Диссертация (1026464), страница 6
Текст из файла (страница 6)
Также для анализа рекламных кампанийиспользуются различные «матричные» подходы: матрица Boston ConsultingGroup (темпы роста продаж по кампаниям, доля рынка), матрица McKinsey(General Electric: привлекательность сегмента – конкурентоспособностьсегмента), метод Дибба-Симкина (объем продаж, вклад в валовую прибыль),кластерный анализ кампаний и т,д. Подробное описание методов приведено вработах зарубежных и российских авторов [52, 69]. Однако в данных работахописываются методы, которые концентрируются в ответе на важный вопрос– «какой товар/какая акция лучше/хуже».
Проводится кластеризациятоваров/акций на основе «успеха», по матрице подбирается стратегиядальнейшего управления: для сегмента клиентов X – следует использоватьстратегию Y. Однако не дается ответ на вопрос «почему получились такиерезультаты», «что изменилось относительно прошлых периодов», «чтоконкретно нужно изменить для получения желаемых результатов вбудущем». Т.е. дополнительно необходимо выделить факторы, влияющие наитоговый результат, количественно оценить степень влияния каждогофактора на итоговую валовую прибыль кампаний. А далее организоватьизменения наиболее значимых факторов для получения лучших результатовв будущем.
Для выявления влияния отдельных факторов на итоговыйрезультат проводится факторный анализ.Факторный анализ впервые возник в психометрике, применяется вразличных областях науки, в т.ч. широко применяется в экономике,статистике, эконометрике. Основные идеи применения факторного анализа впсихологии, заложил Ф. Гальтон, английский психолог и антрополог.Разработке данных методов посвятили свои работы Ч. Спирмен, Р. Кеттел,Л. Терстоун. К. Пирсоном, Ф. Хотеллингом и другими учеными разработан33математический аппарат факторного анализа. Сегодня математическийаппарат различных методов факторного анализа включён во все пакетыстатистической обработки данных – R, SAS, SPSS, Statistica и т. д.
Решениюпроблемы распределения прироста результирующего показателя по факторампосвящены труды: B.Е. Адамова, Р. Аллена, М.И. Баканова, Ф. Дивизиа,В.Н. Зоркальцева,Н.П. Любушина,Р.С. Сайфулина,А. Хумала,А.Д. Шеремета, С.М. Югенбурга [84, 85, 86, 136]. Логарифмический методдетерминированногофакторногоанализаописанВ. ФедоровойиЮ. Егоровым [133].
Метод экономического факторного анализа на основетеоремы Лагранжа о среднем предложен в работах С.Л. Блюмина иС.В. Чеботарева [177, 178, 179]. Но также стоит отметить, что в литературеописываетсяприменениеметодовфакторногоанализавэкономикепредприятия в основном для анализа данных стандартной бухгалтерской иуправленческой отчетности (баланса, отчета о прибылях и убытках, отчета одвиженииденежныхсредств,отчетаобизменениикапитала).Соответственно формулируются выводы на верхнем уровне «итого поассортименту», без детализации до групп и категорий товара. Такжеописанные примеры в принципе концентрируются не на доходной части (т.е.магазинах и ассортименте), а в основном на ресурсах предприятия(эффективности использования торговой площади, производительноститруда персонала компании и оборачиваемости запасов).
Предлагаемый вданной работе подход многомерного оперативного факторного анализапродажмагазинов,маржинальностиассортиментаирекламныхмультиканальных акций построен на более детальном анализе факторов,характеризующихименнооперативноеуправление.Напримереассортимента – это анализ по структуре портфеля категорий/ брендов,входящей торговой наценке, розничной цене, себестоимости, закупочнойцене, транспортныхитаможенных расходах, розничнойскидке, сдетализацией по типам скидки (сезонной, бонусной, акционной), стратегиейуправлениязапасами.Вданнойработепредлагаетсяприменение34математического аппарата факторного анализа для анализа операционнойэффективности в крупных мультиканальных торговых сетях.
