7 «крючков» женщины для привлечения успешного мужчины — Психология

«Как, как?..» — несется со всех сторон. Как сделать, чтобы чаще звонил? Как добиться, чтобы дарил подарки? Как себя вести, чтобы приглашал на свидания? Как получить предложение руки и сердца?

Есть особые «крючки», на которые женщины «ловят» внимание мужчин, и сегодня мы поговорим именно о них.

1 «крючок»: стиль

Вы должны уделять внимание своему образу. Что вы носите, как выглядите? Вы должны позиционировать себя женщиной, которая может стать достойной супругой статусного мужчины. Топики с голыми животами и обтягивающие мини-юбки однозначно привлекут мужское внимание, но зачем? Вас при этом будут рассматривать в роли любовницы или мимолетного приключения. Какое свое состояние вы демонстрируете окружающим? Это должна быть роль женщины-Жены — изящной, элегантной, женственной.

Рекомендации: Цветовая гамма вашей одежды должна быть притягательной — не кричащей, но и не делающей вас бледной и незаметной. Выбирайте спокойные, но насыщенные цвета, яркие тона без перебора или нейтральные, дополняя их яркими элементами, аксессуарами. Ваш образ должен запоминаться, и его необходимо подчеркивать, создавая свою изюминку — это может быть красиво повязанный шейный платок, кулон на декольте и даже особая прическа. Это позволит мужчине заметить и запомнить вас. И в целом вы должны быть всегда свежи и опрятны, быть ухоженной женщиной.

2 «крючок»: внутреннее состояние

Довольны ли вы своей жизнью? Можете ли вы благодарить ее за любой полученный вами опыт? Часто ли вы находитесь в подавленном или стрессовом состоянии, бегая, словно белка в колесе? Возможно, вас преследуют депрессии, у вас нет уверенности в себе, и вы уже забыли, когда последний раз делали себе приятно. Есть ли в вас та внутренняя гармония, которая притягивает успешных мужчин? Довольны ли вы своей жизнью и состоянием души? Никого не заинтересует женщина в плохом настроении — подавленная, грустная и унылая.

Рекомендации: Интерес мужчины к женщине углубляет ее внутренний стержень, ее «дающую» энергетику. Мужчинам нужен позитив, радость, положительные эмоции — давайте им это! Создавайте себе настроение, пусть ваши глаза лучатся теплом, на губах играет улыбка. Поддерживайте в себе ощущение радости и гармонии. Надо поднимать свое энергетическое состояние, чтобы вы в изобилии фонтанировали силами. Для этого прокачивайте свои внутренние и внешние ресурсы. Уделяйте себе время, занимайтесь приятными вещами, отдыхом, здоровьем.

3 «крючок»: язык тела

Замрите! И посмотрите, как вы сейчас сидите? Нужно следить за своей грацией и осанкой, уметь ее правильно держать, чтобы было приятно стороннему глазу. Как вы движетесь, любите ли танцевать? Умеете ли чувственно позировать для фотосессии? Подавать себя, эффектно сидя перед мужчиной на свидании за столиком в кафе? Это скажет о том, владеете ли вы своим телом, умеете ли управлять им, красиво двигаться, «включать» мужчину своими движениями. Возможно, вы зажимаетесь, а скованность не вызывает у мужчин интереса.

Рекомендации: Учитесь владеть языком тела и использовать его в отношениях с мужчинами. Не будьте безжизненными статуями! Жестикулируйте широко, не принимайте статичные положения. Становитесь более грациозной и пластичной, чтобы ваша походка была легкой, движения чувственными, а позы –притягательными. Используйте мою технику «5 изгибов»:

1. Когда стоите, переносите вес тела на одну ногу, вторую слегка отставьте и согните в колене.

2. Немного выставьте одно бедро, сделав на нем акцент.

3. Спина выгнута, грудь — вперед, держите красивую осанку.

4. Руки не прижимайте к телу, слегка округлите их, чтобы добиться изящного изгиба в локтях.

5. Шею слегка наклоните.

Ваши красивые изгибы тела не останутся без внимания мужчин.

4 «крючок»: общение

Умеете ли вы поддерживать разговор на должном уровне? Интересная ли вы собеседница? Как выйдете из неудобного вопроса или сможете ли заполнить паузу? Знаете ли о мужских проверках-провокациях и удастся ли вам преодолеть их достойно? И вообще — насколько увлекательно вы умеете общаться, заинтересуете ли другого беседой или общаться с вами — тоска смертная? И самое главное: знаете ли вы, о чем нельзя спрашивать у мужчины, а какие темы наиболее выигрышные?

Рекомендации: Вы не должны говорить ни о чем, что так или иначе может погрузить вашего собеседника в негатив. Запретными темами являются все вопросы по поводу его профессиональной деятельности, бывших отношений и его настоящей семьи. Также не надо расспрашивать и о планах на будущее, хочет ли жениться, какой видит будущую супругу, это уже настоящие щипцы с намеками на себя. Не касаемся интимной сферы и различных философских вопросов.

О чем же можно говорить с мужчинами на свидании? Обо всем, что будет вызывать у них приятные ассоциации, позитивные воспоминания. Например, об их хобби — это любимый конек любого мужчины. О путешествиях, можно обсудить места, где вы бывали оба, или спросить совета, что посетить. О кулинарии и новостях, искусстве и спорте. Это практически беспроигрышные варианты.

5 «крючок»: эмоциональность

«На лице все написано» — наверное, это можно сказать о 95% женщин, а может, и больше. Ведь действительно: если мы радуемся, нас выдает улыбка и счастливое выражение лица. Грустим — уголки рта опускаются, бровки домиком, движения замедляются… Злимся — брови сдвигаются, глаза мечут молнии, а руки так и тянутся швырнуть что-нибудь!

Высшее искусство — уметь управлять своими эмоциями, быть загадочной, переходить на разные уровни эмоциональных состояний, используя жесты, мимику, язык тела. Такие женщины привлекают и будоражат мужчин, таких женщин хочется узнавать, изучать.

Рекомендации: Чтобы удерживать мужчин, научитесь сначала контролировать свои эмоции и переключать их в положительное русло. Попрактикуйте технику самоконтроля: в момент стресса

1. Глубоко подышите.

2. Найдите место, где можно увидеть горизонт, посмотрите вдаль — ведь важна перспектива ваших отношений.

3. Вспомните приятное событие из жизни. Заготовьте его заранее, можно несколько. Так делают актеры, когда нужно, например, быстро заплакать. В момент стресса представьте себе этот позитивный момент, чтобы купировать негативное состояние.

6 «крючок»: сексуальность

Сексуальность — это не поведение представительницы древнейшей профессии. Посмотрите, насколько ваше поведение несет мягкую женственную сексуальность? Например, как вы едите: на бегу или смакуя каждый кусочек? Как вы относитесь к своему телу, любите ли его, ухаживаете ли за ним? Как вы разговариваете, умеете ли общаться с мужчинами голосом, который низок и приятен? Расслаблены ли в обществе мужчины, от которого вы без ума? Вы должны вести себя чувственно, открывая в себе настоящую Женщину.

Рекомендации: Используйте мое упражнение «Баловать тело». Начните уделять себе внимание, радуйте красивой одеждой. Развивайте грациозность, танцуйте под чувственную музыку. Оценивайте в зеркало плавность и сексуальность своих движений. Принимая душ, направляйте воду поочередно на разные части тела, прочувствуйте их, расслабляя эти мышцы. Лежите в ванной, перебивая приятные мысли. После ванной поглаживайте свое тело, стряхивая воду, потом вытрите его полотенцем и, массируя, нанесите крем.

В обществе, будучи одетой, проводите руками по бедрам рукам, как будто вы расправляете на себе платье — это очень эффектно привлекает мужское внимание.

Чтобы разжигать интерес у противоположного пола, можно использовать мою технику «Лед и пламя», создавая контрасты везде — от эмоций и одежды до поведения. Мужчине надоест женщина, которая всегда одинаковая. Можно быть чуть более горячей, а после — более спокойной, размеренной. То уютной, то страстной. Примеряйте на себя разные роли. Например, даже просто держать мужчину за руку можно то нежно, то крепко сжимая ее.

7 «крючок»: самореализация

Это очень важная часть жизни. Чтобы вас ценили и уважали в социуме, надо развиваться, быть востребованной как специалист, довольной своей работой — все это дает уверенность в себе. Осознаете ли вы свой жизненный путь, свои стремления и цели? Вам есть, за что гордиться собой? Есть ли хобби, которое дает вам жизненные силы, женскую энергетику? Если у женщины не построен горизонт — ее видение своего будущего — ее не будут рассматривать как партнера для долгосрочных отношений. У нее будет краткосрочная перспектива в виде интимных отношений или мимолетного романа на несколько месяцев.

Рекомендации: Имейте увлечения или работу, чтобы вас эти области наполняли живительным вдохновением. Рисуйте, пойте, вышивайте, катайтесь на велосипеде, пойдите на курсы вождения. Найдите любимое занятие, которое увлечет вас. Изучайте новое, развивайтесь как профессионал. Скачайте и начните читать новую интересную книгу. Запишитесь на танцы, в спортзал, ищите то, что сделает вас лучше — не стойте на месте. Важно видеть цель своего развития — переходить на новый, более высокий уровень, наполняясь дающей энергией. Именно так вы достигните состояния, которое привлечет того мужчину, о котором вы мечтаете.

Изменив себя, вы измените свою жизнь.

Рядом с вами окажутся мужчины совершенно другого, более высокого уровня. И они уже будут исполнять ваши желания до того, как вы еще только подумаете о них. Стремитесь к модели Женщины-Жены, и когда вы достигните ее, вам начнут и постоянно звонить, и приглашать на свидания, и прикладывать все усилия, чтобы вы были рядом. Потому что это будет делать мужчина, любящий вас всей душой и увидевший в вас ту самую женщину, которую не захочется потерять.

@mak_sharo_kursi Instagram profile with posts and stories

Твои результаты💥 Просто огонь🔥 ❗️ЕЩЁ ОДНА ТЕХНИКА ОТ ПСИХОТЕРАПЕВТА❗️как его забыть?🤷🏼‍♀️ Что забыть, А главное кого забыть и самое важное, КАК забыть? 🆘 Мозг думает за нас, значит и решает за нас. Ставим цель забыть — абсолютно реально, а если цели нет, Или мозгу что-то не понятно, он это будет «крутить и вертеть», причём навязчиво. ✴️Основные причины, что вы думаете о конкретном человеке и его образ не выходит у вас из головы и даже вертится в вашей голове: 1. Незавершённая ситуация, действие с этим человеком. Ситуации, которые вертятся в голове, всегда завязаны с людьми. Пример: конфликтная ситуация, злость и обида, в итоге отсутсвие диалога, в результате «образ и ситуация» сидит в голове! 2. Нереализованные потребности! Вы не можете «потому что», а мозгу «что-то надо». 3. Мозгу не хватает ключей к разгадке, фактов, логический мелочей, поэтому он вертит, «ищет». 4. Была слишком эмоциональная окраска в конкретной ситуации, а лучше Больше логики, знаний, хлоднокровия. ❌Как забыть человека или Точнее образ в голове, ну хотя бы чтобы он МЕНЬШЕ крутился и вы стали о нем МЕНЬШЕ Думать? За нас все помнит телефон и социальный Аккаунт, этим и можем воспользоваться! ❤️Инструкция, чтобы меньше думать и вспоминать! 1. Удаляете его телефон и Контакты! 2. Удаляете его Аккаунты, у себя из друзей, удаляете общих друзей, это важно! Все в чёрный список, без раздумий! 3. Удаляйте из почты и так далее! Любые фото, любое напоминание! 4. Не смотрите его/её в социальной сети, минимизируйте общение с общими знакомыми! 5. И очень важное: если вы его вспомнили в голове, просто переключайте мозг! Без разницы на что! Не ведите диалог с этим образом у себя в голове. Это просто образ, в жизни все иначе, не копайте прошлое! 6. И поверьте: через 6 месяцев вы о нем/ней будете вспоминать куда реже, а через 2-3 года вообще не вспомните или даже не узнаете на улице! 7. Чем ярче будет у вас день в настоящем, тем меньше думаете о прошлом! 8. Кто из вас привык «страдать в отношениях» у того таких «вертушек» будет много! Всегда! 🔹 выполняя эти пункты, равнодушие к человеку появится.

мясо, молоко и яйца должны быть доступны для всех / Ответственность / Ceva Russia

ВКЛАД КОМПАНИИ В ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПЛАНЕТЫ НЕ ОГРАНИЧИВАЕТСЯ ЛИДИРУЮЩЕЙ ПОЗИЦИЕЙ В ПРОИЗВОДСТВЕ ВАКЦИН…

Сегодня около одного млрд людей в развивающихся странах страдают от хронического голода, выживая за счет жесткой углеводной диеты. Еще два миллиарда людей больше всего на свете мечтают об увеличении потребляемых ими количеств мяса, молока и яиц. 

Будучи богатым источником протеина, мясо, молоко и яйца также обеспечивают организм основными питательными веществами, многие из которых отсутствуют в пище растительного происхождения. Потребление этих питательных веществ жизненно необходимо детям для здорового развития. 

К 2050 году объемы потребления мяса удвоятся, и большей частью увеличение спроса коснется развивающих стран. 

Ожидается, что половина добавочного спроса в период до 2022 года придется на куриное мясо. При этом предотвращение птичьих заболеваний и снижение показателей смертности поголовья являются важными средствами увеличения производительности.

Вакцинация в инкубатории, в сравнении с вакцинацией на ферме, является более эффективной, так как позволяет лучше использовать возобновляемые ресурсы, — поэтому компания Сева использовала этот подход для разработки важнейшей стратегии развития. 

На сегодняшний день порядка 12 млрд птиц ежегодно — то есть каждый четвертый бройлер в мире — защищены вакцинами нового поколения от компании Сева. Но вклад компании в продовольственное обеспечение планеты выходит далеко за пределы исключительно лидирующих позиций в производстве вакцин. Вот несколько примеров:  

Инновационный препарат для контроля воспроизводства Альтрезин^® компании Сева помогает свиноводческим хозяйствам Дании (уже зарекомендовавшим себя как лучшие в мире) еще больше повышать свою эффективность.  

Программа C.H.I.C.K. оказывает профессиональную поддержку во всех вопросах, связанных с вакцинацией в инкубатории. 

Приобретение компании Дезвак, производителя оборудования для вакцинации, а также стратегическое партнерство с компанией Ecat, нацеленное на автоматизацию подачи яиц и цыплят в инкубатории, позволило компании Сева разработать широкую гамму технических услуг в области вакцинации, эффективные программы вакцинации и необходимое оборудование. 

Участие в организации симпозиума Sympavi в Дакаре, Сенегал, в 2013 году, позволило развить идею о том, что будущее птицеводства в Африке будет зависеть от вакцинации в инкубаториях. 

Еще одна программа, разработанная компанией Сева, способствовала продвижению на рынке комбинации вакцин «Идеальная Пара», сочетающей два разных типа вакцин нового поколения и позволяющей предотвратить распространение трех основных заболеваний в птицеводстве благодаря одной единственной инъекции. 

Поддержка, оказываемая компанией Фонду национального достояния Франции в организации Премии за сохранение биоразнообразия с/х животных (Prize for Animal Agro-biodiversity). С 2012 года этой премией награждаются люди, которые самоотверженно борются за сохранение видов, находящихся под угрозой вымирания, путем подтверждения их экономической и общественной значимости. 

Держи мужика «в тонусе», а то расслабится! ⇒ Блог Ярослава Самойлова

Почему «просто» быть верной недостаточно? Что общего между некоторыми женщинами и 15-летними девочками?
Что есть фундамент, на котором держится уверенность мужчины?

Что скрывается за желанием манипулировать мужчиной? Почему мужчина ревнует «без повода»?

Один из типичных сценариев современных отношений: сначала привлечь мужчину недоступностью, а потом, чтобы его удержать его на крючке, – постоянно «в тонусе».

Проводя тренинги, сколько раз я видел круглые, удивленные глаза девушек и женщин, когда говорил им, что нужно не только быть верной мужчине на 100%, но и доносить это до него с определенной регулярностью. И вербально и не вербально, и ментально.

Что мы зачастую видим в современных реалиях отношений на русскоязычном пространстве?

Держать «в узде» или манипулировать?

Почему-то женщины считают, что мужчину нужно постоянно «держать в тонусе». А то расслабится! И для этого они прибегают к разнообразным методам. Например, девушка активно демонстрирует, что у нее есть и другие поклонники, и отличные приятели. Типа: «На меня есть спрос, не расслабляйся, дружок!».

Такая девушка совершенно искренне верит, что этим самым она делает свои отношения лучше. Мол, мужчина будет бояться ее потерять и из этого страха будет стараться быть лучше.

А что по факту?

Если копнуть глубже, понятно, что у нее только положительные намерения: она хочет сделать отношения лучше. Но методы, которые она использует – это чистой воды манипуляция. И я улыбаюсь, когда ко мне приходят на консультацию такие девушки, и говорят: «Ярослав, что мне делать? Муж мной манипулирует. Он как-то странно себя ведет, стал закрытым и непонятным. Он словно играет в какую-то игру со мной».

И как только слышу что-то подобное, я заранее понимаю, что женщина сама манипулирует не меньше своего мужчины и получает такую же манипуляцию в ответ. Однако она почему-то искреннее считает, что ее действия – совершенно нормальны. А вот когда муж делает то же самое – это уже нехорошо.

С другой стороны – быть верной и показывать стопроцентную преданность мужчине страшно: «А вдруг мужчина расслабится? Подумает, что если девушка ему верна, принимает его таким, как он есть, можно и не напрягаться особо…».

«Это очередная бредовая концепция, которая пришла то ли из женских журналов, то ли с ТВ, то ли еще с какого-то «левого» источника»

Но Вы правы! Если быть только верной и искренней, но не следить за собой, правильно не влиять на развитие, не поддерживать интерес своего мужчины и не уметь вдохновлять избранника на подвиги, то он действительно «расслабится».

Психология отношений (я говорю об этом чуть ли не в каждой статье) – система, где каждый винтик играет свою роль. И если один винтик выпадает, то вся система перестанет работать. Неважно, что другие 9 винтиков на месте и работают правильно. Верность – один из винтиков важной системы.

Есть и другие женщины, которые понимают, что верность – это важно. Они следуют такому принципу и не занимаются ахинеей в стиле «держать мужчину в тонусе». Но есть один нюанс…

Они не выражают свою верность вербально

Повторю, что выражение верности для мужчины – как признание в любви. Ему нужно говорить об этом. Особенно если Вы хорошо выглядите и привлекательны для мужчин (это важно и правильно, однако это тема отдельной статьи). Необходимо, чтобы эти самые верность и преданность словами доносились мужчине.

