоге проводить анализ и управление«поотклонениям»,непростоотображаятекущийстатусвсехрассматриваемых показателей (как было раньше), а показывать отклонениеот какой-либо базы (прошлый период, план, прогноз, лучший по отрасли) ивыводят не все данные, а только требующие внимания и реакцииответственного руководителя.63N-мерный гиперкубШаг 1Вид анализаПоказательМагазиныАтрибутымагазиновШаг 2Показатели KPIТовар…АтрибутытовараШаг NРис. 15.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
