Диссертация (1137100), страница 6

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

Блок расчета показателя «EBITDA накопленная»Клиентская база поНеделямсовершенияпоследней покупкии Городам ИсходноеИсходноесоотношениеклиентов поСегментам вклиентской базеКлиентская база помесяцам совершенияпоследней покупки иГородамСуммарнаяклиентская базаКупят повторныеклиенты по Городами Сегментамклиентов иПериодамИзменениеКлиентской базыКлиентская базабудет в следующемпериоде по Городами Сегментамклиентов иПериодамНе купят повторныеклиенты по Городами СегментамклиентовКупят всего поГородам иСегментам клиентов1,03Среднее числопокупок клиентомза периодРисунок 7. Блок расчета показателя «Суммарная клиентская база»3637Выручка поГородам иКатегориям% Невыкупленногопо категориямДней исполнениязаказа по ГородамСредневзвешенныйсрок исполнениязаказовОборачиваемостьсклада покатегориямДоступностьтоваров на складепо КатегориямОбщаяоборачиваемостьзапасовСебестоимостьСредняяоборачиваемостьтоваровБазоваядоступностьтоваров на складепо КатегориямКупят всего поКатегориям22,65 per moОбщаяоборачиваемостьзапасов НакопленнаяСредняяоборачиваемостьзапасовРисунок 8.

Блок расчета показателя «Средняя оборачиваемость запасов»Основная задача торгового предприятия заключается в поиске рациональныхстратегических и оперативных решений, обеспечивающих сбалансированноединамическое развитие компании. [88, 89] В частности, выбраны следующиецелевые показатели: накопленная EBITDA (прибыль до вычета расходов по уплате налогов,процентов по кредиту и начисленной амортизации (рис. 6); размер активной клиентской базы (количество клиентов, совершившиххотя бы одну покупку за предшествующие 12 месяцев) (рис.

7); средняя оборачиваемость товарных запасов (рис. 8).Для решения оптимизационной задачи требуется максимизировать на конецпериода моделирования накопленную EBITDA и размер активной клиентскойбазы,минимизировавприэтомсреднююзапериодымоделированияоборачиваемость товарных запасов. Эти цели являются стратегически важнымидля типового предприятия дистанционной торговли, к тому же они являются3738конкурентными (например, рост клиентской базы за счет снижения цен приводит куменьшению прибыли).

При этом важность каждой из целей не поддается весовойоценке, так как имеется актуальная задача максимально возможного приближенияк достижению каждой из них. Поэтому необходимо нахождение подмножестваПарето-оптимальных решений и построение Парето-фронта (т.е. искомыеуправленческие решения должны входить в множество Парето).Следует отметить, что в каждый момент быстрого времени должнывыполняться стратегические ограничения, имеющие понятный экономическийсмысл: при определении ценовой политики средняя маржинальность продажкаждой товарной категории в каждом периоде должна быть в диапазонеотзаданногоминимальногоуровнямаржидомаксимальнодопустимого; стоимость доставки в каждом периоде должна составлять от 0 домаксимального заданного уровня в процентах от стоимости товара; качество обслуживания должно быть более 0 и меньше либо равномаксимально допустимому уровню; доступность товаров на складе по каждой категории должно быть отминимально допустимого уровня до 100%; интенсивность маркетинговой активности в каждом периоде должнабыть от 0 до максимально допустимого уровня; сумма коэффициентов маркетинговой активности по регионам,категориям, сегментам потребительских предпочтений равна 1; оборачиваемость запасов в каждом периоде не должна превышатьзаданный максимальный уровень в днях; доля рынка в количественном выражении в каждом периоде на каждомрегиональном уровне должна быть не ниже минимального уровня; доля рынка в количественном выражении в каждом периоде по каждойкатегории должна быть не ниже минимального уровня.Введем следующие обозначения:3839Индексы, используемые в модели: = 0 , 0 + 1, … , – индекс периода (быстрое время: 1 период = 1 неделя), T– горизонт планирования (52 недели ≈ год); = 1,2, … , – индекс регионов (городов); = 1,2, … , – индекс товарных категорий; = 1,2, … , – индекс сегментов потребительских предпочтений; = 1,2, … , – индекс периода последней покупки (номера недели).Экзогенные переменные: () – сезонная потребительская активность данного периода по j -ымтоварным категориям (%); () – прогнозируемое изменение уровня цен по j-ым товарнымкатегориям с учетом инфляции и сезонного регулирования среднерыночныхцен для данного периода (%);,, – исходный объем рынка по i -ым регионам, k-ым сегментампотребительских предпочтений, j -ым товарным категориям (шт);,, – исходная клиентская база, сегментированная по i-ым регионам, k-ымсегментам потребительских предпочтений, w-ым периодам последнейпокупки (чел); () – степень готовности повторных клиентов, разделенных по периодампоследней покупки, к следующей покупке (%); – среднее число покупок клиентами за период;, – базовая эластичность по цене по k-ым сегментам потребительскихпредпочтений и j-ым категориям; – длительность исполнения заказа по i-ым регионам (дней); – длительность оборачиваемости товарных запасов по j-ым категориям(дней); – уровень базовой доступности товаров на складе по категориям (%); – коэффициент нелинейного роста длительности оборачиваемости складапри повышении доступности товаров на складе.3940 – доля возвратов после продажи по j-ым категориям товаров (%); – доля неликвидного в возвратном потоке товаров (%); – исходная средняя себестоимость товаров по j-ым категориям (руб); – расходы на доставку 1 кг в i-ый регион (руб/кг); − средний вес товара в j-ой категории (кг); – базовый маркетинговый бюджет (руб);0 , 1 , 2 – коэффициенты, используемые для определения функцииоперационных расходов на обработку 1 заказа (0 , 1 − руб);0 , 1 , 2 – коэффициенты, используемые для определения функцииуправленческих расходов (0 , 1 − руб); – уровень комиссии за прием платежей (%).Стратегические управляющие параметры модели: – уровень качества обработки заказов; – доступность товаров на складе по товарным категориям (%);1 – маркетинговая активность по i-ым регионам (%);2 – маркетинговая активность по j-ым товарным категориям (%);3 – маркетинговая активность по k-ым сегментам потребительскихпредпочтений (%).Оперативные управляющие параметры модели: () – средние цены на j-ые товарные категории в период времени t (руб); () – соотношение стоимости доставки к стоимости товаров в i-ых регионахв период времени t (%);() – коэффициент интенсивности маркетинговой активности в периодвремени t.Динамика основных показателей модели (эндогенных переменных) вмомент времени t.Суммарный объем рынка:,, () = ,, ∗ (),(1)где () – это накопленная потребительская активность:40411 ,()={ ( − 1) ∗ (1 + ()) , = 0(2) > 0 .Число клиентов в активной клиентской базе:,, ,, (),, () =,{,, ( − 1), = 0 > 0 и = 1 ,(3) > 0 и > 1где , () обозначает динамику продаж в штуках и будет определено ниже.Максимальный потенциал продаж повторным (лояльным) клиентам:(повт),,, () = ,, ∗ () ∗ () ∗ .(4)Максимальный потенциал продаж новым клиентам:(нов),, ()(повт)= ,, () − ∑ ,,, () .(5)=1Вероятность покупки повторными клиентами:1(повт),,, () =(повт)1+−,,, (),(6)(повт)где ,,, () определяется суммой факторов, оказывающих влияние на спрос дляповторных клиентов (конкуренции, цены, доступности товаров, имиджа,маркетинга, качества оказанного обслуживания в прошлый раз).Вероятность покупки новыми клиентами:1(нов),, () =1+−(нов)(),,,(7)(нов)где ,, () определяется суммой факторов, оказывающих влияние на спрос дляновых клиентов (конкуренции, цены, доступности товаров, имиджа, маркетинга)Так, например, фактор влияния цены вычисляется через отклонениеустановленной итоговой цены на товар ( ()) (с учетом цены за доставку ())от среднерыночной с использованием подхода, основанном на эластичности.