Есть также другая неочевидная крайность, которая может погубить отношения. Верность – это и когда Вы при своем мужчине вообще не ведете речь о других особях мужского пола. Не хвалите их, не обсуждаете, не восхищаетесь ими.

Вы можете сказать: «Ярослав, что за бред?»

И я отвечу, что это действительно ненормально. Да, если бы у нас был идеальный мир, где детей правильно воспитывают, где вырастают взрослые, самодостаточные, психологически стабильные люди, то такое правило было бы неадекватным. Но так как мы живем не в идеальном мире, и при этом стремимся только к лучшему (а если Вы читаете мои статьи и блог, я уверен, что стремитесь только к хорошему – большое спасибо), то ни в коем случае нельзя при своем мужчине нахваливать другого.

Даже если Вы в отношениях с юристом, но хвалите и восхищаетесь любимым футболистом. Пусть Ваш мужчина ни разу в жизни и мячик не пинал, делать этого не нужно.

Или простая прогулка с мужчиной. Думаете, что он не замечает, как Вы посматриваете на других мужчин оценивающим взглядом? Заблуждаетесь. Если мужчина ничего не говорит, это не значит, что он этого не видит. И уж точно не обозначает, что такое Ваше поведение не будет иметь своих последствий. То есть это своего рода выражение неверности к мужчине – повод для мужчины начать думать «лишнее».

А что такое неверность для мужчины, если посмотреть глобально?

Неустойчивость. Женщина – тыл мужчины. Если мужчина начинает думать, подозревать, что его женщина не верна, то и его позиция становится неустойчивой. Соответственно, это начинает проявляться везде – в его поведении, в карьере, в бизнесе, во всех делах.

Вы красивая, замечательно готовите, занимаетесь собою и саморазвитием, а он ведет себя странно? Ведь вроде же ничего не произошло… Знакомо?

На одном из мастер-классов женщина обратилась ко мне: «Я все делаю, стараюсь, а он какой-то странный, ведет себя как-то не так». В итоге выяснилось, что в разговорах со своим мужчиной она восхищалась другими. При абсолютно житейских обстоятельствах, в абсолютно не связной со своим мужчиной сфере. Но восхищалась. Да, он ничего не сказал, не попытался поделиться переживаниями. Он просто «мстил» ей своим поведением.

Другой пример

Моя помощница, которая, в принципе, и вдохновила меня на эту статью. Как-то раз она мне говорит: «Ярослав, не могу терпеть. Не понимаю, что происходит. Мой молодой человек во всем классный, полостью меня устраивает. Но, черт побери, он такой ревнивец – ревнует меня «до психов». Ведь я не даю ему никаких поводов! Почему так происходит?».

Начинаем прояснять ситуацию. Выясняется, что какой-то знакомый помог ей настроить новый ноутбук. Ее мужчина спрашивает, мол, кто это и не «подкатывает» ли он к ней. А моя помощница возьми да и ответь: «Это мой хороший друг. И он вовсе не подкатывает. Он просто очень добрый и щедрый».

В чем ошибка?

В том, что она, по сути, и не желая того, на его вопрос восхитилась другим мужчиной. Реакция мужчины тоже понятна: он стал злиться, его просто «разносило по швам» от этого ее «доброго друга».

Не пытаюсь оправдать такого мужчину. Я лишь стараюсь смотреть на мир взаимоотношений без розовых очков. Вот поэтому мы и имеем то, что имеем.

5 Главных Выводов

1. Да, мужчину можно привлечь недоступностью. Но как Вы знаете, недоступность имеет свойство заканчиваться. Это недолговечная штука. Когда настал момент женщине стать доступной, что она будет делать? Как будет дальше привлекать мужчину? «Держать его в тонусе»? Я предлагаю оставить эту стратегию 15-летним девчонкам. OK?
2. Верность – одно из самых главных, основополагающих звеньев гармоничных отношений между мужчиной и женщиной.
3. Вы можете быть верны и думать, что говорить ему об этом необязательно. Зачем? Нужно! Эти слова будут для него словами любви. Вербально, время от времени – говорите своему мужчине, что верны только ему. Доносите свою верность до него. И соответственное отношение Вы получите в ответ. Или наоборот.
4. Избавьтесь от привычки в присутствии своего мужчины оценивать и обсуждать других парней. Мужчина все видит и замечает, и это может вести определенный окрас в Ваши отношения. Не самый лучший.
5. Ну и, конечно же, все советы выше не будут работать, если Вы не будете заниматься своим саморазвитием, своей красотой, своими хобби и увлечениями, своей женственностью. Одним словом – занимайтесь собой.

Спасибо, что читаете мой блог. Давайте делать этот мир лучше, начиная с себя.

С любовью,
Ярослав.

 

Самые интересные статьи Ярослава Самойлова:

 

Психология отношений с женатым мужчиной

Как заинтересовать мужчину?

Как привлечь мужчину, если есть ребенок?

Как завоевать мужчину за 90 дней?

 

Как пережить измену мужа?

 

16 бесценных примеров, как делать комплименты мужчине

 

Как вести себя на первом свидании?

 

Как мотивировать своего мужчину? Мужская точка зрения

 

19  приятных смс любимому мужчине

 

Правильная поддержка мужчины — настоящее мастерство женщины

 

Как вернуть мужчину? Пошаговая стратегия

 

Как отказать мужчине вежливо?

 

Почему мужчины уходят?

 

5 осознаний, как привлечь и выбрать “правильного” мужчину

 

Непростительные грехи мужчин на первом свидании

 

3 простых шага, которые научат вас доверять мужчинам

 

5 золотых истин, как понять мужчину

 

Как сказать мужчине, что он неправ?

 

Как познакомиться с парнем?

 

Как пережить развод с мужем? 8 вопросов, которые подскажут правильный ответ

Телеграм канал Школа женского роста🌿

​​Нужен ли секс до замужества? Часть 2️⃣

Женщина думает, что мужчина — такой же, как она. Ложась с ним постель, она убеждена, что он уже в неё влюблён, что все будет хорошо, что утром он позвонит и начнется их сказка.
Мужчина так же со своей колокольни рассуждает о женщине. И раз женщина настойчиво расспрашивает о его увлечениях, искренне интересуется и восхищается им, он уверен, что она уже его «хочет».

Почему не стоит вступать в сексуальные отношения до замужества?

🔸Сексуальная связь — это больше чем физический процесс или естественная нужда. Он навеки связывает вас с этим мужчиной. Формируется сильная привязанность, которую потом так больно разорвать. И вроде бы человека практически не знаешь, а расставаться — больно невероятно. И даже вроде бы давно не видитесь, почти о нем не думаешь, а связь — есть. Вот откуда на сердцах наших женщин столько шрамов.

Потом, спустя годы, многие женщины жалеют о своём легкомыслии в этом вопросе. Когда не могут не сравнивать мужа с предыдущими партнерами, когда не могут почувствовать в отношениях с мужем той же чистоты и глубины, как с самым первым мужчиной, когда ощущают, как утекают силы в никуда.

🔸Сексу сейчас придаётся избыточное значение. Но это далеко не самое главное в браке. Секс не может быть основой крепкой семьи. Это лишь одна из её сторон. Секс приедается, как и любое удовольствие – как мороженое, которое если есть каждый день на завтрак, обед и ужин, станет отвратительным. Если в семье эта часть отношений никак не регулируется, другие уровни близости не исследуются, становится все время мало и не так. Начинают пробовать разные виды секса, а потом — и других людей. А потом говорят о полигамии…

🔸Сексуальной несовместимости нет. Есть несовместимость психологическая — которая и реализуется в сексуальной жизни, и там это заметнее всего. Проще всего сказать, что с этим мужчиной меня не устраивает секс. Сказать, что не нравится, как он относится к твоей маме или сколько зарабатывает, намного сложнее. Это как будто глубже и интимнее. Может быть несовместимость темпераментов, но это и без постели видно. А вообще любая несовместимость — это лишь наше нежелание меняться для другого человека. Да и как может не получаться секс с тем, кого ты любишь всем сердцем, какими бы параметрами не обладали ваши тела?

🔸Слишком скоро случившийся секс мешает сформироваться уважению.А именно оно должно быть фундаментом в паре. Уважение, а не влечение. Потому что на нем и рождаются любовь, верность, отношения. И без него ничего не выйдет. В первые месяцы отношений все хотят бабочек в животе и удовольствия, но спустя уже год начинают почему-то требовать уважения, понимания, принятия. И даже при достаточном количестве хорошего секса, все равно отношения разрывают. Ведь невозможно жить с тем, кого не уважаешь и кто не уважает тебя.

🔸Настоящий мужчина, которому женщина интересна и нужна, может ждать.
Иначе это не мужчина, или ему она не так и интересна. Если он не способен контролировать свои чувства — что в нем тогда мужского? Попробуйте задуматься об этом, когда вас шантажируют, объясняют, как тяжело без секса, что уже пора, что вы кому-то что-то должны. Такого мужчину и терять не жалко, лучше на этой стадии, чем через пару лет осознать, что смотреть надо было лучше.

Можете, кстати, считать это еще одной проверкой мужчины, готов ли он к семейной жизни или же ему пока хочется только развлекаться и наслаждаться☺️

как влюбить в себя мужчину

Есть множество техник обольщения, уловок, которые позволяют женщине привлечь внимание понравившегося мужчины. Ведь вам хочется, чтобы он был заинтригован, все время возвращался мыслями к вам, хотел позвонить и снова встретиться, наконец — желал вас? Тогда давайте пошалим!

«Но это же манипуляции», — скажете вы. Конечно! И надо сразу понимать, что эти техники годятся не для того, чтобы сохранить отношения и развивать их. Для этого потребуется гораздо больше: ваша искренняя включенность, работа над отношениями, забота, отдача и энергия любви.

А сейчас мы говорим только о первых шагах — о том, что позволит сформировать влечение, желание общаться, тягу к вам.

Секрет первый. Все дело в лицевых мышцах

Ученые установили, что когда мы видим любого незнакомого человека, нам требуется всего 5 секунд чтобы определить, как к нему относиться. Мы заведомо симпатизируем тем, кто искренне заинтересован нами. Это мы считываем по мельчайшему напряжению лицевых мышц, которые сигналят о чувствах собеседника. Отношение сформировано! И эта невербальная информация зачастую важнее, чем все, что человек потом скажет или сделает. 

Вывод прост — чтобы понравились вы сами, надо сразу же, при первом взгляде найти в собеседнике что-то, что вас в нем искренне радует, а лучше — вызывает настоящее восхищение. Пусть это будет цвет глаз, или шляпа, или осанка, или манера говорить. Сфокусируйте свое внимание именно на этом. Возьмите паузу, насладитесь! Тогда заинтересованность и симпатия, отразившаяся на вашем лице, мгновенно вызовут ответную симпатию. 

Кстати, это упражнение полезно тренировать постоянно! Находите в людях то, чем можно восхищаться, и вы будете окружены постоянной симпатией даже незнакомых вам людей. Ваша личная вселенная станет лучше и проще!

Секрет второй. Позиция хорошего слушателя

Даже если вы очень хороший рассказчик, поначалу вам лучше занять позицию слушателя. Мужчины любят говорить о себе, когда их внимательно и заинтересованно расспрашивают. Особенно о победах.
Смотрите в глаза собеседнику! Доказано, что если контакт глаз составляет менее 30%, то собеседник ощущает, что от него что-то скрывают. Но с пристальным, непрерывным взглядом тоже нужно быть осторожной, так как мужчина может начать чувствовать себя «под прицелом».

Мало демонстрировать заинтересованность: фальшь считывается мгновенно. Действительно искренне интересуйтесь! Расспрашивайте, дайте шанс мужчине покрасоваться перед вами. Заодно поймете, стоит ли дальше продолжать общение, или это не ваш мужчина.

Но избегайте слишком личных, проблемных и финансовых тем. Пусть ваше общение будет легким, не похожим на собеседование. Беспроигрышные темы — его увлечения, и особенно детство! Разговор о детстве и ранней юности магически сближает собеседников. Тут всегда есть точки соприкосновения и нежность к себе-маленькому. Это дорогие воспоминания, и люди после такого разговора становятся намного ближе.

Секрет третий. Женственный образ

Важно, чтобы при этом вы выглядели и чувствовали себя женщиной. Это должно выражаться в поведении, макияже, одежде, а главное — в самоощущении. Иначе есть риск, что вы на бессознательном уровне останетесь для него «хорошим парнем», с которым можно на досуге посоветоваться, как завоевать сердце «вот той красотки».

Или встреча может превратиться в деловые переговоры. Вы же не хотите стать для него партером, коучем, советчиком или пиарщиком? Тогда сразу заявляйте всем обликом и поведением, что вы настоящая женщина. Только не переборщите! Лучше, чтобы образ был достойным, а платье не было слишком открытым и оставляло возможность домыслить что под ним.

Секрет четвертый. Грамотная подстройка 

Возможно, вы знаете про такой прием, как зеркализация (поз, темпа речи). Это настраивает людей как бы на одну волну и создает внутреннее ощущение, что вас понимают. Однако это одна из техник НЛП и пользоваться ею — большое искусство. Если просто пытаться грубо отзеркалить собеседника, то это получается очень заметно. 

Более тонкая и незаметная — подстройка по дыханию. Обычно человек разговаривает на выдохе. Попытайтесь дышать вместе с ним. Если вы потренируетесь на незнакомом человеке, то он, скорее всего, заинтересуется вами, даже если вы будете глядеть мимо. Попробуйте, этому легко научиться. Если человек молчит, его дыхание все равно легко заметить, стоит только некоторое время смотреть в пространство между ухом и плечом. Со стороны будет казаться, что вы просто ушли в себя и задумались.

Высший пилотаж — это подстройка по ценностям, но это путь опасный. Не стоит казаться персонажем, которым вы не являетесь. Обман все равно раскроется, и все ваши старания пойдут прахом. Так что используйте эту подстройку только в том случае, если ваши жизненные ценности действительно совпадают.

Секрет пятый. Госпожа интрига

Демонстрировать свое восхищение и заинтересованность мужчиной — не то же самое, что прилипать к нему намертво и стараться во всем ему угодить. Вы должны не просто казаться, а быть женщиной, жизнь которой полна и интересна сама по себе. 

Рано или поздно, когда пора будет поделиться информацией о себе, не рассказываете всего! Интригуйте, упоминайте о каких-то событиях вскользь, оставляйте в биографии белые пятна. Пусть вы останетесь загадочной женщиной, жизнь которой многогранна и интересна. 

Когда вы уже начнете встречаться, изредка отменяйте свидания, откликайтесь не на все звонки и не на все обращения в мессенджерах. Делайте паузы. Но не переусердствуйте: у вашего героя не должно сложиться ощущение, что вы им пренебрегаете, или что у вас есть другой мужчина. Вы лишь очень заняты, очень востребованы, окружены вниманием коллег, друзей, деловых партнеров. Мужчина всегда в душе охотник, так дайте ему поохотиться на вас! 

Татьяна Рублева

Срок службы техники 10 лет. Достижимо или нет? – Коммерсантъ Санкт-Петербург

На днях российские СМИ опубликовали новость о том, что Министерство природных ресурсов и экологии выступило с предложением о продлении срока службы бытовой техники и электроники до 10 лет. Причиной данной инициативы стала необходимость снизить вред, наносимый окружающей среде, в том числе, сократить количество «электронного мусора».

В последнее время все большую активность набирает тенденция бережного потребления и рационального использования уже произведенной продукции, к сожалению, идущая вразрез с политикой многих производителей. Не секрет, что время работы значительного количества оборудования, присутствующего на российском рынке, невелико: техника часто выходит из строя, часть ее непригодна к ремонту.

Как правило, за этим стоит соревнование торговых марок за конкурентоспособную цену и стремление снизить себестоимость за счет более дешевых материалов при выпуске продукции. Для покупателей привычными стали «черные пятницы», непрекращающиеся распродажи, беспрерывные акции. Покупка вещи за полную цену — скорее исключение.

Техника, в которую заложен длительный срок службы, казалось бы, противоречит массовому тренду. Если бы не одно «но». Все больше формируется усталость потребителей от низкокачественной продукции «короткого срока жизни».

За счет чего возможно повысить срок службы техники до десяти и более лет, обеспечить длительную гарантию, а главное, как минимизировать усталость человека от морально устаревших «помощников по хозяйству» и гаджетов? За комментариями мы обратились к Александру Маркину, генеральному директору Unisaw Group, основателю и владельцу бренда профессиональной садовой техники Caiman.

— Высокое качество и длительная гарантия — тесно связанные понятия. Во-первых, за такой техникой всегда стоит высоко устойчивый производитель, способный длительно обеспечивать проданное оборудование запасными частями и деталями. Во-вторых, она должна обладать максимальной надежностью и долговечностью за счет конструкции и используемых материалов. Только тогда ни фабрика, ни продавец не будут в убытке из-за обеспечения постоянных ремонтов.

Мы понимаем: можно производить добротный, качественный продукт, который будет служить долго, при этом он не обязательно должен быть инновационным, заключающим в себе самые современные технологии. Ему достаточно лишь хорошо выполнять обещанные функции. В этом случае присутствует опасность: потребитель захочет сменить устаревшую модель на более новую и прогрессивную, как только у него появится такая возможность.

Если же мы приобретаем высокотехнологичную машину, обладающую высокой добавочной стоимостью, произведенную из самых современных материалов, эргономичную, производительную, то на примере садовой техники мы видим, что психологическая усталость от такого оборудования минимальна. Например, мы часто обслуживаем садовые машины, проданные 15–20 лет назад. Конечно, это трудно применимо к мобильному телефону, но для бренда Caiman является нормой. Сегодня мы видим уверенный рост спроса на такую технику, все больше покупателей предпочитает не экономить на надежности.

Что касается экологического следа, то после гарантийного срока мы выкупаем наше оборудование, восстанавливаем его, после чего оно служит еще долгие годы.

То, что сегодня предлагается Министерством природных ресурсов и экологии, нам уже удалось реализовать.

как работает возрастающий спрос | информационный бюллетень

STEM — это и всегда была модель, ориентированная на спрос. Прямая причина и следствие между предоставление услуг и развертывание сети — это именно то, что позволяет STEM предоставлять точный набор прямых и полностью выделенных для каждого соединения (или минуты, или мегабайта) стоить результаты.

Для любое требование между Сервисом и Ресурсом выбирается постоянная основа, так что для целей данного требования рассматривается единая мера спроса, будь то соединения, годовой трафик, трафик в часы пик или даже годовой доход.(Для услуги передачи данных, годовой трафик и трафик в часы наибольшей нагрузки обычно интерпретируются как объем данных и пиковая пропускная способность.)

Суть определения размеров сети в STEM очень проста: это должно быть ради готовой проверки, а также для применимости к широкому спектру технологий чтобы можно было проводить стратегические сравнения.

