[ОТВЕТИТЬ]
Опции темы
27.10.2011 16:56  
Genes
День добрый!

Ребята, поделитесь опытом как бороться с отображением дефицита при заказе товара.
Дело в том, что организация занимается оптовыми продажами запчастей и зачастую дефицит бьется менеджерами некорректно, следовательно его надо обрезать. Так вот об алгоритм обрезки пиковых значений сломали восемь тысяч копий :)
Может у кого есть опыт в этом деле, подскажите, плиз...
 
27.10.2011 17:22  
Goncharov
Добрый день. А можно как-то иначе объяснить? Может на примере получится описать проблему? А то не совсем понятно сформулирован вопрос :)
 
27.10.2011 18:18  
Genes
Суть проблемы состоит в том, что не можем определить каким образом обрабатывать дефицит:
например менеджер вместо количества дефицита 2 штуки забил по ошибке в программу номер товара 11334. И получается, что дефицит фиксируется как 11334 штуки, хотя он на самом деле 2 штуки.
Пример 2. Клиент через сервисную программу или через почту делает заявку не на 50 штук а на 500 (чисто механическая ошибка) И у нас уже дефицит не 50 штук, а 500 штук!!!!!!!!! И мы пускаем в заказ количество с учетом неправильного дефицита. и это хорошо, если таких позиций ну хотя бы 100, а если 80 000?
Необходима "защита от дурака" если хотите.
 
27.10.2011 19:27  
sf13
Цитата:
Суть проблемы состоит в том, что не можем определить каким образом обрабатывать дефицит:
например менеджер вместо количества дефицита 2 штуки забил по ошибке в программу номер товара 11334. И получается, что дефицит фиксируется как 11334 штуки, хотя он на самом деле 2 штуки.
Пример 2. Клиент через сервисную программу или через почту делает заявку не на 50 штук а на 500 (чисто механическая ошибка) И у нас уже дефицит не 50 штук, а 500 штук!!!!!!!!! И мы пускаем в заказ количество с учетом неправильного дефицита. и это хорошо, если таких позиций ну хотя бы 100, а если 80 000?
Необходима "защита от дурака" если хотите.
Добрый день, Геннадий.

ИМХО:

1. Рассчитать дефицит по статистике остатка и продаж (пример расчёта и модель для проверки алгоритма в файле).

2. Сравнить результат с поступившим от менеджеров

3.1. При значительном отличии разбираться и/или брать результат по статистике

3.2. При допустимом отличии варианты:
а) брать большее ("на возможное развитие")
б) брать меньшее ("экономный вариант")
в) брать среднее ("и нашим, и Вашим")
Вложения
Тип файла: rar Упущенный сбыт.rar (16.9 Кб, 345 просмотров)
 
28.10.2011 00:23  
andrey_f
Привет всем.
Файл Сергея, как всегда, дает исчерпывающий ответ, но вставлю и свои 20 копеек.

Цитата:
Сообщение от Genes
об алгоритм обрезки пиковых значений сломали восемь тысяч копий
Прежде всего нужно обозначить, что пики - это выбросы, нетипично большие продажи, которые не повторятся в будущем или вероятность их возникновения из частотного анализа продаж настолько мала, что нам невыгодно хранить запас под сделку такого объема (тут еще нужно предусмотреть, чтобы такая продажа действительно не совершилась, т.к. если текущий запас будет позволять сделать такую продажу, то продавец ей непременно воспользуется и обнулит запас, пусть и раз в год, но надолго).

Пики - пиками, а дефицит - обратная сторона подготовки статистики к прогнозу. Дефицит можно определять двумя способами:
1. фиксацией запросов и, соответственно, подсчетом тех, что не были удовлетворены из текущего остатка (или в течении какого-то времени - коэффициент отложенного уровня сервиса, если клиент хочет сразу, но готов подождать).
Какие подводные камни:
- как и сказано выше, ошибки (опечатки) при фиксации запросов,
- клиент каждый день запрашивает товар в надежде на то, что он все таки появится - в результате получаем 10 запросов вместо одного реального.
- клиент знает, что товара нет и не запрашивает его - получаем отсутствие запроса при его наличии.
Все эти моменты можно попытаться решить организационно, наладив процесс у себя и во взаимодействии по данному вопросу с клиентом (опять же с новыми клиентами будет сложнее).
2. статистически через медиану (срединное значение) продаж (возможны и другое способы, но этот мне видится наиболее простым и адекватным).
Подводные камни:
- алгоритм приемлемо работает для товаров постоянного (частого) спроса, а если мы хотим отслеживать доступность товаров редкого спроса, то информация будет неверной.
Выход вижу в определении уровня доступности на товары частого спроса - статистически, а но товары редкого спроса - по фиксации запросов. Ну и в любом случае, как сказал Сергей, можно сравнивать результаты обоих методов и на основе этого принимать решение.