Стоит отметить,что один из ключевых инструментов оперативного управления продажамиторговых сетей – рекламные кампании – чаще всего находятся вфункционале у маркетинговых подразделений, традиционно состоящих из«гуманитарных» сотрудников, поэтому «математические» методы анализачасто не находят своего достойного применения.
В данной работе сделанакцент на полном цикле анализа операционной эффективности торговыхсетей, объединяющий операционный и финансовый контур.Важным ограничением в существующих описаниях методов поддержкирешений является то, что детально и наиболее подробно описываетсянепосредственноматематическийаппаратметода,нонапрактикенеобходимы не только сами методы анализа. В данной работе акцент сделанна создании комплекса «полного цикла» включающего: начиная отпостановки бизнес-задачи + разработать подход к анализу (в т.ч.
конкретныйнабор моделей анализа) + предложить модифицированную схему управленияна основе метода, встроенную в организационную структуру компании +выбрать инструмент, способный реализовать анализ на больших объемахданных (имеющийся на рынке либо разработанный самостоятельно) +описать организацию проекта внедрения (в т.ч. подготовку инфраструктурыи команды внедрения) + описать способы оценки эффективности внедряемойсистемы + и в случае необходимости возможности внесения требуемыхкорректировок.1.6.
Ограничениясуществующихинструментовподдержкипринятия управленческих решений в торговых сетяхПомимо изучения особенностей методов принятия управленческихрешений, также требует дополнительного описания и систематизации вопросособенностей применения инструментов автоматизации систем поддержкипринятия решений в мультиканальных торговых сетях. В результате35изучения процесса информационной поддержки системы контроллингакрупных компаний розничного сектора, выявлены следующие «узкие места»,наиболее часто встречающиеся в существующих системах.Анализоперационнойэффективностикрупныхторговыхсетейпредполагает большой объем данных: несколько сотен торговых точек,тысячи товаров, миллионы покупателей, длительный временной промежутокисториидинамикипродажклиентов.Встроенныевстандартныеинструменты бухгалтерского, налогового и управленческого учета системыподдержки принятия решений (обычно в виде простой плоской регламентнойотчетности) не приспособлены для решения описанного круга задач набольших объемах данных и имеют ряд ограничений [68].
Аналитика изданных систем реализует «плоскую» отчетность – данные для анализа можнополучитьтолькосогласнозаранеепредопределенномунебольшомуколичеству регистров учета (каждый новый разрез анализа – требуетсоздания дополнительных отчетов). Только ограниченное число людей(высокопрофессиональныхразработчиковинформационныххранилищданных [6, 107, 120]) способно создавать и модифицировать отчетность, чтоприводит к низкой скорости модификации аналитических областей ивысокой зависимости от ресурсов IT-службы. Также из-за больших и скаждым днем работы увеличивающимся объемом данных – аналитика изданных систем «долгая» – чтобы просто посчитать сумму продаж за год повсей сети по всему ассортименту за несколько лет – требуется обработкаогромного числа исходных документов.С ростом Компании, а также увеличением числа ключевых показателейэффективностипоразнымфункциональнымобластям,вызваннымнеобходимостью более точной и всесторонней аналитики бизнес-процессовкомпании,значительноувеличиваетсяиобъемхранимыхданных,оперативная обработка которых, становится все более трудозатратой.
Дляпримера оценим количество временных ресурсов на подготовку регулярнойотделом, выполняющий функцию контроллинга, для линейного менеджмента36и руководителей высшего звена. Процесс создания каждого отчета можноразделить на несколько ключевых этапов: выгрузка информации (получениеданных из информационного хранилища); обработка и консолидацияинформации; итерации анализа полученных данных, поиск закономерностей;формулирование заключений об итогах работы основных блоков компанииза определенный интервал времени. Пример распределения трудозатратаналитиковпоэтапамподготовкиотчетностиприведеннаРис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