Дополнительный спрос

Для новой Услуги мы рассматриваем ее потребность, деленную на емкость Ресурса, и установить целое количество единиц этого Ресурса.Центральное место в предложении заключается в том, что STEM должен анализировать прирост спроса в следующем году (или периоде, если работает четверть или месяцы). Таким образом, STEM хранит два соответствующих данных:

• количество единиц Ресурса, установленных за каждый период
• — емкость Ресурса, используемого Сервисом (их может быть несколько).

В последующий период STEM сначала исследует установленную базу Ресурса, чтобы посмотреть, сколько юнитов (если есть) достигли конца своей физической жизни и должны заменить, если все еще требуется.Если Служба использовала старую емкость, в которой теперь истек, то остаточное использование Ресурса уменьшится. Электрический ток спрос со стороны Сервиса затем сравнивается с остаточным использованием для расчета возрастающий спрос.

Если есть существующая (возможно, более новая) резервная мощность, то STEM будет использовать ее перед установка новых агрегатов. Диалоговое окно «Другие сведения о ресурсе» содержит ввод «Использовать Slack», который определяет возрастной приоритет для использования существующего резерва.И наоборот, если Сервис спрос уменьшается так, что остаточное использование Ресурса превышает новый спрос, тогда второй вход, Make Slack, управляет возрастным приоритетом для уменьшения используемой емкости.

Как только измерение спроса на основе услуг будет завершено для всех услуг с потребность в данном Ресурсе, то учитывается ряд факторов со стороны предложения.

Максимальное использование

Планировщики сети обычно предпочитают избегать использования сети на полную мощность для причины как устойчивости, так и будущего обеспечения.Вход максимального использования позволяет указать, что данный Ресурс никогда не должен использоваться выше указанного входа. Таким образом, после рассмотрения заявки на все Услуги, STEM устанавливает дополнительные блоки Ресурса, если необходимо уменьшить общую утилизация.

Развертывание

Элемент Resource может представлять собой общий блок — скажем, переключатель — который должен быть установлены на нескольких разных и географически разных сайтах для поддержки, вместе — общая потребность в Услугах, распределенная по этим сайтам.В зависимости от на то, как на самом деле распределяется спрос, влияние заключается в увеличении вероятных в сети требуется резервная мощность, вплоть до теоретического максимума в целом блок в каждом отдельном месте.

Входные данные сайтов развертывания и распространения для ресурса позволяют описывать масштабы географического разнообразия — как правило, в отношении отдельного местоположения элемент — и характер распределения. Чистый результат — еще один рецепт для минимальных требований к зазору, которые STEM удовлетворит, установив дополнительные блоки если необходимо.

Планируемые единицы

На самом деле, могут быть другие экономические или прагматические факторы, которые стимулируют развертывание. оборудования, например программа с фиксированной ставкой, определяемая нехваткой персонала. В Диалоговое окно «Другие сведения о ресурсе» содержит ввод «Запланированные единицы», который разработан чтобы зафиксировать такое внешнее предписание для совокупного количества установленных единиц, и STEM достигнет этой цели за счет установки дополнительных блоков, если необходимо, из года в год основание.

Однако этот ввод в настоящее время обрабатывается только как ограничение планирования минимум , поскольку мы еще не внедрили модель STEM с ограничениями предложения. Фактически установленный Результат единиц можно сравнить с вводом запланированных единиц, чтобы увидеть, где запланировано развертывание. должны быть пересмотрены.

Коэффициент предложения

В рамках каждого отдельного требования от Сервиса к определенному Ресурсу существует — это входное значение коэффициента предложения, которое умножает спрос, который Сервис предъявляет к Ресурс, эл.грамм. для представления маршрутизации трафика через сеть. Если бы только 25% трафика в часы пик является международным, то коэффициент предложения 0,25 будет подходит для Ресурсов, обеспечивающих международную передачу.

Коэффициент предложения имеет двоякое влияние. Во-первых, очевидное умножение на платежеспособный спрос со стороны Сервиса, отображаемый на Ресурсе при расчете новый спрос. Однако, чтобы рассчитать приростных требований , загрузка также используется для надлежащего разделения существующей используемой мощности, чтобы обеспечить согласованное сравнение нового спроса с остаточной использованной мощностью.

Функции

Если несколько ресурсов имеют одинаковую логическую роль в сети, они могут быть сгруппированы. вместе с элементом Function, чтобы STEM могла влиять на миграцию спроса из один Ресурс к другому, например для моделирования технологического обновления. Такая замена осуществляется посредством сдвига временного ряда во входных данных Mapping для каждого из требований. для соответствующих ресурсов в функции.

STEM будет агрегировать остаточную используемую мощность всех ресурсов в функции. которые использовались конкретной службой при расчете дополнительного спроса из этой службы в функции.Этот дополнительный спрос затем распределяется между Ресурсы в соответствии с текущими значениями входных данных Mapping для каждого требование, что позволяет заменить истекающую емкость одного ресурса новым емкость другого.

Если миграцию необходимо ускорить сверх темпов естественного замещения, тогда ввод пропорции оттока для каждого требования позволяет использовать остаточную мощность в размере Ресурс, который будет переработан по мере увеличения спроса.

Предварительная установка

Ресурсы, установленные в первый год использования модели — Y0 или Y1 в зависимости от к входу Include Year Zero — может быть смоделирована как историческая установка, управляемая Макс. Введите «Возраст установленных единиц» в диалоговом окне «Другие сведения о ресурсе». Этот функция позволяет правильно различать новое и существующее оборудование и расчет подходящих результатов капитальных затрат и амортизации.

Побочным продуктом этой функции является то, что оборудование нужно будет заменить раньше. чем если бы все оборудование было установлено совершенно новым, поскольку входы по умолчанию имеют даже установка всех возможных возрастов установки, самая старая из которых будет подлежит замене через год после запуска модели.

Прогнозирование спроса на продукцию с коротким жизненным циклом с использованием методов интеллектуального анализа данных

Приложения и инновации в области искусственного интеллекта.2020; 583: 151–162.

Приглашенный редактор (и): Илиас Маглогианнис, ¹⁵ Лазарос Илиадис, ¹⁶ и Элиас Пименидис ¹⁷

¹⁵ Департамент цифровых систем, Университет Пирей, Пирей, Греция

¹⁶ Департамент гражданского строительства , Лаборатория математики и информатики (ISCE), Фракийский университет Демокрита, Ксанти, Греция

¹⁷ Департамент компьютерных наук и творческих технологий, Университет Западной Англии, Бристоль, Великобритания

^{18, 19}

Ашраф А.Афифи

¹⁸ Кафедра инженерии, дизайна и математики, факультет окружающей среды и технологий, Университет Западной Англии, Бристоль, Великобритания

¹⁹ Кафедра промышленной инженерии, инженерный факультет, Университет Загазиг, Загазиг, Египет

¹⁸ Кафедра инженерии, дизайна и математики, Факультет окружающей среды и технологий, Университет Западной Англии, Бристоль, Великобритания

¹⁹ Кафедра промышленной инженерии, Инженерный факультет, Университет Загазиг, Загазиг, Египет

Корреспондент.Авторское право © IFIP Международная федерация обработки информации 2020

Эта статья доступна через Подмножество открытого доступа PMC для неограниченного повторного использования в исследованиях и вторичного анализа в любой форме и любыми средствами с указанием первоисточника. Эти разрешения предоставляются на время, пока Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила COVID-19 глобальной пандемией.

Реферат

Продукция с коротким жизненным циклом становится все более распространенной во многих отраслях из-за более высокого уровня конкуренции, более короткого времени разработки и увеличения разнообразия продукции.Точное прогнозирование спроса на такие продукты имеет решающее значение, поскольку оно играет важную роль в обеспечении эффективных бизнес-операций и достижении устойчивого конкурентного преимущества. Традиционные методы прогнозирования не подходят для этого типа продуктов из-за крайне неопределенного и нестабильного спроса и отсутствия исторических данных о продажах. Поэтому крайне важно разработать различные методы прогнозирования для анализа тенденции спроса на эти продукты. В этой статье предлагается новый подход к интеллектуальному анализу данных, основанный на алгоритме инкрементальной кластеризации k -means и индукционном классификаторе RULES-6 для прогнозирования спроса на продукцию с коротким жизненным циклом.Эффективность предлагаемого подхода оценивается с использованием реальных данных одной из ведущих египетских компаний в области электронной коммерции и розничной торговли в сфере ИТ, и результаты показывают, что она способна точно прогнозировать тенденции спроса на новые продукты без исторических данных о продажах.

Ключевые слова: Прогнозирование спроса, продукты с коротким жизненным циклом, интеллектуальный анализ данных, кластеризация, индукция правил

Введение

Прогнозирование — важный и необходимый инструмент, который помогает менеджерам принимать решения о будущих ресурсах для своих организаций.Он играет ключевую роль в эффективном планировании различных операций в организации, включая производство, запасы, бюджет, продажи, персонал и помещения. Точные прогнозы могут привести к значительной экономии затрат, снижению уровня запасов, повышению удовлетворенности клиентов и повышению конкурентоспособности.

Быстрые темпы вывода на рынок новых продуктов постоянно сокращают жизненные циклы продуктов. Продукты с жизненным циклом от нескольких недель до нескольких месяцев очень распространены в моде (например, игрушки и одежда) и высоких технологиях (например.g., мобильные телефоны, компьютеры и бытовая электроника) отрасли розничной торговли. Типичная структура спроса на такие продукты характеризуется фазами быстрого роста, зрелости и спада [1]. Спрос также весьма неопределенен и нестабилен, особенно на этапе внедрения. Дополнительной проблемой является неадекватность исторических данных из-за короткого периода продаж. В случае новых продуктов полностью отсутствуют какие-либо предыдущие данные, связанные с продажами таких продуктов. Эти характеристики затрудняют прогнозирование спроса на продукцию с коротким жизненным циклом.

Традиционно прогнозирование спроса выполняется с помощью статистических методов, таких как скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, байесовский анализ, регрессионные модели, методы Холта-Винтерса и Бокса-Дженкинса, а также модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) [2]. Статистические методы популярны благодаря своей простоте и высокой скорости, и они обеспечивают удовлетворительные результаты во многих приложениях для прогнозирования. Однако эти методы не предназначены для применения в среде с коротким жизненным циклом, особенно для большинства из них требуются большие исторические данные для обеспечения точной оценки их параметров, и они ограничены линейными отношениями [3, 4].

Методы искусственного интеллекта (ИИ), такие как нейронные сети, эволюционные алгоритмы, опорные векторные машины и системы нечеткого вывода, широко используются при прогнозировании [5, 6]. Методы искусственного интеллекта хорошо справляются со сложностью и неопределенностью и имеют лучшую точность прогнозов по сравнению со статистическими методами. Однако обычно они требуют длительного времени вычислений, что делает их менее привлекательными для быстро меняющегося рынка модной и высокотехнологичной продукции [7, 8].

В последнее время в литературе предлагаются различные гибридные методы, такие как нейронные нечеткие системы, для улучшения прогнозирования спроса [9, 10].Гибридные методы используют сильные стороны различных моделей для формирования нового метода прогнозирования. Они могут изучать сложные отношения в неопределенной среде, и многие из них считаются более точными и эффективными, чем чисто статистические модели и модели искусственного интеллекта [11].

Пытаясь справиться с недостатком исторических данных по продуктам с коротким жизненным циклом, в некоторых источниках используются данные аналогичных продуктов, для которых имеется достаточная история для прогнозирования спроса на новые продукты [12–16].Например, гибридный метод, основанный на методе кластеризации k -means и классификаторе дерева решений, был разработан для оценки спроса на текстильные модные товары [12]. Похожий подход, использующий методы самоорганизующейся карты и нейронных сетей, был представлен в [13]. В этой статье рассказывается о новом методе прогнозирования с использованием альтернативных методов интеллектуального анализа данных для улучшения прогнозирования спроса в контексте крупной розничной компании. В частности, используются метод возрастающей кластеризации k -means [17] и алгоритм обучения правил классификации RULES-6 [18].Эти методы просты, эффективны и эффективны с точки зрения вычислений, что делает их мощными и практичными инструментами для прогнозирования розничных продаж.

План этого документа следующий. В разделе 2 рассматриваются основные концепции интеллектуального анализа данных, уделяя особое внимание методам кластеризации и индукции правил. В разделе 3 представлен предлагаемый подход к прогнозированию. В разделе 4 представлены и проанализированы экспериментальные результаты, полученные на реальных данных розничной торговли. Раздел 5 завершает документ и дает предложения для будущей работы.

Обзор интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных или обнаружение знаний в базах данных (KDD) направлен на преобразование больших объемов данных в базы знаний для принятия более эффективных решений. Он успешно используется во многих приложениях для выявления скрытых закономерностей и прогнозирования будущих тенденций и поведения. Существует три основных этапа интеллектуального анализа данных, а именно: подготовка данных, моделирование данных, постобработка и оценка модели [19–21]. В этом разделе дается краткое описание методов моделирования данных, использованных в этом исследовании.

Методы кластеризации

Методы кластеризации связаны с разделением наборов данных на несколько однородных кластеров. Эти методы назначают большое количество объектов данных относительно небольшому количеству групп, так что объекты данных в группе имеют одинаковые свойства, в то время как в разных группах они не похожи. Многие методы кластеризации были предложены на протяжении многих лет в различных исследовательских дисциплинах [22, 23]. K -means — один из самых известных и широко используемых алгоритмов кластеризации.Алгоритм формирует k кластеров, которые представлены средним значением точек данных, принадлежащих каждому из них. Это итеративный процесс, который ищет разделение объектов данных на k кластеров, чтобы минимизировать сумму евклидовых расстояний между каждым объектом и его ближайшим центром кластера.

Алгоритм k -means относительно масштабируем и эффективен при кластеризации больших наборов данных, поскольку его вычислительная сложность линейно растет с количеством объектов данных.Однако он чувствителен к первоначальному выбору центров кластеров и требует, чтобы количество кластеров k было указано до начала процесса кластеризации. Алгоритм был улучшен для устранения многих его недостатков [17, 24, 25]. В частности, была введена новая версия, называемая инкрементальным k -средством, для уменьшения зависимости алгоритма k -means от инициализации кластерных центров [17]. Чтобы проверить надежность нового алгоритма, он был протестирован на ряде искусственных и реальных наборов данных.Результаты ясно показали, что инкрементный алгоритм k неизменно превосходит исходный алгоритм [17]. Поэтому данный алгоритм применяется в данном исследовании для поиска интересных и естественных кластеров в данных о розничной торговле.

Алгоритм инкрементальных k -средних суммирован на рис. Алгоритм сначала начинается с одного кластера, количество кластеров k увеличивается на 1 на каждом последующем шаге. С каждым увеличением на k новый центр кластера вставляется в кластер с наибольшим искажением, и объекты переназначаются кластерам, пока центры не перестанут «двигаться».Процесс повторяется до тех пор, пока k не достигнут заданного количества кластеров.

Описание псевдокода алгоритма инкрементальных k -средних [17].

Методы обучения по классификации

При обучении по классификации используется набор предварительно категоризированных объектов данных для разработки модели, которую можно использовать для классификации новых объектов данных из той же совокупности или для обеспечения лучшего понимания характеристик объектов данных. Среди различных разработанных методов обучения по классификации индуктивное обучение может быть наиболее часто используемым в реальных приложениях [26].Техники индуктивного обучения относительно быстрые по сравнению с другими методами. Еще одно преимущество состоит в том, что они проще, а модели, которые они создают, легче понять.

В этом исследовании используется простой алгоритм индуктивного обучения под названием RULES-6 (Система извлечения RULe — версия 6) [18]. RULES-6 извлекает набор правил классификации из набора примеров, каждый из которых принадлежит к одному из ряда заданных классов. Примеры вместе со связанными с ними классами составляют набор обучающих примеров, из которых алгоритм генерирует правила.Каждый пример описывается с помощью фиксированного набора атрибутов, каждый со своим собственным набором возможных значений.

В ПРАВИЛАХ-6 пара атрибут-значение составляет условие. Если количество атрибутов составляет N, _a , правило может содержать от одного до N _a условий, каждое из которых должно быть отдельной парой атрибут-значение. В правиле разрешено только сочетание условий, и, следовательно, все атрибуты должны быть разными, если правило включает более одного условия.

ПРАВИЛА-6 работает итеративно. На каждой итерации требуется «начальный» пример, не охваченный ранее созданными правилами, чтобы сформировать новое правило. Найдя правило, ПРАВИЛА-6 помечает те примеры, на которые оно распространяется, и добавляет новое правило к своему набору правил. Алгоритм останавливается, когда покрываются все примеры в обучающей выборке. Чтобы избежать проблемы переобучения и генерировать простые правила, правила сокращаются с помощью стратегии пост-сокращения [27]. Упрощенное описание ПРАВИЛ-6 приведено на рис..

Упрощенное описание ПРАВИЛ-6 [18].

Чтобы сформировать правило, RULES-6 выполняет поиск луча от общего к конкретному для правила, которое оптимизирует данный критерий качества. Он начинается с самого общего правила и специализируется на этапах, учитывающих только условия, извлекаемые из выбранного исходного примера. Целью специализации является создание правила, которое охватывает как можно больше примеров из целевого класса и как можно меньше примеров из других классов, при этом гарантируя, что исходный пример остается покрытым.Как следствие, можно усвоить более простые правила, которые непоследовательны, но более точны для невидимых данных. RULES-6 использует эффективные правила сокращения пространства поиска, чтобы избежать ненужных специализаций и прекратить непродуктивный поиск во время построения правила. Это существенно повышает эффективность учебного процесса. Он имеет дело с атрибутами с непрерывным значением с использованием метода дискретизации предварительной обработки. С помощью этого метода диапазон каждого атрибута разбивается на несколько меньших интервалов, которые затем рассматриваются как номинальные значения.Подробное описание процесса, посредством которого RULES-6 индуцирует правило, можно найти в [18].

Предлагаемый подход к прогнозированию

В этой статье предлагается прогнозировать спрос на продукцию с коротким жизненным циклом, применяя методы интеллектуального анализа данных. Такой подход к прогнозированию включает следующие этапы (рис.):

1. Подготовка и преобразование имеющихся данных о продажах в формат, подходящий для методов интеллектуального анализа данных.

2. Использование инкрементного алгоритма k -means для определения профилей продаж исторических продуктов путем группирования связанных временных рядов продаж продуктов.

3. Применение алгоритма RULES-6 для построения модели классификации, которая связывает описательные атрибуты исторических продуктов и профили продаж обнаруженных групп на этапе 2.

4. Использование модели классификации, созданной на этапе 3, для прогнозирования профили продаж новых продуктов на основе их описательных атрибутов.

Упрощенное описание предлагаемого подхода к прогнозированию.