Данный вопрос уже обсуждался в следующих темах:

Подсчет количества дней наличия товара

Корректировка статистики продаж по дефициту и пикам
 
28.10.2011 16:37  
Genes
Спасибо Вам, ребята, за такую активность!

Но так как я новичок в этом деле прошу объяснить мне на простом примере:
клиент в течение месяца делает следующие запросы
1 число 55 штук
6 число 68 штук
15 число 44 штуки
27 число 154 штуки (ошибочно)
28 число 52 штуки
31 число 61 штука

Вопрос: как грамотно обрезать ошибочный всплеск?
 
28.10.2011 18:29  
VVY
Цитата:
Сообщение от Genes
Спасибо Вам, ребята, за такую активность!

Но так как я новичок в этом деле прошу объяснить мне на простом примере:
клиент в течение месяца делает следующие запросы
1 число 55 штук
6 число 68 штук
15 число 44 штуки
27 число 154 штуки (ошибочно)
28 число 52 штуки
31 число 61 штука

Вопрос: как грамотно обрезать ошибочный всплеск?
Добрый день!
Сортируете по возрастанию продажи и обрезаете % с накопительным итогом. Обычно последние 10-3%, у Андрея есть методика. Смотрите форум.
 
29.10.2011 01:26  
andrey_f
Цитата:
Сообщение от Genes
Но так как я новичок в этом деле прошу объяснить мне на простом примере:
клиент в течение месяца делает следующие запросы
1 число 55 штук
6 число 68 штук
15 число 44 штуки
27 число 154 штуки (ошибочно)
28 число 52 штуки
31 число 61 штука

Вопрос: как грамотно обрезать ошибочный всплеск?
Геннадий, я бы не стал анализировать всплески по 6 точкам, вполне возможно, что у вас каждый месяц есть такой всплеск (опять же не факт, что это ошибка, из представленных данных этого не увидеть).
Попробуйте на большем интервале, например, полугодовом (если есть высокая сезонность, то нужно разделять периоды).
 
31.10.2011 10:02  
Genes
Ok, будем "кумекать"...
 
01.11.2011 15:52  
Genes
Цитата:
Сообщение от administrator
Привет всем.
Файл Сергея, как всегда, дает исчерпывающий ответ, но вставлю и свои 20 копеек.

Цитата:
Сообщение от Genes
об алгоритм обрезки пиковых значений сломали восемь тысяч копий
Прежде всего нужно обозначить, что пики - это выбросы, нетипично большие продажи, которые не повторятся в будущем или вероятность их возникновения из частотного анализа продаж настолько мала, что нам невыгодно хранить запас под сделку такого объема (тут еще нужно предусмотреть, чтобы такая продажа действительно не совершилась, т.к. если текущий запас будет позволять сделать такую продажу, то продавец ей непременно воспользуется и обнулит запас, пусть и раз в год, но надолго).

Пики - пиками, а дефицит - обратная сторона подготовки статистики к прогнозу. Дефицит можно определять двумя способами:
1. фиксацией запросов и, соответственно, подсчетом тех, что не были удовлетворены из текущего остатка (или в течении какого-то времени - коэффициент отложенного уровня сервиса, если клиент хочет сразу, но готов подождать).
Какие подводные камни:
- как и сказано выше, ошибки (опечатки) при фиксации запросов,
- клиент каждый день запрашивает товар в надежде на то, что он все таки появится - в результате получаем 10 запросов вместо одного реального.
- клиент знает, что товара нет и не запрашивает его - получаем отсутствие запроса при его наличии.
Все эти моменты можно попытаться решить организационно, наладив процесс у себя и во взаимодействии по данному вопросу с клиентом (опять же с новыми клиентами будет сложнее).
2. статистически через медиану (срединное значение) продаж (возможны и другое способы, но этот мне видится наиболее простым и адекватным).
Подводные камни:
- алгоритм приемлемо работает для товаров постоянного (частого) спроса, а если мы хотим отслеживать доступность товаров редкого спроса, то информация будет неверной.
Выход вижу в определении уровня доступности на товары частого спроса - статистически, а но товары редкого спроса - по фиксации запросов. Ну и в любом случае, как сказал Сергей, можно сравнивать результаты обоих методов и на основе этого принимать решение.

Данный вопрос уже обсуждался в следующих темах:

Подсчет количества дней наличия товара

Корректировка статистики продаж по дефициту и пикам

Спасибо за развернутый ответ. Быть может подскажите где можно почитать подробнее об этом методе?
О его применении на практике.
 
 


Опции темы



Часовой пояс GMT +3, время: 01:16.

Все в прочитанное - Календарь - RSS - - Карта - Вверх 👫 Яндекс.Метрика
Форум сделан на основе vBulletin®
Copyright ©2000 - 2016, Jelsoft Enterprises Ltd. Перевод: zCarot и OlegON
В случае заимствования информации гипертекстовая индексируемая ссылка на Форум обязательна.