Архів номерів

2018 21 22 23      
2017 15 16 17 18 19 20
2016 9 10 11 12 13 14
2015 3 4 5 6 7 8
2014 1 2        

Пошук

 

банер 1

 

unnamed

 

images

 

banner c111

 

logo-1 

ANNOTATION
In conditions of stiff market competition, strict requirements are being set to forecasting methods to secure reliable results of actual sales quantity prediction. The characteristic feature of sales forecasting methods is the use of time series. While taking into account the influence of time factor on sales (in straight-line, exponential forms, etc.), this approach does not account for and miss a number of factors that affect the sales. Moreover, a seller of goods must focus on factors that influence the decision of a buyer to buy his product (not his competitors’). Taking into account such features not only improves strategic planning, but also makes it possible to gain additional benefit due to impact on the buyer as the result of upgrading his sales process. An original model based on most likelihood method was created to solve the issue of sale forecast. The application of such a model has allowed to quantify an impact of each individual factor on probability of sales based on historical data. The most-likelihood method was applied to find multipliers of the logistic regression equation. Testing of the model in the terms of an industrial enterprise proved to be efficient. The sensitivity and specificity tests of the model affirmed its reliability. Basing on the results of calculations to estimate reliability, the ROC-curves were plotted for the basic and optimal values of logistic regression coefficients. Due to the model additional advantages over the competitors of the enterprise will be received.

Keywords: sales forecast, model, most-likelihood method, coefficients, reliability, advantages, enterprise.

АНОТАЦІЯ
Визначені вимоги до методів прогнозування щодо забезпечення надійних результатів визначення фактичної кількості продажів. З’ясовано, що характерною рисою більшої методів прогнозування продажів є використання часових рядів. Враховуючи вплив фактору часу на продажі (у прямолінійних, експоненційних формах тощо), цей підхід не розглядає та пропускає низку суттєвих факторів, які впливають на обсяги продажів. Існує потреба в інструментарії, завдяки якому продавець товарів може зосередитись на факторах, що впливають на рішення покупця купувати саме його товар. Врахування таких особливостей покращує стратегічне планування, дає можливість отримати додаткову вигоду через вплив на покупця в результаті вдосконалення товару та процесу продажу безпосередньо. З метою прогнозування продажів промислового підприємства пропонується модель, застосування якої дозволяє на основі історичних даних кількісно оцінити вплив кожного окремого фактору на вірогідність продажу. Для визначення множників рівняння логістичної регресії було застосовано метод найбільшої вірогідності. Тестування моделі в умовах промислового підприємства виявилося ефективним. Результати випробувань чутливості та специфічності моделі підтвердили його надійність. На підставі результатів розрахунків для оцінки надійності були побудовані криві помилок для базових та оптимальних значень коефіцієнтів логістичної регресії. Модель дозволяє отримувати додаткові переваги над конкурентами підприємства.

Ключові слова: прогноз продаж, продаж, модель, можливості методу, коефіцієнти, надійність, переваги, підприємство.

АННОТАЦИЯ
Определены требования к методам прогнозирования по обеспечению надежных результатов определения фактического количества продаж. Установлено, что характерной чертой большей методов прогнозирования продаж является использование временных рядов. Учитывая влияние фактора времени на продаже (в прямолинейных, экспоненциальных формах и т.п.), этот подход не рассматривает и упускает ряд существенных факторов, влияющих на объемы продаж. Существует потребность в инструментарии, благодаря которому продавец товаров может сосредоточиться на факторах, влияющих на решение покупателя покупать именно его товар. Учет таких особенностей улучшает стратегическое планирование, дает возможность получить дополнительную выгоду через воздействие на покупателя в результате совершенствования товара и повышении эффективности процесса продажи. С целью прогнозирования продаж промышленного предприятия предложена математическая модель, основанная на методе наибольшего правдоподобия. Использование такой модели позволяет на основе исторических данных количественно оценить влияние каждого отдельного фактора на вероятность продажи. Тестирование модели в условиях промышленного предприятия оказалось эффективным. Результаты испытаний чувствительности и специфичности модели подтвердили ее надежность. На основании результатов расчетов для оценки надежности были построены кривые ошибок для базовых и оптимальных значений коэффициентов логистической регрессии. Модель позволяет получать дополнительные преимущества над конкурентами предприятия.

Ключевые слова: прогноз продаж, продажа, модель, возможности, коэффициент, надежность, преимущества, предприятие.

Завантажити статтю (pdf)