В этом разделе обсуждаются методы, применяемые в данном исследовании для реализации этапов предлагаемого подхода.

Подготовка данных

Данные, использованные в этом исследовании, были получены от крупной египетской розничной компании под названием 2B, имеющей 37 филиалов по всему Египту. Компания продает широкий спектр высокотехнологичной продукции (например, ноутбуки, мобильные телефоны, планшеты, игры, сети, кабели, программное обеспечение, ноутбуки и мобильные аксессуары), срок службы которых составляет от нескольких недель до нескольких месяцев. Были извлечены два набора данных. Первый содержит 507 продуктов, соответствующих 2015 году, и используется в учебном процессе.Второй состоит из 253 продуктов за 2016 год и используется для тестирования. Данные доступны еженедельно и охватывают период в 26 недель. Выбранные описательные атрибуты продуктов — это цена, дата начала продаж и срок службы каждого продукта.

Высокое качество данных является предпосылкой для применения любого метода интеллектуального анализа данных [28]. Перед моделированием данных необходимо подготовить данные. На этом этапе преследуется двоякая цель: преобразовать данные в формат, требуемый алгоритмами интеллектуального анализа данных, а также предоставить как можно больше информации для моделирования данных.Чтобы подготовить доступные данные для дальнейшего анализа, выполняются следующие шаги предварительной обработки.

1. Объедините продажи для каждого продукта в недельные периоды времени, чтобы справиться с высокой неопределенностью и нестабильностью в моделях продаж.

2. Отфильтруйте данные, удалив отрицательные значения продаж для возвратов клиентов.

3. Нормализовать объем продаж всех продуктов в течение периода продаж, чтобы можно было сравнивать временные ряды продуктов с разными объемами продаж.Нормализованные продажи за период i , y _i вычисляются путем деления продаж за период i , x _i на сумму продаж за период продаж: где n — количество периодов.

4. Нормализовать срок службы всех продуктов до 26 недель, чтобы можно было сравнивать временные ряды продуктов с разным сроком службы. Нормализация продолжительности жизни вычисляется с помощью гомотетического преобразования [12].

5. Организуйте продажи временных рядов и описательные атрибуты продуктов в формате объекта данных, который подходит для алгоритмов интеллектуального анализа данных (примеры структуры наборов данных для обучения и проверки, созданных таким образом, показаны на рис.).

Моделирование данных

В этом разделе обсуждаются методы интеллектуального анализа данных, которые использовались для анализа данных розничной торговли. Анализ проводится в два этапа. Во-первых, временные ряды продаж исторических продуктов сгруппированы в несколько однородных кластеров.Во-вторых, профили продаж новых продуктов прогнозируются путем сопоставления их с кластерами с использованием описательных атрибутов.

Идентификация профилей продаж для исторических продуктов.

Алгоритм инкрементальной кластеризации k -means применяется к предварительно обработанным данным розничной торговли для обнаружения групп продуктов с аналогичными временными рядами продаж. Каждый кластерный центр определяет профиль продаж, характеризующий поведение продаж продуктов, принадлежащих кластеру. Ошибка искажения использовалась для оценки результатов кластеризации [17], при этом более низкое значение этого показателя указывает на лучшее качество кластеризации.

Инкрементальный алгоритм k -means требует, чтобы пользователи указали ряд параметров, а именно количество кластеров и условия завершения для остановки процесса кластеризации. Чтобы найти удовлетворительный результат кластеризации, было проведено несколько итераций, в которых алгоритм выполнялся с различными значениями k , количеством кластеров и значением k , дающим наименьшую ошибку искажения [17]. В этой работе были рассмотрены k значений в диапазоне от 2 до, где n — размер обучающего набора данных [29], и было найдено оптимальное значение 13.Процесс кластеризации может быть остановлен путем указания условий завершения, таких как предварительно определенное количество итераций и процентное уменьшение ошибок искажения за одну итерацию, меньшее, чем заданное значение ε . В данной работе использовались эти два критерия прекращения. В частности, максимальное количество итераций было установлено на 50 и от до 10 ^-7 , чтобы остановить процесс поиска, когда одно из этих условий удовлетворяется.

Прогнозирование профилей продаж для новых продуктов.

После кластеризации данных временных рядов продуктов за прошлые периоды, такие ярлыки, как SP ₁ , SP ₂ ,…, SP _l ,…, SP _q , представляющие продажи профили сформированных групп относятся к обнаруженным кластерам. Затем создается обучающий набор для алгоритма классификации с использованием описательных атрибутов и меток кластеров. Каждый продукт рассматривается как точка данных в обучающем наборе и описывается описательными атрибутами в качестве входных данных, а метка кластера, к которому он принадлежит, принимается в качестве его выходных данных.

Алгоритм RULES-6 используется для извлечения правил «если-то» из набора обучающих данных. Эти правила обеспечивают всестороннее понимание данных и используются для прогнозирования профилей продаж новых продуктов на основе их описательных атрибутов. RULES-6 имеет ряд параметров, значения которых определяют качество индуцированных наборов правил. В данном исследовании использовались настройки по умолчанию [18].

Экспериментальные результаты

Результаты кластеризации

Инкрементальный алгоритм k -средних значений был применен к данным обучающего временного ряда, и были созданы тринадцать отдельных кластеров.На рисунке показаны четыре примера результатов кластеризации с максимальными ошибками искажения. Как видно на рисунке, процедура инкрементальной кластеризации k — означает, что эффективна для создания точных групп продуктов с аналогичными временными рядами продаж. Поведение продаж продуктов, принадлежащих к различным кластерам, точно описывается соответствующими профилями продаж (выделенными жирным шрифтом). Затем можно сделать вывод, что была достигнута надежная идентификация профилей продаж.

Примеры профилей продаж, созданных с помощью алгоритма инкрементной кластеризации k -means.

Результаты индукции правила

Алгоритм RULES-6 был применен к данным обучения классификации, созданным на основе описательных атрибутов и обнаруженных профилей продаж. Таблица иллюстрирует созданный набор правил для описания обучающих данных. Из рисунка видно, что количество сгенерированных правил значительно меньше количества точек данных в обучающем наборе.Кроме того, резко сокращается количество функций, описывающих каждое правило. Сгенерированный набор правил представляет собой сжатое описание обучающих данных, которые можно использовать для прогнозирования профилей продаж новых продуктов.

Таблица 1.

Правила, выведенные в соответствии с ПРАВИЛАМИ-6 из розничных данных.

Чтобы оценить его производительность, алгоритм RULES-6 был применен к данным проверки для прогнозирования профилей продаж новых продуктов. На рисунке показано сравнение фактических продаж новых продуктов и профилей продаж, прогнозируемых алгоритмом RULES-6.Как видно на рисунке, ПРАВИЛА-6 назначает правильные профили большинству продуктов. Фактические продажи, связанные с профилем SP9 кластера 9, в некоторые недели сильно различаются. Кроме того, фактические продажи, сопровождаемые профилем SP8 кластера 8, относительно похожи, но немного отличаются от прогнозируемого профиля продаж. Это могло произойти из-за отказа описательных атрибутов, используемых для построения набора правил, чтобы объяснить поведение продаж этих продуктов.

Сравнение фактических продаж новых продуктов и профилей продаж, прогнозируемых ПРАВИЛАМИ-6.

Для дальнейшего тестирования его производительности точность предсказания алгоритма RULES-6 сравнивалась с точностью пяти различных хорошо известных классификаторов. К методам классификации относятся алгоритм OneR [30], метод Наивного Байеса [31], классификатор ближайших соседей k [32], индукционный классификатор правила RIPPER [33] и дерево решений C4.5 [34] ]. Эти методы представляют различные методы классификации и широко используются в других сравнительных исследованиях. Каждый из методов классификации сначала был применен к данным обучения классификации, а затем сгенерированные модели классификации были протестированы на данных валидации для прогнозирования профилей продаж новых продуктов.Использовались параметры по умолчанию тестируемых методов. Ошибки прогнозирования прогнозируемых профилей продаж были проанализированы с использованием трех наиболее популярных показателей, а именно: средней абсолютной ошибки (MAE), средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) и среднеквадратичной ошибки (RMSE) [35].

Значения ошибок прогнозирования профилей прогнозируемых продаж для различных методов классификации приведены в таблице. Как показано в таблице, RULES-6 — наиболее точный алгоритм. Он достиг наименьших значений ошибок для трех измерений, и значения были ниже на 39.2% для MAE, 21,7% для MAPE и 43,4% для RMSE по сравнению со следующим по эффективности классификатором. Таким образом, можно сделать вывод, что предложенный алгоритм RULES-6 дает лучшую производительность среди шести протестированных методов.

Таблица 2.

Ошибки прогнозирования прогнозируемых профилей продаж для тестируемых методов классификации.

	MAE	MAPE (%)	RMSE
OneR	70.7	5,2	84,3
Наивный Байес	63,2	4,5	78,9
k -Ближайшие соседи	51,3	3,7	66,8		2,9	21,1
C4,5	9,7	2,3	12,9
Предлагаемые ПРАВИЛА-6	5,9	1.8	7,3

Выводы и дальнейшая работа

Ограничения розничного рынка очень затрудняют прогнозирование продаж продукции. В этой статье предложен подход к прогнозированию, основанный на алгоритме инкрементальной кластеризации k -means и индукционном классификаторе RULES-6 для оценки профилей продаж новых продуктов. Эффективность предложенной процедуры прогнозирования была проверена на реальных данных о продажах крупной розничной египетской компании, специализирующейся на продаже и распространении высокотехнологичной продукции.Алгоритм инкрементальных значений k , использованный в этом исследовании, оказался эффективным в обнаружении интересных групп исторических продуктов, из которых можно получить общие описания, применяя алгоритм RULES-6. По кластерам и их описаниям можно легко предсказать профили продаж новых продуктов. Однако некоторые неточные профили могут быть результатом неадекватности выбранных описательных атрибутов для различения поведения продаж всех новых продуктов.Алгоритм RULES-6 также был протестирован на пяти других современных классификаторах и позволил получить более точные прогнозы. Эти результаты предполагают, что совместное применение методов инкрементальных k -средних и ПРАВИЛ-6 является допустимым подходом для оценки профилей продаж новых продуктов в розничных предприятиях, где исторические данные о продажах недоступны.

Можно провести дальнейшие исследования, чтобы применить предложенную процедуру прогнозирования к другим продуктам с коротким жизненным циклом и сравнить алгоритм RULES-6 с другими классификаторами, такими как деревья решений, нейронные сети или генетические алгоритмы.Кроме того, учитывая различные источники неопределенности, возникающие на розничном рынке, было бы интересно использовать методы нечеткого обучения, которые могут помочь в составлении более точных прогнозов.

Благодарность

Автор хотел бы поблагодарить Университет Западной Англии за предоставленные хорошие условия, условия и финансовые средства для завершения этой статьи.

Ссылки

1. Кадам С., Апте Д. Обзор прогнозирования временных рядов короткого жизненного цикла. Int. Дж.Прил. Иннов. Англ. Manag. 2015; 4 (5): 445–449. [Google Scholar] 2. Армстронг JS. Принципы прогнозирования — Справочник для исследователей и практиков. Norwell: Kluwer Academic Publishers; 2001. [Google Scholar] 3. Ся М., Вонг В.К. Сезонная дискретная модель прогнозирования серого для розничной торговли модной одеждой. Система на основе знаний. 2014; 57: 119–126. [Google Scholar] 4. Бехешти-Кашиа С., Каримич HR, Тобенб К.-Д, Лютенб М., Тюкеб М. Обзор прогнозирования розничных продаж и прогнозирования на рынках моды. Syst. Sci.Control Eng. 2015; 3: 154–161. [Google Scholar] 5. Ненни Мария Елена, Джустиниано Лука, Пироло Лука. Прогнозирование спроса в индустрии моды: обзор. Международный журнал инженерного управления бизнесом. 2013; 5: 37. [Google Scholar] 6. Лю Н, Рен С., Чой Т.-М, Хуэй К.-Л, Нг С.-Ф. Прогнозирование продаж в сфере услуг розничной торговли модной одеждой: обзор. Математика. Пробл. Англ. 2013; 4: 1–9. [Google Scholar] 7. Choi TM, Hui C-L, Liu N, Ng S-F, Yu Y. Быстрое прогнозирование продаж модной одежды с ограниченными данными и временем. Decis.Поддержка Syst. 2014; 59: 84–92. [Google Scholar] 8. Фахардо-Торо С.Х., Мула Дж., Полер Р. Адаптивные и гибридные модели прогнозирования — обзор. В: Ортис Б, Андрес Романо С., Полер Р., Гарсия-Сабатер Дж. П., редакторы. Инженерная цифровая трансформация; Чам: Спрингер; 2019. С. 315–322. [Google Scholar] 9. Чой Т-М, Ю Й, Ау К-Ф. Гибридный метод вейвлет-преобразования SARIMA для прогнозирования продаж. Decis. Поддержка Syst. 2011; 51: 130–140. [Google Scholar] 10. Thomassey S. Прогнозы продаж в швейной промышленности: ключевой фактор успеха управления цепочкой поставок.Int. J. Prod. Экон. 2012; 128: 470–483. [Google Scholar] 11. Чой Т.М., Хуэй Си-Л, Ю Й, редакторы. Интеллектуальные системы прогнозирования моды: модели и приложения. Гейдельберг: Спрингер; 2014. [Google Scholar] 12. Thomassey S, Fiordaliso A. Гибридная система прогнозирования продаж, основанная на кластеризации и деревьях решений. Decis. Поддержка Syst. 2006. 42 (1): 408–421. [Google Scholar] 13. Thomassey S, Happiette M. Система нейронной кластеризации и классификации для прогнозирования продаж новых предметов одежды. Прил. Soft Comput.2007. 7 (4): 1177–1187. [Google Scholar] 14. Маас Д., Спруит М., де Ваал П. Улучшение краткосрочного прогнозирования спроса на потребительские товары с коротким жизненным циклом с помощью методов интеллектуального анализа данных. Decis. Анальный. 2014; 1: 1–17. [Google Scholar] 15. Гаку Р. Процедура прогнозирования спроса на продукцию с коротким жизненным циклом на реальном предприятии пищевой промышленности. Int. J. Comput. Intell. Syst. 2014; 7: 85–92. [Google Scholar] 16. Базалло М., Родригес-Сарасти Дж., Бенитес-Рестрепо Х. Прогнозирование спроса на товары с коротким жизненным циклом на основе аналогов: регрессионный подход и комплексная оценка.Int. J. Prod. Res. 2016; 55: 1–15. [Google Scholar] 17. Фам Д.Т., Димов С.С., Нгуен ЦД. Инкрементальный алгоритм k -means. Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C: J. Mech. Англ. Sci. 2004. 218 (7): 783–795. [Google Scholar] 18. Фам Д.Т., Афифай А.А. ПРАВИЛА-6: простой алгоритм индукции правил для обработки больших наборов данных. Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C: J. Mech. Англ. Sci. 2005. 219 (10): 1119–1137. [Google Scholar] 19. Виттен И.Х., Фрэнк Э. Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения с реализациями Java.Берлингтон: Издательство Морган Кауфманн; 2000. [Google Scholar] 20. Хан Дж., Камбер М. Концепции и методы интеллектуального анализа данных. Сан-Франциско: издательство Morgan Kaufmann Publishers; 2001. [Google Scholar] 21. Klösgen W, ytkow JM. Справочник по интеллектуальному анализу данных и открытию знаний. Нью-Йорк: издательство Оксфордского университета; 2002. [Google Scholar] 22. Kaufman L, Rousseeuw PJ. Поиск групп в данных: введение в кластерный анализ. 2. Хобокен: Уайли; 2005. [Google Scholar] 23. Фам Д.Т., Афифай А.А. Методы кластеризации и их применение в технике.Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C: J. Mech. Англ. Sci. 2007. 221 (11): 1445–1459. [Google Scholar] 24. Фам Д.Т., Димов С.С., Нгуен ЦД. Двухфазный алгоритм k — означает алгоритм для больших наборов данных. Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C: J. Mech. Англ. Sci. 2004. 218 (10): 1269–1273. [Google Scholar] 25. Фам Д.Т., Димов С.С., Нгуен ЦД. Выбор k в k — означает кластеризацию. Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C: J. Mech. Англ. Sci. 2005. 215 (1): 103–119. [Google Scholar] 26. Фам Д.Т., Афифай А.А. Методы машинного обучения и их применение в производстве.Proc. Inst. Мех. Англ. Часть B: J. Eng. Manuf. 2005. 219 (5): 395–412. [Google Scholar] 27. Фам Д.Т., Афифай А.А. Новый метод сокращения на основе минимальной длины описания для алгоритмов индукции правил. Proc. Inst. Мех. Англ. Часть C: J. Mech. Англ. Sci. 2008. 222 (7): 1339–1352. [Google Scholar] 28. Пайл Д. Подготовка данных для интеллектуального анализа данных. Берлингтон: Издательство Морган Кауфманн; 1999. [Google Scholar] 29. Весанто Дж., Алониеми Э. Кластеризация самоорганизующейся карты. IEEE Trans. Neural Netw. 2000. 11 (3): 586–600.[PubMed] [Google Scholar] 30. Holte RC. Очень простые правила классификации хорошо работают с наиболее часто используемыми наборами данных. Мах. Учиться. 1993; 11: 63–91. [Google Scholar]

31. Лэнгли, П., Иба, В., Томпсон, К .: Анализ байесовских классификаторов. В: Труды 10-й Национальной конференции по искусственному интеллекту, США, стр. 223–228 (1992)

32. Аха Д. Терпимость шумных, неактуальных и новых атрибутов в алгоритмах обучения на основе экземпляров. Int. J. Man Mach. Stud. 1992. 36 (2): 267–287. [Google Scholar]

33.Коэн, W.W .: Быстрая эффективная индукция правил. В: Материалы 12-й Международной конференции по машинному обучению, Лейк-Тахо-Сити, Калифорния, США, стр. 115–123 (1995)

34. Куинлан-младший. C4.5: Программы для машинного обучения. Берлингтон: Морган Кауфман; 1993. [Google Scholar] 35. Армстронг Дж. С., Коллопи Ф. Меры погрешности для обобщения методов прогнозирования: эмпирические сравнения. Int. J. Прогноз. 1992; 8: 69–80. [Google Scholar]

Как рассчитать дополнительный доход от маркетинга | Малый бизнес

М.T. Wroblewski Обновлено 13 декабря 2018 г.

Если бы только у вас был доллар за каждый раз, когда кто-то из вашей маркетинговой команды сказал, что маркетинг — это «марафон, а не спринт», и что вы должны рассматривать маркетинг как нечто вроде витаминной добавки, а не болеутоляющее. Если бы вы собирали доллар каждый раз, когда слышали эти предостерегающие предупреждения, вы могли бы гарантировать свою следующую маркетинговую кампанию, не моргнув глазом. Вот почему вас поддерживает формула прироста дохода , , которая предлагает способ отслеживать эффективность кампании, как только она заканчивается.А если вы действительно амбициозны и любопытны, вы можете использовать калькулятор прироста дохода на , чтобы отслеживать кампанию в режиме реального времени.