Приэтом коэффициент эластичности (, ), в свою очередь, имеет степеннуюзависимость от отклонения от среднерыночной цены. А динамика среднерыночной4142цены определяется инфляцией ( ()) и случайным отклонением, заданным черезнормальное распределение.Динамика объема продаж в штуках:, () =(нов)∑(,, () ∗=1(нов),, ())(повт)(повт)+ ∑ ∑ (,,, () ∗ ,,, ()).(8)=1 =1Динамика объема продаж в деньгах:() = ∑ ∑(, () ∗ , ()).(9)=1 =1Динамика себестоимости в денежном выражении: () = (∑ , ()) ∗ ∗ () .(10)=1Динамика общих расходов:() = ∑ ∑{ () ∗ (1 + ∗ ) + , () ∗ ( + ∗ )} + () ∗ =1 =1+ () + () .(11),где = 0 + 1 ∗ 2∗ - норма операционных затрат на 1 заказ;() = ∗ () – маркетинговый бюджет данного периода;12() = (0 + 1 ∗ ln((, ()); ( − 1) ∗ 0,9) –зависимостьуправленческих расходов от объема продаж в штуках, причем они не могут болеечем на 10% ниже, чем в прошлом периоде.Средневзвешенный срок исполнения заказов:1() = ∑ ∑{ () ∗ / (1 − )} / ∑ ().=1 =1(12)=1Средняя оборачиваемость складских запасов:42432() = ∑{ () ∗ ∗ ( / ) } / ∑ ().=1(13)=1Накопленная прибыль (EBITDA) рассчитывается по формуле: = ∑ ( () − ()).(14)=0Размер активной клиентской базы рассчитывается по формуле:() = ∑ ∑ ∑ ,, () .(15)=1 =1 =1Динамикасреднейоборачиваемостизапасоввтечениепериодамоделирования рассчитывается по формуле:̅ = { ∑ (1() + 2())} / (16)=0Далее можно сформулировать задачу поиска рациональных решений приуправлении предприятием дистанционной торговли.Задача 1.

Необходимо вычислить оптимальные значения набора оперативных истратегических управляющих параметров {, , 1 , 2 , 3 , (), (), ()},обеспечивающих максимальные значения прибыли и размера клиентской базы приминимальном времени оборачиваемости запасов:max{}max{()}min{̅}{, ,1 ,2 ,3 , (), (),()}{, ,1 ,2 ,3 , (), (),()}{{, ,1 ,2 ,3 , (), (),()}(17)при выполнении следующих ограничений в каждый момент времени t :4344 < ()− 1 ≤ , ∗ ()(18)1 ≤ ∑ , () / ∑ ∑ ,, () ,(19)=12 ≤=1 =1∑=1 , (),∑∑()=1 =1 ,,1() + 2() ≤ (20).(21)В рассматриваемой модели, содержащей 5 товарных категорий, 6 городов, 3клиентских сегмента, 12 месяцев, 3 целевых функции. Число переменных моделидостигает 98 штук, что характеризует размерность задачи как сверхбольшую.1.5 ВыводыВ первой главе диссертационной работы описана имитационная модельпредприятия дистанционной торговли, разработанная на основе верхне-уровневыхбизнес-процессов и статистического анализа показателей деятельности на основереальных данных 3 компаний соответствующей отрасли.

Характеристики

Список файлов диссертации