Легко рассчитайте прирост прибыли

Формула прироста дохода предлагает способ измерить то, что ваша маркетинговая команда, вероятно, часто обсуждает, но прекрасно знает, что может быть недостижимой: окупаемость ваших маркетинговых инвестиций. Формула определяет доход, полученный в результате маркетинговой кампании. И, в отличие от некоторых очень сложных формул, для их использования не требуется степень магистра математики; это просто и понятно.

По причинам, которые станут более понятными, как вы видите, формула прироста дохода особенно хорошо подходит для медийных рекламных кампаний и рекламных кампаний по электронной почте, а также для других методов прямого маркетинга.

• Начните с базового числа, которое представляет ваши продажи без какого-либо маркетинга за определенный период времени, например месяц или квартал. Допустим, в прошлом месяце ваши продажи составили 75 000 долларов.

• Рассчитайте свой новый доход после введения маркетинговой кампании, используя тот же период времени в качестве измерения.Допустим, в этом месяце, после того как рекламная баннерная кампания обошлась вам в 2000 долларов, ваши продажи достигли 95 000 долларов.

• Ваш дополнительный доход равен вашим новым продажам за вычетом базовых продаж (IR = NS — BS). Итак, возьмите ваши новые продажи (95 000 долларов) и вычтите ваши базовые продажи (75 000 долларов). Ваш дополнительный доход составляет 20 000 долларов.

• Вы можете оставить это так, если по уважительной причине предположить, что именно вливание маркетинга привело к резкому росту ваших доходов. Или вы можете рассчитать свой калькулятор дополнительного дохода, поскольку кампания не была бесплатной.В этом случае вычтите стоимость кампании (2000 долларов США) из дополнительного дохода (20 000 долларов США), чтобы получить дополнительную прибыль в размере 18 000 долларов США.

Увеличьте рентабельность инвестиций

Ваша первая реакция — что маркетинговая кампания прошла успешно — является разумной. Но вы должны сделать дополнительный шаг, чтобы убедиться, что кампания заслуживает всяческих похвал. Другими словами, возможно ли, что какие-либо другие действия или обстоятельства способствовали увеличению продаж?

Цель этого упражнения не в том, чтобы поставить под сомнение вашу маркетинговую кампанию — отнюдь нет.Если кампания заслуживает полного признания, ее стоит повторить. Но если для вас важна оценка истинной рентабельности инвестиций в маркетинг, то не менее важно определить другие возможные факторы, способствующие этому. Увеличение количества купонов или закрытие опалубки конкурента также могло вызвать рост продаж.

Именно такие вопросы делают сферу маркетинга такой увлекательной или запутанной, в зависимости от вашей точки зрения. Чтобы внести еще большую ясность в свои усилия по оценке, вы можете протестировать маркетинговую кампанию в режиме реального времени, проведя контролируемый эксперимент.

As Epom, компания по управлению рекламой, сообщает:

• «Измерение прироста дохода в режиме реального времени поможет вам определить приоритеты между вашими маркетинговыми кампаниями и каналами. Контролируемые эксперименты обеспечивают оптимальную основу для таких измерений ».

Проведите базовый эксперимент:

• Разделите аудиторию на две группы: тестовую и контрольную.
• Показ тестовой группы онлайн-рекламе; контрольная группа не должна видеть рекламу.
• Измерение того, сколько времени требуется участникам тестовой группы, чтобы ответить на ваше объявление, сравнение количества с таковыми в контрольной группе. * Повторение этого процесса по крайней мере несколько раз, чтобы получить еще лучшую оценку вашей кампании.

Преимущество проведения такого эксперимента в реальном времени заключается в том, что он позволяет вам вносить изменений в реальном времени, а также . Если клиенты сомневаются в деталях рекламной акции, вы можете уточнить язык. Или, если они в большом количестве откликаются на рекламную акцию, которая заканчивается завтра, вы можете продлить ее.

В конце концов, смягчающие обстоятельства всегда могут исказить результаты маркетинговой кампании. Никакая кампания не проходит в пузыре, и вокруг него не происходит никаких других действий. Но вы можете приблизиться к истинному пониманию жизнеспособности кампании — и поставить на это свой следующий с трудом заработанный доллар.

Что такое инкрементальные инновации? | Северо-Восточный университет

Может показаться, что компании постоянно разрабатывают и запускают следующий продукт, который меняет правила игры, но на самом деле все больше и больше из них сосредотачиваются на более тонких улучшениях.Инновации — процесс, посредством которого компании придумывают и создают новые продукты и услуги — не обязательно должны приводить к серьезным отклонениям от норм бизнеса или продуктов, чтобы оказать влияние. Фактически, компании, которые тратят меньше средств на исследования и разработки и больше на незначительные улучшения существующих продуктов, как правило, более успешны, чем компании, сосредоточенные на революционных инновациях.

Инкрементальные инновации основаны на этом принципе, и компании могут использовать его для удержания клиентов, сохранения актуальности и сбалансированности своих инновационных портфелей.Вот что вам нужно знать об этой небольшой, но могущественной форме инноваций и почему это ценный инструмент для компаний любого размера.

---

Загрузите наше бесплатное руководство по внедрению инноваций в вашу организацию

Почему инновации важны и какие шаги вы можете предпринять, чтобы оказать значимое влияние на вашу текущую компанию.

СКАЧАТЬ

---

Что такое инкрементальные инновации?

Термин «постепенные инновации» относится к серии небольших улучшений, внесенных в существующие продукты или услуги компании.Как правило, эти недорогие улучшения помогают еще больше отличить компанию от конкурентов, опираясь на текущие предложения.

«На самом деле вы не пытаетесь внедрить новые технологии и не обязательно пытаетесь выйти на новый рынок», — говорит Глория Барчак, почетный профессор маркетинга и инноваций Северо-восточной школы бизнеса D’Amore-McKim. «Вы пытаетесь каким-то образом улучшить продукт».

Рассмотрим iPhone: с момента его дебюта в 2007 году базовый дизайн телефона в основном не изменился, и Apple еще предстоит выпустить телефон совершенно нового типа.Вместо этого технический гигант регулярно выпускает слегка обновленную версию iPhone с улучшенными камерами, графикой и другими функциями, которые основаны на текущей модели.

Противоположностью этой концепции являются радикальные инновации, при которых вводится совершенно новый продукт или услуга, призванная заменить уже существующие. Точно так же, как автомобили в конечном итоге заменили конные экипажи, радикальные инновации кардинально меняют потребительский ландшафт и оставляют статус-кво далеко позади.Хотя радикальные инновации могут быть более захватывающими, чем их последовательные аналоги, связанные с ними расходы и риск требуют осторожности.

Преимущества постепенных инноваций

Постоянный спрос потребителей на компании с целью дать им что-то новое приводит к выпуску более 30 000 новых продуктов каждый год, и колоссальные 95 процентов из них терпят неудачу, по словам профессора Гарвардской школы бизнеса Клейтона Кристенсена. Хотя иногда необходимо пойти на такой риск, важно также внедрять постепенные инновации в профиль вашей компании.Вот три способа, которыми это может принести пользу организациям.

1. Диверсифицируйте свой продуктовый портфель

«Радикальные инновации — это высокий риск и высокая прибыль», — говорит Барчак. Средняя стоимость вывода нового продукта на рынок в 2013 году составила около 15 миллионов долларов и продолжает расти, но потенциальная отдача от этих 5 процентов успешных продуктов огромна. Несмотря на это, Барчак предупреждает, что разнообразие является ключевым фактором.

«Люди хотят нового, но они не обязательно хотят узнавать что-то новое», — говорит она.«Иногда радикальные инновации труднее принять, потому что они такие разные».

Вместо того, чтобы вкладывать все свои усилия в радикальные инновации, компаниям было бы разумно инвестировать часть своих бюджетов на исследования и разработки в дополнительные инновации. Потребители обычно берут на вооружение и покупают слегка модернизированные продукты с большей готовностью, чем новые, обеспечивая предприятиям денежные вливания, которые поддержат их в работе над более революционными продуктами.

2.Актуальность и удержание клиентов

Даже самые популярные продукты регулярно обновляются, чтобы оставаться актуальными. Люди в более чем 200 странах выпивают 1,9 миллиарда порций Coca-Cola каждый день, но за свою долгую жизнь напиток претерпел десятки изменений, от добавления вишневых и ванильных ароматов до печально известной (и катастрофической) New Coke.

«Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, есть конкуренты», — говорит Барчак. «На определенном уровне существует основная потребность в продолжении инноваций.”

Посредством постепенных инноваций компании могут сохранить свою долю рынка и клиентов, оставаясь при этом актуальными среди множества конкурентов. New Coke, полностью переработанный рецепт Coca-Cola, потерпел серьезный провал, поскольку сильно отличался от классического продукта, который нравился потребителям. Небольшое добавление знакомых вкусов к исходной формуле Coke, однако, успешно привлекало клиентов на протяжении десятилетий, обеспечивая компании Coca-Cola постоянный приток преданных потребителей и помогая бренду выделиться на рынке.

Таким образом, инкрементальные инновации позволяют предприятиям оставаться на виду у покупателей, принимая на себя меньшие риски, которые в случае неудачи несут меньше финансовых проблем, чем более радикальный сдвиг.

3. Долговечность компании

Удержание клиентов связано с третьим важным преимуществом постепенных инноваций: долговечностью. Радикальные инновации — важные элементы долгосрочной стратегии организации, но в краткосрочной перспективе обновление существующих продуктов поддерживает интерес клиентов к вашему бизнесу.

«Если вы просто сохраните продукты, которые у вас есть сейчас, вы можете уйти через два или три года, потому что кто-то другой придумал что-то интересное и увел всех ваших клиентов», — говорит Барчак.

Помимо постоянного напоминания потребителям о вашей компании, постепенные инновации продлевают рыночный срок службы продукта или услуги. Вместо того, чтобы полностью заменять то, что лежало на полках в течение многих лет, чтобы оставаться конкурентоспособными, компания может потратить относительно меньшую сумму денег на обновление популярного товара.Этой новизны часто бывает достаточно, чтобы удержать внимание потребителей, выиграть время и предоставить ресурсы для создания новых продуктов.

Инновации в действии

Дополнительные инновации могут быть менее рискованными и потребовать меньше капитала, но вам все равно потребуются сильные системы поддержки и корпоративная культура, которая поощряет творческое мышление для их успешного внедрения.

Степень магистра в области инноваций может дать вам инструменты, необходимые для мотивации команд, создания культуры инноваций и применения смелых идей к продуктам, услугам и методам вашей организации.Студенты онлайн-программ и программ на территории кампуса Северо-Восточного университета получат практический опыт изучения потребностей клиентов, разработки новых концепций продуктов и услуг и тестирования своих идей с потенциальными потребителями. Исследование рынка, критическое мышление и аналитические навыки, которые они приобретают в рамках групповых и индивидуальных проектов, будут иметь важное значение для успешного внедрения инноваций и убеждения их коллег в их ценности в реальном мире.

Узнайте больше о внедрении инноваций и создании значимого воздействия с помощью нашей бесплатной электронной книги Как внедрить инновации в вашу организацию .

---

Что это такое и почему это важно?

Многие программные решения предлагают функции кластеризации для группировки местоположений товаров с аналогичными сезонными моделями продаж. Это помогает покупателям применять правильные профили. Поддерживая профили вместо прогнозов продаж отдельных позиций, покупатели могут использовать свои знания рынка, не обходя возможности и математику прогнозирования спроса.

Рекламный менеджмент, который во многих отношениях может носить сезонный характер, действительно имеет свою особенность. Он направлен на прогнозирование влияния на спрос при продвижении товаров. В связи с увеличением объемов продаж, инвестициями в рекламу и повышенными ожиданиями клиентов точные прогнозы рекламных акций являются важным аспектом прогнозирования спроса для успешных розничных продавцов.

Для промо-акций на одну неделю розничные продавцы могут использовать решения для прогнозирования рекламных акций, которые работают совместно с базовым прогнозом спроса.Решения, использующие многовариантный регрессионный анализ с использованием таких переменных, как время года, цена рекламы, рекламные средства и активность конкурентов, могут дать положительные результаты. В зависимости от масштабов продвижения по продвижению в компании, выбор отдельного инструмента для прогнозирования продвижения и укомплектование команды экспертов по прогнозированию продвижения часто являются инвестициями, которые быстро окупаются. Рекламные акции, продолжающиеся несколько недель, лучше всего поддерживаются при использовании подхода, сочетающего анализ, связанный с недельной рекламой, и концепцию профиля события, аналогичную сезонным профилям.Поскольку при продвижении по продвижению с большой продолжительностью можно увидеть тенденции и закономерности спроса, аналогичные обычным продажам, профиль мероприятия является предпочтительным решением. Применение множителя рекламы, который меняется в зависимости от недели, позволяет розничным торговцам прогнозировать влияние рекламной акции, а также позволяет системе корректировать прогнозы по местоположению, поскольку фактические продажи рекламы выше или ниже, чем первоначально прогнозировалось.

После завершения рекламной акции розничные продавцы должны убедиться, что история рекламных продаж не влияет на прогноз спроса, не связанный с рекламной деятельностью.В период, когда на историю спроса повлияла рекламная акция, история должна быть помечена как рекламная. Затем различные решения могут либо игнорировать, либо корректировать историю до не рекламных уровней при обновлении прогноза.

Одна из самых сложных областей для любого покупателя — это прогнозирование новых позиций. По определению, истории спроса на новые товары не существует. Иногда журнал для аналогичного элемента может использоваться для определения элемента до тех пор, пока не будет собрана история спроса на новый элемент.В других случаях лучше всего обращаться с новинками с особой осторожностью. Увеличение скорости реакции системы и частоты проверок — распространенные методы, используемые при представлении новых элементов. Создание отчетов о точности прогнозов для товаров в первые несколько недель продаж позволяет покупателям распознавать изменения спроса и реагировать на них.

Управление по исключениям — ключевой компонент успешного прогнозирования потребности в размещении номенклатуры. Это позволяет вашим сотрудникам быть более эффективными, направляя их энергию на предметы или места, которые выходят за пределы заранее установленных допустимых диапазонов.Исключения для прогнозов предлагают эффективный инструмент для аналитиков, которым не хватает времени, поскольку они требуют, чтобы они смотрели только на элементы, движение которых было необычным.

Лучшие решения для прогнозирования спроса синхронизируют прогнозы для магазинов и складов. Большая часть уже описанных усилий сосредоточена на реагировании на уникальные атрибуты местоположения предметов. Если подробные усилия по прогнозированию на уровне товарного склада не переводятся на вспомогательный склад, то нормой будет нехватка запасов и избыток запасов. Ищите решения для прогнозирования спроса, которые распознают изменения, внесенные в прогнозы на уровне магазинов, рекламные планы и сезонные профили, и переносите эти изменения на вспомогательный склад.Эти решения позволят покупателям сосредоточить время и усилия на уровне товарного магазина, сохраняя при этом прогноз складских запасов, необходимый для точного заказа пополнения запасов. Решения могут работать в многоуровневой среде, где один уровень складов (концентраторов) служит источником товаров для следующего уровня ниже (периферийные устройства).

Некоторые решения также позволяют прогнозировать на агрегированном уровне. Если у отдельных товарных знаков или магазинов есть спрос, который слишком неоднороден для анализа с помощью традиционных алгоритмов прогнозирования, совокупный прогноз на другом уровне иерархии (например, подкласс или класс) может обеспечить преимущества, особенно когда пополнение запасов часто тесно связано с товарами. планирование, которое уже использует такое мышление.

Розничные торговцы, освоившие процесс прогнозирования спроса, сократили запасы на 10–15%. В то же время уровни обслуживания и продаж увеличились до 30%, когда используются лучшие практики и лучшие решения.

Прогнозирование сроков выполнения

Прогнозирование времени выполнения заказа оказывает почти такое же влияние на процесс пополнения запасов, как и прогнозирование спроса. Время выполнения относится к количеству дней между размещением заказа и получением, включая время, необходимое для ввода квитанции в систему, размещения ее на полке или иным образом предоставления ее для продажи.

Поскольку пополнение сосредоточено на приобретении продукта для удовлетворения ожидаемой потребности, прогноз времени выполнения заказа является ключом к пониманию того, на сколько времени впереди этой потребности в будущем следует размещать заказы.

Разница во времени выполнения заказа указывает на количество отклонений, которые испытывают покупатели при доставке заказа. Это число представляет надежность прогноза времени выполнения заказа. Чем выше число, тем более непоследовательно поставщик или склад в процессе отгрузки.
Почему так важно прогнозирование времени выполнения заказа? Если еженедельный прогноз спроса на 100% точен, но прогноз времени выполнения заказа на неделю завышен, заказы на пополнение приведут к переизбытку запасов на одну неделю.Недельное прогнозирование времени выполнения заказа на неделю с точным прогнозом спроса приводит к снижению запасов на неделю и потенциальному отсутствию запасов.

Покупателям необходимы точные статистические данные о времени выполнения заказа поставщиком для достижения поставленных целей по обслуживанию. Когда время — деньги, решающее значение имеет прогнозирование сроков выполнения заказа. Уменьшение вариации времени выполнения заказа поставщиками увеличит уровень запасов и снизит уровень страхового запаса, который используется для компенсации вариации.

Создание программы соответствия поставщиков, включая подробные отчеты о времени выполнения заказа и отклонениях в сроках выполнения, необходимые для поддержки программы, является наилучшей практикой.Знание производительности каждого поставщика и влияния низкой производительности на уровень запасов и упущенные продажи помогает сосредоточить переговоры между покупателем и продавцом на этом ключевом драйвере успеха пополнения запасов. При поиске решения для поддержки потребностей в прогнозировании времени выполнения заказа ищите пакеты, в которых используются те же методы, что и для прогнозирования спроса. Этот подход позволяет покупателям использовать свои знания в области прогнозирования спроса для большей выгоды и дает те же преимущества, что и для прогнозирования спроса, включая корректировку тенденций времени выполнения заказа, расчет отклонения времени выполнения заказа и создание отчетов об исключениях.

Без надежного процесса прогнозирования сроков поставки и набора инструментов покупатели будут склонны добавлять запасы амортизаторов, чтобы сократить потери продаж. Такая практика закупок по «наихудшему сценарию» увеличивает общие расходы на товарно-материальные запасы вместо целенаправленных инвестиций в тех областях, где, по статистике, необходим дополнительный страховой запас. Точное прогнозирование сроков выполнения заказа и компенсация сокращенной дисперсии времени выполнения заказа могут показать сокращение запасов на 10–15% при сохранении текущего уровня обслуживания и продаж.

Анализ цикла заказа

Цикл заказа — это время, ожидаемое между поступлениями. Знание этой переменной позволяет покупателям с нетерпением ждать и определять, сколько продукта нужно купить, поэтому уровни запасов сохраняются до следующего ожидаемого поступления.

Сопоставьте затраты на приобретение с расходами на содержание, чтобы рассчитать наиболее прибыльный цикл заказа. Затраты на приобретение включают затраты, связанные с созданием заказа на поставку, например передачу и оплату, а также затраты на обработку заказа на поставку, такие как получение, регистрация и размещение товаров.Расходы на содержание включают те, которые связаны со стоимостью капитала и физической стоимостью запасов, такой как налоги, страхование, усадка, устаревание и амортизация.

Анализ оптимальных циклов заказа — это процесс, который вычисляет лучший (т. Е. Наиболее прибыльный) цикл заказа для позиции и поставщика. Этот оптимальный цикл основан на минимизации транспортных расходов за счет увеличения частоты заказов, сбалансированной с минимизацией потерь продаж и затрат на приобретение за счет увеличения размера заказа. Выполните эту задачу, оценив уникальные прогнозы по каждой позиции в сочетании с установленными расходами на хранение и приобретение запасов.Этот анализ должен учитывать все минимумы поставщиков и скидки. Используя эту информацию, функция анализа политики хорошего заказа уравновешивает затраты на содержание и затраты на приобретение, чтобы предложить наиболее прибыльный цикл заказа.

Правильные циклы заказов для заказов поставщиков повышают рентабельность запасов. Используя процесс анализа на основе товаров, некоторые товары в строке поставщика можно покупать реже, чтобы увеличить прибыль при сохранении общего уровня прибыли поставщика.

Анализ целей уровня обслуживания

Насколько потребительский спрос должен поддерживаться за счет пополнения запасов и страхового запаса? Часто эмоциональная реакция на этот вопрос: «Конечно, 100%!» Однако страховой запас используется в качестве хеджирования от неопределенности. Покупатели всегда могут купить больше, чем прогнозировали. Продавцы всегда могут отправить товар поздно. Чтобы гарантировать 100% покрытие всего потенциального спроса, теоретически потребуются бесконечные запасы.

Хотя разброс во времени выполнения заказа можно свести к минимуму с помощью строгой программы соблюдения требований поставщиков, точное прогнозирование покупок клиентов всегда будет неточной наукой.Розничным торговцам нужен способ с прибылью компенсировать неизбежное отклонение от прогнозов спроса. Этой компенсацией являются цели уровня обслуживания и соответствующие резервные запасы.

Более высокий уровень обслуживания приводит к более широким возможностям продаж, но они также могут привести к более высокому уровню страхового запаса и расходов. Некоторые товары имеют более согласованные модели спроса и требуют меньшего страхового запаса, в то время как другие товары имеют менее надежных поставщиков, чья разница во времени выполнения заказа приводит к задержкам отгрузки и потере продаж.Для некоторых товаров прогнозируется более высокий спрос, для чего требуются дополнительные запасы хеджирования, в то время как другие товары получают более крупные поступления реже и имеют меньше шансов закончиться на складе.

Лучшие розничные торговцы могут представить изображение почти 100% наличных запасов при минимальном уровне запасов для товаров с низкой видимостью, которые несут высокий риск устаревания. Выборочный выбор времени, продуктов или мест с высоким уровнем обслуживания позволяет розничным продавцам минимизировать инвестированные запасы, одновременно максимизируя предполагаемые уровни запасов.

При определении стратегии уровня обслуживания наличие достаточного запаса страхового запаса для покрытия всех потенциальных продаж не является прибыльной стратегией. Покупка и хранение дополнительного инвентаря, необходимого для поддержки каждой потенциальной продажи, очень дорого. По мере увеличения целевого уровня обслуживания инвентарь, необходимый для поддержки этих целей, увеличивается в геометрической прогрессии.

Пример: товар продается от трех до пяти штук каждую неделю в течение года. За одну апрельскую неделю продажи увеличились на 17 штук из-за покупки одного покупателя.Целевой уровень обслуживания 99,9% требует наличия не менее 17 единиц инвентаря в течение года. Часто затраты на хранение, связанные с дополнительными запасами, не компенсируют валовую прибыль, полученную в результате увеличения продаж. Цели уровня обслуживания определяют уровни запасов и продаж, которые являются двумя критически важными компонентами рентабельности розничной торговли. Установка целевого уровня обслуживания товаров на соответствующем уровне повысит прибыльность компании. Когда уровень обслуживания повышается, потери продаж сводятся к минимуму, в то время как расходы на содержание увеличиваются.Когда цели по уровню обслуживания снижаются, упущенные продажи увеличиваются, а текущие расходы снижаются. Путем тщательного анализа может быть найден целевой уровень обслуживания, обеспечивающий низкие затраты на хранение запасов при одновременном сокращении потерь продаж. Точная установка целевого уровня обслуживания может привести к сокращению запасов на 10–15% и повышению уровня обслуживания на 2–10%.

Пополнение

Этап пополнения объединяет текущую инвентарную позицию местоположения номенклатуры вместе с результатами ранее упомянутых компонентов пополнения.Результатом этого шага является предложенное количество заказа (SOQ), необходимое для поддержки будущего спроса и требований к уровню обслуживания. Прогнозирование спроса оценивает будущие продажи данного товара. По оценкам прогнозов времени выполнения заказа, после размещения заказа на поставку он будет составлять семь дней (с учетом продаж 23 штук).

Анализ цикла заказов рассчитывает, что наиболее прибыльное количество дней между получением заказов составляет семь дней, а прогнозируемый спрос составляет 19 единиц за эти семь дней.Наконец, анализ уровня обслуживания предлагает держать под рукой дополнительные два дня запасов (четыре штуки), чтобы устранить прогнозируемые отклонения как во времени выполнения заказа, так и в спросе.

«Пополнение запасов» объединяет эти отдельные вычисления и определяет, что 46 единиц запасов (4 + 23 +19) необходимы для поддержки продаж для рассматриваемого местоположения номенклатуры. Если текущее владение запасами для местоположения предмета составляет 20 единиц, при пополнении будет предложен заказ на 26 единиц.

Есть несколько других атрибутов лучших решений и процессов пополнения запасов.Хотя в этом примере заказы обычно размещаются один раз в семь дней, лучшие решения будут рассчитывать SOQ для каждого местоположения элемента каждый день. Это позволяет решению как можно скорее распознавать всплески продаж и обновления инвентарных запасов и при необходимости реагировать, добавляя дополнительные запасы. Хотя время обработки, необходимое для этого, иногда может быть большим, преимущества существенны. Поскольку во многих местах продажи товаров с низкой скоростью продажи могут не регистрироваться в конкретный день, время обработки может быть минимизировано путем расчета SOQ только при разноске продаж или операций с запасами.

Еще одна сложность, которую решают лучшие решения и практики по пополнению запасов, — это идея заказа на уровне поставщика. Хотя примеры, использованные до этого момента, относятся к уровню местоположения товара, покупатели размещают заказы поставщикам. Заказ на уровне поставщика признает, что, хотя для одного товара может потребоваться дополнительный продукт для сохранения уровня обслуживания, для других товаров, которые несет поставщик, может не потребоваться.

Когда при сборе предметов, которые несет поставщик, не достигается целевой уровень обслуживания поставщика, если заказ не размещен, расширенные решения по пополнению запасов предлагают разместить заказ.Ежедневный заказ для поддержки части товаров поставщика часто обходится гораздо дороже с точки зрения выставления счетов и получения складских запасов по сравнению с ожиданием в течение нескольких дней и размещением одного заказа, удовлетворяющего потребности всех товаров. Отчеты об исключениях с указанием отдельных нуждающихся товаров позволяют покупателям принимать правильные бизнес-решения, не вызывая чрезмерных расходов. Кроме того, хорошо продуманный заказ на пополнение запасов поможет вывести товары продавца «в соответствие», так что исключительные случаи будут менее частыми в будущем.

По мере размещения этих более крупных заказов поставщиков эмоциональные покупки и чрезмерная реакция будут уменьшаться, а наука и математика управления запасами возьмут верх. Со временем покупатели начнут доверять объемам заказа и расчетам. Время, затрачиваемое на рассмотрение и утверждение заказов, значительно сокращается — часто до менее часа в день. Это освобождает время для более ценной работы, такой как точная настройка ранее упомянутых компонентов пополнения и сосредоточение внимания на совершенстве процесса.

Специальные заказы

Специальные заказы относятся к дополнительным потребностям помимо базового пополнения.Корректировка заказов для компенсации рекламной активности, открытия новых магазинов и возможностей совершения сделок — типичные примеры потребности в заказе такого типа. Другими примерами специальных заказов являются перемещение избыточных запасов из одного места в другое для максимального повышения уровня обслуживания без добавления дополнительных запасов в цепочку спроса или закупки товаров из альтернативных источников.
В некоторых случаях существует возможность приобрести дополнительные количества товаров со скидкой. Сделки часто падают ближе к концу финансового квартала продавца, когда увеличение объемов продаж может оказаться выгодным для стоимости акций продавца.Лучшие решения и процессы по пополнению счета анализируют компоненты сделки, такие как процентная скидка, дополнительные датировки и предложения возврата денег, и рекомендуют дополнительное количество, если таковое имеется, которое следует приобрести. Поскольку каждое местоположение товара имеет уникальную валовую прибыль, уровень продаж, стоимость перевозки и погрузочно-разгрузочные операции, избегайте решений, которые поддерживают единый подход «X недель поставки» ко всем возможностям заключения сделок.

Товар, необходимый для заполнения новых полок в магазине, а также дополнительный продукт, необходимый для поддержки продаж в новых магазинах, должны быть добавлены к заказам.Потребность в дополнительном новом продукте магазина возникает до фактической истории продаж, увеличивающей прогнозы спроса. Эффективные команды по пополнению запасов и решения прогнозируют эту возрастающую потребность и заранее встраивают ее в процесс заказа.

Рекламное пополнение должно учитывать отправку только части дополнительного рекламного продукта в магазины до фактических продаж рекламы, при условии, что сроки выполнения позволяют это. Часто чтение и реакция на первые несколько дней рекламных продаж — даже в первый день продаж рекламы — может позволить розничным торговцам и решениям по пополнению запасов возможность корректировать прогнозы после того, как потребители проголосуют в первый раз.Эта повышенная гибкость помогает компенсировать неопределенность прогнозов продвижения, активность конкурентов или влияние погодных условий при покупках потребителей.

Использование альтернативных поставщиков — иногда называемое отвлечением в индустрии красоты и здоровья — может оказаться очень прибыльным процессом. Лучшие решения для пополнения запасов собирают информацию о наличии и ценах на товар из нескольких источников и предоставляют покупателю варианты поиска. Использование этой информации для улучшения переговоров с основным поставщиком или выбора «лучшего» поставщика для каждого заказа может увеличить валовую прибыль.При работе с альтернативными источниками покупатели должны быть осторожны в отношении влияния на сроки выполнения заказа, отклонения сроков выполнения заказа и качества продукции.

Срок действия заказа

Срок действия заказа относится к соблюдению правил оформления заказа, установленных поставщиками. Примеры типичных правил заказа включают в себя минимальные, максимальные и кратные единицы товара или заказа, такие как загрузка грузовика, упаковка ящиков, слой или поддон. Лучшие решения и процессы по пополнению запасов строят на этом этапе логику, ориентированную на прибыль. Хотя округление SOQ до нескольких упаковок ящиков кажется простым, когда следует округлять количество до уровня, паллеты или грузовика? Решение о том, как и когда увеличивать количество заказов, чтобы соответствовать этим большим мультипликаторам, может улучшить прибыль, помимо увеличения валовой прибыли.Округление грузовых автомобилей часто сокращает время выполнения заказа и отклонения во времени выполнения заказа, что приводит к снижению страховых запасов и повышению уровня обслуживания.

При добавлении количества ко всему заказу, чтобы заполнить грузовик, какие позиции следует увеличить или добавить в заказ? Лучшие практики предполагают, что предметы должны быть привязаны к источнику в сбалансированное время. Это позволит следующему размещенному заказу вернуться в обычный временной цикл и предотвратить избыточный или недостаточный запас отдельных товаров. Чтобы сохранить сбалансированное время поставки, заказы должны добавлять или вычитать дни поставки для всех товаров, чтобы соответствовать скобкам поставщика и другим правилам.

Преимущества успешного пополнения

Исключение при пополнении позволяет розничному продавцу реализовать установленные стратегии продвижения, ценообразования и ассортимента. Победа в игре с пополнением запасов не только позволяет реализовать эти стратегии, но и может быть получена дополнительная прибыль за счет минимизации уровней запасов и сокращения потерь продаж. Время для анализа и специальных проектов снимается со дня покупателя, когда тушение пожара избытка и отсутствия запасов.

3 способа переосмыслить прогнозирование розничной торговли и планирование спроса

2. Прогнозирование и планирование спроса: могли бы вы сделать больше с помощью передовых методов статистического прогнозирования?

В основе любого корпоративного прогнозирования лежит аналитика на основе данных. Розничные торговцы должны иметь возможность прогнозировать любую переменную — от единиц продаж и долларов продаж до трафика в магазине и количества дел, проходящих через распределительные центры. Точные долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные прогнозы спроса необходимы для сбалансирования стратегических и тактических решений.

Усовершенствованные методы статистического прогнозирования фиксируют влияние неограниченного числа причинных переменных и количественно определяют ключевые факторы спроса. Причинные переменные отражают как внутренние, так и внешние факторы, такие как цены, рекламные акции, погода, эпидемиологические модели и данные социальных сетей. Количественная оценка воздействия этих переменных дает представление о принятии лучших решений и повышает прозрачность моделей прогноза. Это поможет вам:

• Проактивно формировать спрос с помощью нескольких сценариев «что, если» и быстро понимать влияние потенциальных инициатив или неожиданных сбоев.
• Преобразуйте обсуждения с бизнесом, лучше объясняя, что в прогнозе, а что нет в прогнозе, чтобы в конечном итоге способствовать более эффективному принятию прогнозов.

Каждая задача инкрементального прогнозирования увеличивает объемы данных и увеличивает сложность. Для повышения точности необходим широкий спектр аналитических методов и алгоритмов — временные ряды, машинное обучение и ансамбль.

Розничным торговцам больше не нужно полагаться на общий прогноз, который вручную дезагрегирован на более низкие уровни.Теперь вы можете независимо создавать прогнозы на каждом уровне иерархии продуктов / местоположений, используя уникальные модели для каждого временного ряда, чтобы улавливать нюансы спроса по мере увеличения уровня детализации. Затем прогнозы могут быть автоматически согласованы и выровнены вверх и вниз по иерархии планирования.

При прогнозировании на подробном уровне, таком как артикул / магазин, неизбежно возникают большие различия в характеристиках спроса по всему портфелю продуктов. Например, некоторые продукты являются сезонными, в то время как другие продаются эпизодически с непостоянным спросом.Структуры спроса можно охарактеризовать на основе сезонных, периодических, коротких историй и т. Д., Чтобы применить уникальный подход моделирования прогнозов к каждому сегменту спроса.

Универсального подхода к моделированию прогнозов недостаточно. Для получения точных результатов вам нужны наиболее подходящие модели, использующие различные методы моделирования и стратегии преднамеренного моделирования.

3. Прогнозирование и планирование спроса: можете ли вы создать единый, повторяемый рабочий процесс?

Внедрение эффективного прогнозирования предприятия и планирования спроса — это не просто моделирование — это только одна часть уравнения.Речь также идет о создании единого, повторяемого рабочего процесса для специалистов по данным, аналитиков прогнозов и бизнес-пользователей.

Прогнозы

не имеют значения, если они не используются при принятии решений, поэтому статистические прогнозы необходимо легко интегрировать в последующие системы планирования и исполнения. Статистические прогнозы служат барометром для выявления рисков и возможностей в отношении планов продаж, предлагая при этом беспристрастную отправную точку для плановиков, чтобы они могли использовать свои знания в области бизнеса. Результат? Повышение продуктивности планировщика, лучшее управление запасами и лучшее понимание драйверов спроса и поведения потребителей.

Что дальше?

Будущее розничной торговли таит в себе как возможности, так и неопределенность. Розничные торговцы должны применять устойчивый подход к прогнозированию и планированию спроса для более эффективного принятия решений на предприятии. Такой подход должен быть автоматизированным и гибким, позволять видеть основные движущие силы бизнеса, помогать управлять сложностями и повышать эффективность процессов.

Благодаря повторяемым процессам прогнозирования, розничные продавцы могут быстро реагировать на поступление новых данных. С помощью оптимизированных моделей прогнозов розничные торговцы могут принимать совместные решения и сразу же понимать последствия для последующих операций.Это ставит ритейлеров на путь долгосрочной прибыльности и роста.

Методы прогнозирования продаж

Прогноз продаж — это оценка объема продаж, которого компания может ожидать в течение планового периода.

Прогноз продаж — это не просто прогноз продаж. Это акт сопоставления возможностей с маркетинговыми усилиями.

Прогнозирование продаж — это определение доли фирмы на рынке с определенным будущим.Таким образом, прогноз продаж показывает вероятный объем продаж.

Методы прогнозирования продаж можно изучать по следующим разделам: —

1. Качественные методы прогнозирования 2. Количественные методы прогнозирования.

Вот некоторые из качественных методов прогнозирования: —

1. Метод экспертного заключения 2. Метод Delphi 3. Составной метод отдела продаж 4. Исследование ожиданий покупателя 5. Метод исторической аналогии 6.Мнения исполнительного жюри 7. Метод опережающих индикаторов.

Некоторые из количественных методов прогнозирования: —

1. Тестовый маркетинг 2. Анализ временных рядов 3. Метод скользящей средней 4. Метод экспоненциального сглаживания 5. Регрессионный анализ 6. Эконометрические модели.

Некоторые другие методы прогнозирования продаж: —

1. Метод ожиданий пользователей 2. Подход брутто-корня 3. Метод анализа экономических показателей 4. Метод прогноза прошлых продаж 5.Статистический анализ 6. Метод рыночных испытаний.

---

Методы прогнозирования продаж: качественные и количественные методы

Методы прогнозирования продаж — качественные методы и количественные методы

Прогнозирование основано на общей предпосылке о потребности в данных и применении этих данных в качестве исходных данных для прогнозирования продаж в будущем. Прогноз не может быть лучше данных, на которых он основан. Специалисты используют два типа техник прогнозирования для прогнозирования продаж.Они классифицируются на основе типа входных данных, используемых менеджерами по продажам при прогнозировании спроса. Их называют качественными и количественными методами прогнозирования.

Качественные методы известны как интуитивные, субъективные и оценочные методы прогнозирования. Эти методы используются, когда данных о спросе на продукт или услугу за прошлые периоды мало или они отсутствуют, а горизонт прогнозирования длительный и может составлять более трех лет. В таких случаях наблюдаемые тенденции могут не продолжаться, как прежде.

Также могут быть изменения в государственной политике, новые инновации, изменения в структуре потребления и т. Д. Когда имеются соответствующие данные о продажах, а также информация о факторах, менеджеры по продажам используют математические или количественные методы прогнозирования.

I. Качественные методы прогнозирования :

Качественные методы прогнозирования основаны исключительно на суждениях экспертов или коллективном суждении знающих людей в отрасли или потенциальных клиентов.Пять качественных методов прогнозирования включают метод экспертного мнения, метод Дельфи, композитный метод продаж, метод исследования ожиданий покупателей и метод исторической аналогии.

Ниже приводится краткое описание вышеупомянутых методов:

1. Метод экспертного заключения :

Метод экспертного заключения — самый простой в использовании. Обычно это используется коммерческими организациями для прогнозирования будущего спроса на свою продукцию.В этом методе могут быть запрошены услуги экспертов в этой области, таких как профессионалы в области маркетинга, важных участников канала распространения, таких как дистрибьюторы / дилеры, и профессиональных организаций, таких как отраслевые ассоциации и консультанты по маркетингу.

Оценка не всегда может отражать групповое мнение. Это может благоприятствовать более активным участникам. Статистическая достоверность этого метода также сомнительна.

Прогнозирование на основе заключения эксперта осуществляется двумя способами: (i) одним опытным специалистом (обычно в небольшой компании) или (ii) группой лиц, иногда называемой «жюри по мнению руководителей».

Групповой подход, в свою очередь, использует два метода: (i) ключевые руководители представляют независимые оценки без обсуждения, и они усредняются в один прогноз генеральным директором, и (ii) группа встречается, каждый человек представляет отдельные оценки, разногласия разрешаются, и достигается консенсус.

2. Метод Delphi :

Это усовершенствованный метод оценки мнения руководителей. Этот метод пытается определить прогнозы относительно вероятного периода времени наступления определенных будущих событий и вероятности их наступления.В этом методе будет выбрана группа экспертов и координатор Delphi.

Эксперты предоставляют свои письменные заключения / прогнозы координатору индивидуально. Координатор обрабатывает, компилирует и возвращает их членам комиссии для доработки, если таковые имеются. Этот непрерывный процесс продолжается несколько раундов (обычно три).

Как правило, этот процесс останавливается, когда достигается консенсус или когда даны объяснения отклоняющимся мнениям. Теперь координатор проведет статистический анализ ответов, определяя средние ответы, вариабельность, интервалы прогноза и т. Д.Только координатор будет знать всех членов команды, и только он / она будет иметь доступ ко всем ответам.

Процесс направлен на постепенное снижение разброса прогнозов. Прогнозы Delphi будут в основном средними. Это первоначальный метод прогнозирования продаж, который до сих пор остается наиболее широко используемым независимо от размера компании. Более сложные методы, такие как проекции временных рядов и регрессионный анализ, ежедневно привлекают новых пользователей, поскольку прогнозисты учатся их использовать с помощью средств обработки данных.

3. Составной метод отдела продаж :

В этом методе организация просит свой торговый персонал сделать свои прогнозы. Предполагается, что такие люди, которые находятся в непосредственном контакте с покупателями и другими участниками канала сбыта, будут лучше информированы о тенденциях спроса на продукт. Затем отдельные прогнозы объединяются, чтобы получить общий прогноз спроса для организации.

Но на результаты могут повлиять предвзятость персонала, отсутствие интереса к процессу и незнание более широких экономических изменений и тенденций.Этот метод часто используется для составления прогнозов в промышленности промышленного оборудования.

Например, компания, продающая вилочные погрузчики по цене 10 000 000 рупий, не может позволить себе иметь большие запасы и требует, чтобы ее продавцы связывались со всеми потенциальными клиентами. Территориальные менеджеры формируют прогноз, который передается старшим менеджерам в корпоративном офисе.

Корпоративное руководство, таким образом, использует сводный прогноз продаж, чтобы определить, сколько вилочных погрузчиков должно быть произведено в следующем году.Многие компании используют точность прогнозов местного менеджера по продажам как основную часть оценки своей работы. Чем точнее прогноз менеджера, тем выше будет вознаграждение, которое получит менеджер.

4. Исследование ожиданий покупателя :

Процедуры, относящиеся к этому методу, представляют собой исследование намерений покупателей и рыночные тесты. Обследование покупательских намерений включает выборку потенциальных покупателей, а затем получение от них информации об их вероятной покупке продукта в будущем.Затем эта информация экстраполируется для получения прогноза общего спроса.

Но между заявленными намерениями и фактическими покупками могут быть различия. И также могут быть ошибки в результате из-за отсутствия ответов от многих на целевом рынке.

Многие компании часто опрашивают своих реальных или потенциальных клиентов, от частных домохозяйств до посредников, для прогнозирования рыночного спроса. Некоторые компании используют группы потребителей, на которых раздают продукты и просят предоставить информацию о качестве, характеристиках, цене продукта и о том, будут ли они его покупать.Во многих случаях потребителям сложно предсказать свои будущие покупательские привычки.

Часто положительный ответ в опросе может не привести к реальной покупке продукта. Прогнозы, основанные исключительно на этом методе, обычно бывают излишне оптимистичными. Этот метод часто бывает эффективным, если у товара относительно мало покупателей; если покупатели берут на себя серьезные обязательства, например подписывают контракт или вносят частичную предоплату; или, если есть конкретные клиенты, сказали «да» и позже купили.

Производители оригинального оборудования (OEM) часто опрашивают конечных потребителей, чтобы узнать уровень спроса со стороны конечных потребителей, что помогает им прогнозировать продажи и прогнозировать на основе опроса намерений покупателя.Этот метод также называется методом сборки на заказ, при котором производители оригинального оборудования строят свои прогнозы в зависимости от структуры спроса своих покупателей B2B.

5. Метод исторической аналогии :

Используется для прогнозирования спроса на продукт или услугу, для которых нет данных о спросе в прошлом. Иногда продукт может быть новым, но организация могла продавать другие продукты раньше с функциями, аналогичными характеристикам нового продукта.Таким образом, маркетинговый персонал может использовать историческую аналогию между двумя продуктами и определить спрос на новый продукт, используя исторические данные для более раннего продукта.

Техника Delphi — это итеративный метод, который можно использовать для повышения ценности мнения эксперта. Изучение ожиданий покупателя требует внимательного отношения к формулировкам, выборке и методам отбора. Эти методы применяются в ситуациях, когда у менеджера по продажам нет количественных данных для прогнозирования продаж на будущее.

II. Количественные методы прогнозирования :

Основные количественные методы прогнозирования рассматриваются ниже:

1. Тестовый маркетинг:

Тестовый маркетинг — один из популярных методов оценки потребительского восприятия новых продуктов. Результаты тестового рынка экстраполируются для прогнозов будущих продаж. Компании выбирают ограниченное количество городов с населением, которое является репрезентативным для целевых клиентов с точки зрения демографических факторов, включая возраст, доход, образ жизни и покупательское поведение.

Продукт доступен в розничных точках, а его особенности подчеркиваются либо посредством продвижения в магазине, либо посредством небольшой рекламной кампании. Затем характеристики продукта отслеживаются с помощью исследований потребителей и модификаций, если таковые вносятся, прежде чем запускать его на рынок страны.

Это метод моделирования будущих продаж на ограниченном рынке, чтобы проверить уровень принятия продукта на репрезентативном рынке, а затем провести национальную кампанию.При другом подходе компании выбирают два рынка. Один рынок называется «тестовым рынком», где продукт продается без какой-либо рекламной кампании.

Выбран аналогичный рынок, который называется «контрольным рынком», где продукт продается с рекламной кампанией. Разница в продажах между обоими рынками является мерой эффективности рекламной кампании. Любое несоответствие с вариацией продаж на обоих рынках является показателем разрыва между восприятием покупателя и характеристиками продукта.

С помощью сложной тестовой маркетинговой процедуры можно измерить эффективность основного продукта в привлечении пробного продукта, повышении лояльности людей, эффективности рекламной кампании и рекламных акций в магазинах. Правильный экспериментальный план и математический анализ важны для правильной оценки данных тестового рынка.

Один из примеров тестового маркетинга произошел при тестировании мыла Ganga в Индии. Для тестового маркетинга были выбраны два рынка. Рынок на севере Индии использовался в качестве пробного рынка, тогда как рынок на юге вдоль реки Годавари использовался в качестве контрольного.Продукт продвигался на этом рынке, тогда как продукт отображался только на тестовом рынке.

Отклики о продажах использовались для экстраполяции данных для определения национального уровня продаж, а прогноз был сделан на три года для увеличения национального запуска. Компании часто меняют характеристики продуктов и рекламные темы в результате данных, полученных в условиях тестового рынка. Это потому, что тестовая маркетинговая статистика часто оказывается разочаровывающей.

2.Анализ временных рядов :

При анализе временных рядов важно собирать соответствующие прошлые данные для будущих проектов. Анализ временных рядов — это серия методов, позволяющих делать прогнозы на основе прошлых шаблонов данных. Эти данные собираются, наблюдаются и записываются через регулярные промежутки времени. Эти методы полезны, когда рыночные силы в какой-то мере стабильны и рынок демонстрирует наименее неустойчивое поведение. Действия фирмы и действия конкурента не принимаются во внимание.

Методы временных рядов используют хронологически упорядоченные необработанные данные. Исторические данные используются для прогнозирования будущих событий. Например, прошлые продажи используются для прогнозирования будущих продаж. Однако будущие события часто отличаются от прошлых событий, поэтому точность таких методов намного ниже 100%.

Хотя этот метод имеет определенные ограничения, прошлые продажи являются полезными входными данными в процедуре прогнозирования. Изучая историческую корреляцию уровней продаж с течением времени, менеджер по продажам может определить тенденцию и найти общее указание на возможное продолжение временного ряда.

На рисунке 4.6 показан трендовый прогноз метода продаж —

Основным преимуществом анализа временных рядов является его объективность, поскольку он основан на установленной записи исторических данных. Во временном ряду время является наиболее важным фактором, поскольку переменная связана со временем. Менеджеры по продажам могут проводить анализ временных рядов четырьмя способами. Изменения, произошедшие в результате общей тенденции данных к увеличению или уменьшению, известны как вековые движения.

Изменения, произошедшие в течение 12 месяцев в результате изменения климата, погодных условий и праздников, называются сезонными колебаниями. Изменения, произошедшие в результате подъемов и депрессий, называются циклическими вариациями. Изменения, произошедшие в результате таких непредсказуемых сил, как наводнения, землетрясения, голод и т. Д., Классифицируются как нерегулярные или неустойчивые изменения.

Если есть изменение в усилиях компании в виде износа рекламы, превышения объема стимулирования сбыта, изменения цен, открытия новых точек распространения или обнаружения нового использования продукта, любое такое изменение может повлиять на временные ряды и тренд могут резко смещаться, тем самым снижая уровень точности метода, используемого для прогнозирования.

Модели постоянного ряда ищут закономерности в прошлых данных. Четыре компонента прошлых данных, имеющих отношение к анализу временных рядов, — это тренд, сезонность, цикличность и неравномерность.

Тренд — это основное движение временного ряда. Например, при росте населения на 1 процент будет вероятная тенденция увеличения спроса на основные товары, такие как рис, пшеница и сахар.

Тенденция может двигаться вверх или вниз в зависимости от усилий по разработке продукта, вкусов потребителей, изменений в технологии, общих экономических тенденций и других фундаментальных проблем на рынке продукта.Сезонность — это степень, в которой временные ряды изменяются согласованно в течение одного года. Например, продажи вентиляторов и холодильников в Индии очень сезонные: пик продаж приходится на лето, а спад — зимой.

Цикличность — это изменение, которое происходит в течение периода, превышающего один год. Определенные изменения в экономике, такие как изменение процентных ставок банков, как правило, происходят в течение периода, превышающего один год. Жилищный, автомобильный и туристический секторы являются примерами циклических отраслей.Клиенты, вероятно, купят эти предметы в зависимости от колебаний процентных ставок банка.

Неравномерность — это случайные изменения в структуре продаж. Наводнения, землетрясения и засухи происходят случайным образом и влияют на структуру спроса. Случайные влияния могут иметь большое влияние на структуру продаж. Наиболее популярные методы прогнозирования временных рядов включают проекции тренда, произвольный или графический метод, метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания и метод регрессии.

---

Методы прогнозирования продаж (с примерами)

1. Методы обследования (также называемые качественными методами):

(i) Исследование намерений покупателей; также называется опросом общественного мнения — клиентов спрашивают об их требованиях или о том, что они планируют купить в ближайшие годы. В основном используется для промышленных товаров, например, машин и т. Д.

(ii) Метод опроса продавцов — также называемый коллективным методом. Здесь продавцов просят оценить ожидаемые продажи на своей территории.Простой способ. Предоставляет информацию из первых рук благодаря знаниям продавцов.

(iii) Опрос руководителей — компания может опросить свое высшее руководство, исходя из показателей продаж, цен, фирмы и персонала, об их мнениях относительно перспектив продаж фирмы. Хотя эти личные взгляды в значительной степени субъективны, фирма надеется, что путем усреднения их мнений можно будет составить лучший прогноз.

(iv) Метод экспертного заключения — Экспертов просят дать свои оценки вероятных продаж, и берутся средние.Вариант — метод Delphi, достигающий консенсуса среди экспертов (вместо расчета среднего).

(v) Метод рыночного тестирования, также называемый методом контролируемых экспериментов — здесь продукт продается на выборочном рынке, и на этой основе составляется оценка для всего рынка.

2. Статистические методы (также называемые количественными методами):

Для оценки продаж используются различные статистические методы.

Примеры:

и.Метод скользящей средней.

ii. Метод анализа временных рядов.

iii. Метод экономических показателей также называется барометрическим прогнозированием. Здесь используется метод регрессии.

---

Методы прогнозирования продаж — 9 важных методов, предложенных разными авторами

Разные авторы предлагали разные методы прогнозирования продаж. Среди этих авторов хорошо известны имена Спенсера, Кларка и Хоутена, Стэнтона и Филипа Котлера.

Предлагаемые ими техники или методы прогнозирования продаж включают в себя следующие:

1.Опрос клиентов, покупающих планы (или метод ожиданий пользователей):

В этом методе прогнозирования продаж клиентов спрашивают об их будущих планах покупки — количестве и качестве товаров, которые будут приобретены, времени покупки, месте и т. Д., Связываясь с ними напрямую. Промышленные маркетологи используют этот подход больше, чем маркетологи потребительских товаров, потому что его легче использовать там, где потенциальный рынок состоит из небольшого числа клиентов и потенциальных клиентов.

Там, где клиентов больше, этот метод прогнозирования продаж требует много времени, труда и денег.Несмотря на то, что исследование плана покупок клиента, как правило, является несложным методом прогнозирования, оно может быть довольно сложным, если оно является истинным с точки зрения маркетинговых исследований.

2. Метод опроса сотрудников отдела продаж (или метод полного корня):

В этом методе прогнозирования продаж учитывается мнение продавцов, менеджеров по продажам и других сотрудников, занимающихся продажами, и на основе их мнения составляется прогноз. С клиентами не связываются лично, просят только торгового персонала дать оценку продаж конкретного продукта на определенной территории в течение определенного периода времени.Информация, полученная таким образом от продавцов, является более точной, поскольку они хорошо осведомлены о территории и клиентах.

Но основным недостатком этого метода является то, что иногда личная предвзятость продавцов может попадать в цифры прогноза и может быть возможность использования некорректного метода оценки будущих продаж. Продавцы часто не знают, как правильно использовать экономические и статистические показатели.

Однако эту слабость можно до некоторой степени преодолеть путем обучения продавцов методам прогнозирования.Опрос мнения продавцов лучше всего служит методом получения альтернативной оценки для использования в качестве проверки прогноза продаж, полученного с помощью другого подхода.

3. Мнение исполнительного жюри:

Это самый старый и простой метод прогнозирования продаж. Этот метод прогнозирования продаж строится на основе мнений и взглядов высшего руководства. Топ-менеджеров просят высказать свое мнение о будущих продажах, а затем их мнения усредняются для получения репрезентативного прогноза.

Эти руководители являются опытными сотрудниками производственного, финансового, инженерного, маркетингового и исследовательского отделов. Их коллективные мнения более точны, поскольку они представляют собой факты и цифры, основанные на продажах за предыдущий год, а также на их обширном опыте.

Преимущества:

(i) Метод «Мнение руководителей» помогает сделать прогноз продаж быстрее и дешевле.

(ii) Это единственный возможный подход, если компания настолько молода, что у нее нет опыта использования других методов прогнозирования.

(iii) Он объединяет различные специализированные взгляды за счет объединения опыта и суждений.

(iv) В отсутствие адекватной статистики продаж и рынка этот метод является единственным возможным средством прогнозирования.

Недостатки:

(i) Этот метод уступает более фактической основе прогнозирования, поскольку его выводы основаны в первую очередь на мнениях.

(ii) Отнимает дорогостоящее рабочее время; которые в противном случае были бы посвящены сферам своей основной ответственности.

(iii) Этот метод не обязательно является более точным, поскольку мнения являются усредненными.

(iv) Трудно разбить оценки вероятных продаж по продуктам по интервалам позиций, по рынкам, по покупателям и так далее.

4. Метод заключения эксперта:

В этом методе прогнозирования продаж хорошо информированные лица, кроме покупателей и продавцов, а именно. Директора промышленных предприятий, финансовые менеджеры, технические консультанты, дистрибьюторы и т. Д.просят высказать свое экспертное мнение о будущих перспективах продаж определенных продуктов.

Они предоставляют лучшую информацию, основанную на будущих запросах и продажах. Обычно за эту работу берут номинальную плату. В Индии предоставлением таких экспертных заключений занимаются Национальный совет прикладных исследований и другие подобные учреждения.

Автомобильные компании запрашивают оценку продаж непосредственно у своих дилеров. По словам Филиппа Котлера, этот метод прогнозирования продаж имеет следующие достоинства и недостатки.

Преимущества:

(i) Прогнозы можно делать относительно быстро и недорого.

(ii) В процессе эффективного прогнозирования выявляются и уравновешиваются различные точки зрения.

(iii) Это единственная более подходящая основа для прогноза при отсутствии основных данных.

Недостатки:

(i) Мнения обычно менее удовлетворительны, чем неопровержимые факты.

(iii) Ответственность распределена, и хорошие и плохие оценки получают равные веса.

5. Метод анализа экономического показателя:

Этот метод прогнозирования продаж основан на определенных показателях, влияющих на рыночную конъюнктуру. После тщательного изучения экономических показателей составляется прогноз.

Например, (i) на основе регистрации двухколесных и четырехколесных транспортных средств можно спрогнозировать будущие потребности в бензине и дизельном топливе; (ii) Размер ссуд фермерам может определять приблизительное количество требуемых тракторов; и (iii) тенденции в строительных работах определят будущий спрос на цемент и так далее.

6. Метод прогноза прошлых продаж:

Прогнозирование продаж в этом методе принимает различные формы.

Используются различные формы этого метода:

(i) Устанавливает прогноз продаж на предстоящий год как цифру, равную фактическим продажам текущего года.

(ii) Прогноз может быть составлен путем добавления определенного процента к прошлогодним продажам.

(iii) К скользящему среднему значению продаж за несколько последних лет. Например, продажи в следующем году —

в этом году.

7.Статистический анализ:

При прогнозировании продаж методом статистического анализа используются различные методы, например:

(i) Анализ временных рядов:

В этом методе прошлые исторические данные анализируются и объединяются в систематические временные ряды.

Отдельно анализируются следующие четыре типа вариаций продаж:

(а) Долгосрочные тенденции

(b) Циклические изменения деловой активности

(c) Сезонные колебания

(d) Нерегулярные и случайные колебания

После анализа формируются математические модели различных временных рядов; предполагаемые значения применяются к каждой из моделей для получения прогнозов продаж.

Преимущества:

(a) Этот метод заставляет прогнозиста учитывать основные тенденции, циклы и сезонные колебания продаж.

(b) Он учитывает конкретные повторяющиеся или продолжающиеся модели, проявлявшиеся при продажах в прошлом.

(c) Он обеспечивает систематические средства для составления количественных прогнозов.

Недостатки:

(a) Обеспечение регулярности или продолжения исторической модели изменения будущих продаж без учета влияния внешней среды может повлиять на период прогнозирования.

(b) Этот метод не подходит для краткосрочного прогнозирования, так как в нем невозможно точно определить циклическое изменение.

(c) Этот метод трудно использовать в случаях, когда неуместные силы нарушают регулярность продаж.

(d) Это требует наличия людей с техническими навыками, опытом и способностью к суждению.

(ii) Регрессионный анализ:

Регрессионный анализ — это статистический процесс. Используется при прогнозировании продаж; определяет и измеряет связь между продажами компании и другими переменными.Он включает подгонку уравнения для объяснения колебаний продаж с точки зрения связанных и предположительно случайных переменных.

Есть три основных этапа прогнозирования продаж с помощью регрессионного анализа:

(a) Определите переменные, которые случайно связаны с продажами компании.

(b) Определите или оцените значения этих переменных, связанных с продажами.

(c) Получите прогноз продаж на основе этих единиц.

Компьютеры упрощают использование регрессионного анализа для прогнозирования продаж.

Ограничения:

Стандартное отклонение ошибки, сделанной в фактическом прогнозе, вероятно, будет больше, чем вычисленная ошибка оценок, из-за набора причин, сохраняющихся в будущие годы, таких как —

(a) На покупку потребителей влияют изменения в физической среде, рекламной привлекательности, доступности новых продуктов и т. Д.

(b) Изменения в способе производства.

(c) Изменения в объединении бизнеса, законодательстве и т. Д.

8. Метод построения эконометрической модели:

Этот метод прогнозирования продаж используется компаниями, производящими товары длительного пользования, такие как холодильники, телевизоры, стиральные машины, вентиляторы и т. Д.

Он представляет реальную ситуацию и решает проблемы с помощью формулы —

S = R + N

S = Общий объем продаж; R = потребность в замене и

N = Требование нового владельца

Общий объем продаж компании состоит из двух компонентов; например:

(i) Замещающий или списанный спрос — относится к спросу, который был создан для другого продукта из-за замены покупателем одного предмета из линейки продуктов.Этот спрос может быть определен путем подсчета количества утилизированных единиц продукта.

(ii) Спрос нового владельца — это спрос на товары, которые могут быть добавлены к существующим запасам покупателя.

Для целей прогнозирования определяется взаимосвязь между независимыми переменными (рыночными переменными) и зависимыми переменными (переменными продаж и спроса). Эта связь строится в виде модели, и с помощью предполагаемых значений производится прогнозирование.

9. Метод рыночных испытаний:

По этой методике товар вводится для тестирования в сегмент рынка, а затем изучается его спрос. На основании выводов, сделанных на тестовом сегменте рынка, продукт может быть представлен на рынке в целом в течение определенного периода времени. Этот метод прогнозирования продаж обычно используется, когда другие методы прогнозирования не работают и существует неопределенность в отношении будущего объема продаж.

Преобразование отраслевого прогноза в прогноз продаж компании:

Преобразование отраслевого прогноза продаж в прогноз продаж компании требует оценки сильных и слабых сторон компании по сравнению с конкурентами и количественной оценки рыночных долей.Многие компании прогнозируют как собственные продажи, так и продажи отрасли. Общая практика заключается в прогнозировании отраслевых продаж на ранних этапах процедуры и на основе этого прогноза продаж компании для использования в качестве сверки с прогнозами, полученными с помощью других методов.

Прогнозирование доли рынка компании в отрасли варьируется по сложности от отрасли к отрасли. В отрасли, где количество конкурентов невелико (например, в сталелитейной промышленности), а доля рынка стабильна, поэтому определение рыночной доли данной компании — простая задача, вопрос прогнозирования прошлых тенденций и корректировки с учетом ожидаемых изменений относительных сильных сторон компании. и слабость.

С другой стороны, например, в случае косметической промышленности и производства женской одежды количество конкурентов велико, а доля рынка колеблется в широких пределах, поэтому определение доли рынка затруднено.

Большинство компаний работают в отраслях, которые находятся где-то между этими двумя крайностями, причем доля рынка не столь стабильна, как в черной металлургии или женской одежде. Для прогнозов в большинстве компаний необходима информация о планах конкурентов по выпуску новых и улучшенных продуктов, планах рекламы и продаж, ценовых стратегиях и т. Д.

Когда прогнозы оценивают эту информацию в связи с предлагаемыми планами маркетинга и продаж их собственной компании, они могут вынести обоснованное суждение при прогнозировании вероятной доли компании на рынке. Прогнозирование доли компании на рынке с учетом как прошлых тенденций, так и появления препятствующих изменений в конкурентных отношениях.

---

Методы прогнозирования продаж

Методы прогнозирования бывают качественными и количественными. Качественные методы носят субъективный характер, и при оценке будущих продаж большое значение имеет мнение экспертов.Количественные методы подразумевают объективный или математический анализ факторов, предсказывающих продажи. Количественные методы дают более точные прогнозы, чем качественные.

1. Качественные методы:

Ниже приведены количественные методы прогнозирования продаж:

и. Мнения исполнительного жюри:

Жюри исполнительных заключений основывается на коллективных решениях жюри исполнительной комиссии. С руководителями высшего звена в организации консультируются при оценке возможных будущих продаж продукта или группы аналогичных продуктов, после чего вычисляется среднее значение всех этих оценок.Фактически, это совокупное суждение о продажах за определенный период времени в будущем. Мнения объединяются, усредняются и, наконец, согласовываются на групповом собрании.

Это быстрый метод прогнозирования продаж, поскольку данные легко доступны внутри организации. Обращаются только к тем сотрудникам организации, которые хорошо осведомлены об отрасли и факторах, внутренних и внешних по отношению к организации, влияющих на продажи. Чем ближе мнения руководителей, тем надежнее оценка.Напротив, когда мнения существенно различаются, на оценку нельзя полагаться. Руководители должны быть достаточно серьезными в высказывании своего мнения и должны использовать свое мнение при прогнозировании.

Но этот метод не является научным, и руководители полагают, что он строит предположения. Часто у руководителей есть свои личные нагрузки, и они могут не показаться интересными. Кроме того, с помощью этого метода трудно получить оценку продаж по продукту или территории.

ii. Метод Delphi:

Выбирается группа экспертов, которым предлагается высказать свое мнение о прогнозах продаж в будущем периоде времени.Эксперты отбираются из различных областей, таких как промышленность, правительственные учреждения, исследовательские институты, торговые ассоциации, дистрибьюторские компании и т. Д. Их просят проанализировать конкуренцию, вкусы и предпочтения клиентов, общие условия ведения бизнеса и т. Д. И сообщить, как это повлияет на результаты, достижения.

Эти отчеты затем обрабатываются, анализируются и отправляются на доработку экспертам. После получения от них отзывов составляется окончательный отчет. Этот метод полезен для долгосрочного прогнозирования.Отдельно берутся заключения экспертов, на основании которых проводится сверка результатов. Фактически, идея отправки первоначальных отчетов экспертам состоит в том, чтобы получить от них второе мнение. Процесс повторяется до устранения отклонений во мнениях и выработки единого мнения. С помощью этого метода можно в значительной степени свести к минимуму смещение. Всем процессом управляет координатор.

iii. Составной метод отдела продаж:

Продавцов просят подготовить отчет об оценках продаж на их собственных территориях.Эти оценки позже объединяются в проектные продажи для всей географии. После получения отчетов они проверяются и проверяются на предмет окончательных прогнозов. Для ограниченного количества клиентов на территории и промышленных товаров этот метод очень практичен.

Ожидается, что оценка, рассчитанная с помощью этого метода, будет очень близка к фактическим цифрам, потому что продавцы вряд ли завышают оценки, чтобы избежать огромной квоты продаж, которая может отрицательно повлиять на их производительность. Здесь продавцы получают возможность пообщаться с потенциальными покупателями до того, как они начнут продажи.Итак, первоначальное признание покупателей — это бонус продавцам.

Компания поручает старшим специалистам по продажам, особенно тем, кто занимается продажами на местах, находить потенциальные возможности продаж. Но они могут уделять меньше внимания работе по прогнозированию, если они заняты ситуациями с продажей под давлением. В таких случаях они могут либо не делать этого, либо делать это случайно, и в этом случае результаты будут неверными. Иногда продавцы намеренно сообщают некоторые цифры, которые лучше всего подходят им для принятия в качестве квоты продаж, в результате чего организации теряют часть своих доходов на этих территориях.

Некоторые продавцы завышают оценки продаж, исходя из доли, а не амбиций, и в этом случае коммерческие расходы компании растут с менее продуктивными результатами. Таким образом, важно предварительно обучить продавцов методам прогнозирования продаж, они делают это в полевых условиях.

iv. Исследование намерений покупателей:

Метод предлагает выбрать выборку покупателей и расспросить их об их намерениях приобрести тот или иной товар.

Затем эта информация экстраполируется на общую совокупность покупателей для оценки вероятных будущих продаж. Срок действия этого метода зависит от —

а. Насколько точно подобран образец;

г. Насколько точно анкета построена для получения информации из выборок; и

г. Насколько точно оцениваются продажи по результатам выборки.

Многие компании выбирают группу потребителей и через определенные промежутки времени обсуждают с ними покупательские намерения.Их также спрашивают по различным другим вопросам, таким как — качество продукции, их удовлетворенность уровнем цен, послепродажное обслуживание и т. Д. Можно получить даже подходящие предложения о том, как улучшить функции или внести изменения в недостающие области для улучшения продаж. Метод подходит для покупателей и промышленных товаров, потому что процедура управляема, в отличие от ситуаций, когда количество покупателей очень велико.

v. Метод опережающих индикаторов:

Метод предлагает выявить ключевые факторы, которые называются индикаторами, влияющими на продажи.Тенденции или временные ряды опережающих индикаторов изучаются, чтобы увидеть их влияние на продажи. Фактически, эти серии объединены, чтобы увидеть их совместное влияние на продажи. Например, ВВП, промышленное производство, общий индекс продажных цен, качество жизни и т. Д. Могут быть ведущими индикаторами, влияющими на продажу продукта или продуктовой линейки.

Опережающий индикатор может содержать некоторые базовые индикаторы, влияющие на него. Изучение экономического показателя включает изучение статистики или ее тенденций.Эти опережающие индикаторы меняются, чтобы вызвать изменения в деловой среде. Точно так же опережающие индикаторы (например, спрос, личный располагаемый доход и т. Д.) Несут ответственность за изменение продаж. Таким образом, прогнозирование предполагает оценку совокупного влияния опережающих индикаторов на продажи исследуемого продукта.

2. Количественные методы :

Ниже приведены количественные методы прогнозирования продаж:

и.Метод скользящей средней:

Метод предлагает рассчитать среднее значение продаж за несколько лет, чтобы спрогнозировать продажи в ближайший период. Цель состоит в том, чтобы сгладить колебания и дать точную оценку прогнозируемых продаж.

Этот метод можно лучше понять из следующего:

Таким образом, продажи предшествующих трех лет считаются прогнозируемыми продажами интересующего года.Это очень простой метод, и его легко вычислить. Когда рынок стабилен в течение значительного периода времени, это дает точную оценку продаж. В качестве альтернативы это можно истолковать так, что, когда факторы, влияющие на продажи, являются общими для предыдущих трех лет (для расчета трехлетнего скользящего среднего), этот метод дает точный прогноз продаж.

ii. Метод экспоненциального сглаживания:

Аналогичен методу скользящей средней. В скользящей средней продажам прошлых лет придается равное значение, но при экспоненциальном сглаживании недавним прошлым продажам придается больший вес, чем предыдущим.Цель состоит в том, чтобы сгладить колебания временных рядов для точной оценки прогноза продаж.

Общее уравнение экспоненциального сглаживания имеет следующий вид:

Продажи в следующем году = a (продажи в этом году) + (1-a) (прогнозы на этот год)

Где,

a является константой и называется константой сглаживания или весом

.

, где a = вес продаж за текущий год

(1 -a) = Вес за непосредственно предшествующий год.

Если a = 1, то прогнозируемые продажи равны продажам текущего года. Если a = 0, то прогноз на текущий год совпадает с прогнозом на следующий год. Никакой регулировки не требуется.

Диапазон значения «a» составляет от 0 до 1. По практическим соображениям значение a выбирается между 0,1 и 0,4. Аналогичным образом могут быть рассмотрены наблюдения за предыдущий второй год, третий год и т. Д.

Ниже приводится практическая иллюстрация, чтобы лучше понять концепцию:

iii.Анализ временных рядов:

Временной ряд — это последовательность значений, переменная предполагает, что они соответствуют разным периодам времени. Данные о продажах, промышленном производстве, выручке или прибыли расположены в последовательности по периоду времени, образуя временной ряд. Скажем, годовые продажи за десять лет, если расположить их в хронологическом порядке по годам, дают нам временной ряд. Временной ряд продаж представляет четыре основных элемента вариаций продаж.

Это:

а.Тенденции,

г. Циклические вариации,

г. Сезонные вариации, и

г. Нестандартные факторы.

а. Тренд (T):

Тренд (T) представляет собой долгосрочное увеличение или уменьшение продаж. Это долгосрочное движение во временном ряду.

г. Циклические вариации (C):

Циклические вариации (C) представляют собой взлеты и падения в бизнесе, и их лучше понять, изучив природу бизнес-цикла.Взлеты в деловом цикле означают процветание, а спады — спад. Повороты в цикле происходят в регулярной последовательности. Временные ряды за длительный период времени указывают на циклы. Экспоненциальное сглаживание может удовлетворительно обнаруживать циклические изменения.

г. Сезонные колебания (S):

Сезонные колебания (S) представляют собой периодические движения за период времени, обычно один год. Например, климатические изменения, фестивальные периоды, рождественские праздники и т. Д. Происходят каждый год в определенный период времени, и они влияют на продажи некоторых продуктов.В период фестивалей наблюдается рост продаж одежды и товаров длительного пользования.

Сезонные колебания можно понять, когда данные временного ряда представлены ежемесячно или ежеквартально. Сезонные колебания происходят в определенное время года, и когда предполагается, что данные о продажах для некоторых продуктов в этот период увеличиваются, и, следовательно, процент от общего объема продаж высок. Если прошлые данные указывают на это, то процент продаж за предыдущие годы можно использовать для прогнозирования будущих продаж.

г. Факторы нестандартности (I):

Необычные факторы (I) — это неожиданные события, такие как войны, стихийные бедствия, забастовки в организации и т. Д., Которые невозможно предсказать заранее.

Эти четыре фактора объединяются для расчета оценки.

Таким образом, объем продаж = T x C x S x I

Прогноз продаж производится путем экстраполяции тенденций с корректировкой циклических и сезонных колебаний. Нерегулярные факторы нельзя предвидеть заранее, поэтому в будущих тенденциях продаж предусмотрены определенные резервы на случай непредвиденных обстоятельств.

iv. Регрессионный анализ:

Регрессионный анализ — это статистический метод, который используется для представления линейной зависимости между двумя или более переменными. Если существует связь между двумя переменными, то значение одной переменной можно предсказать с учетом информации о значении другой переменной. Этот метод можно использовать при прогнозировании продаж для измерения взаимосвязи между продажами фирмы и другими экономическими или демографическими показателями.

Dillon et.Ал (1987) определил регрессионный анализ как процедуру, которая определяет, насколько вариации зависимой переменной могут быть объяснены независимыми переменными.

В этой связи уместны четыре вопроса:

а. Отношения линейны?

г. Насколько сильна взаимосвязь, т.е. насколько хорошо мы можем предсказать зависимую переменную по значениям независимых переменных?

г. Является ли взаимосвязь статистически значимой?

г.Какая независимая переменная больше способствует объяснению вариации зависимой переменной?

Предположим, что личный доход и образование являются показателями продажи персональных компьютеров домашним хозяйствам, можно предположить, что продажи будут расти с увеличением личного дохода и образования. Но важно то, является ли регрессионная модель с продажами в качестве зависимой переменной и личным доходом и образованием в качестве независимых переменных линейной.

Это можно понять, когда изменение независимых переменных вызывает постоянное абсолютное изменение зависимой переменной.Во-вторых, какова степень родства? Например, если доход увеличится на 20 процентов, а среднее образование — на 10 процентов, каков будет процент увеличения продаж? В-третьих, исследователь должен проверить статистическую значимость модели. В противном случае уверенность в отношениях окажется под вопросом. В-четвертых, какая переменная, личный доход или образование, больше других способствует продажам?

v. Эконометрические модели :

Эконометрические модели — это математические модели, описывающие экономические отношения между переменными; говорят о взаимосвязи между спросом и располагаемым доходом.Изучение этих отношений помогает менеджерам принимать экономические решения. Эконометрика определяет, как различные экономические переменные взаимодействуют и влияют друг на друга.

Что касается применения эконометрики в прогнозировании продаж, прогнозисты изучают прошлые отношения между продажами и определяющими их переменными, такими как семейные доходы, структура расходов, поведение потребления и т.

No related posts.