Прогноз объема продаж в магазинах спортивных товаров на основе демографической информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Задание

Можно ли на основе демографической информации предсказать объем продаж в магазинах спортивных товаров? В файле Спорттовары.xls содержится информация о покупателях в случайно выбранных магазинах, принадлежащих одной франчайзинговой сети. Следовательно, все магазины имеют одинаковый размер и торгуют одинаковыми товарами.

Проанализируйте распределение переменных, процентные доли, определите основные характеристики существующей числовой информации: среднее значение, вариацию и форму распределения… Выявите характер зависимости между переменными. Какие выводы и рекомендации отделу продаж можно сделать?

Дополните свой отчет диаграммами и другой статистической информацией.

Решение

Данные о покупателях представлены во табл.1 приложения. В ней содержатся сведения о возрасте, поле, наличии жилья, брачных отношениях, образовании, среднем доходе, наличии и количестве детей, среднегодовой сумме потраченных на спорттовары средств, сумме потраченной на спорттовары в текущем году.

Выполним первичную статистическую обработку данных. Всего опрошено 250 покупателей. Как следует из табл. 1, в выборке практически в равных долях представлены мужчины и женщины: 49,2% и 50,8%. Также примерно равны доли клиентов, состоящих и не состоящих в браке: 49,6% и 50,4%. По признаку «наличие собственного жилья» различия сильнее: 52,0% клиентов свое жилье имеют, 48,0% ? нет, но, как видим, это различие составляет всего 2 процентных пункта.

Наглядно данные из табл. 1 представлены на рис. 1 и рис. 2.

Таблица 1. Распределение клиентов по полу, наличию собственного жилья и брачным отношениям

по полу	по наличию собственного жилья	по брачным отношениям
	человек	доля, %		человек	доля, %		человек	доля, %
муж.	123	49,2	Есть	130	52,0	Да	124	49,6
жен.	127	50,8	Нет	120	48,0	Нет	126	50,4
Итого	250	100,0	Итого	250	100,0	Итого	250	100,0

Распределение по полу Распределение по наличию жилью

Рис. 1. Распределение клиентов по полу и наличию жилья

Рис. 2. Распределение клиентов по отношению к браку

Другой вид имеет распределение клиентов по уровню образования (табл. 2). Доля имеющих среднее образования почти в 3 раза превышает удельный вес имеющих высшее. Это показано на рис. 3. Наконец, количество детей у клиентов торговой сети распределилось следующим образом (табл. 3 и рис. 4.).

клиент распределение покупка продажа

Таблица 2. Распределение клиентов по уровню образования

	человек	доля, %
Среднее	187	74,8
Высшее	63	25,2
Итого	250	100,0

Рис. 3. Распределение клиентов по образованию

Таблица 3. Распределение клиентов по количеству детей

	человек	доля, %
Нет детей	124	49,6
1 ребенок	61	24,4
2 детей	37	14,8
3 детей	28	11,2
Итого	250	100,0

Рис. 4. Распределение клиентов по количеству детей

Почти половина клиентов (49,6%) детей не имеют, доля имеющих одного ребенка в два раза меньше (24,4%). Доли клиентов с большим количеством детей 11,2%.

Вывод: клиентами магазина примерно в одинаковых долях являются как мужчины, так и женщины, как имеющие собственное жилье, так его не имеющие, как состоящие в браке, так и не состоящие. При этом большинство из них (3/4) имеет среднее образование, половина клиентов бездетна, четверть имеет одного ребенка.

Количественные непрерывные признаки представлены в выборке возрастом, доходом, среднегодовой суммой потраченных средств, суммой, потраченной в текущем году. Преобразуем данные в интервальные ряды.

Для выбора количества и ширины интервалов используем формулу Стерджесса:

k = 1 + log2n (1)

где n ? объем выборки; k ? количество интервалов.

Ширина каждого интервала выбирается одинаковой и равной:

(2)

С использованием формулы Стерджесса получили следующие параметры группировки (табл. 4).

Таблица 4. Параметры группировки непрерывных признаков

	Возраст	Доход	Ср_Покупки	Покупки
Объем выборки n	250	250	250	250
Минимальное значение xmin	21	10 200	0,0	46,550
Максимальное значение xmax	76	130 700	3 918,0	5 564,127
Количество интервалов k	8	8	8	8
Ширина интервала Д	7	15 063	489,8	689,70

Результаты группировки данных о возрасте представлены в табл. 4 и на рис. 5. Из таблицы и гистограммы видно, что большинство клиентов принадлежат возрастной категории от 21 до 28 (19,6%) и от 49 до 56 (16,4%) лет. В общей сложности это более трети покупателей (36%). В возрастных категориях 28-35, 35-42 и 42-49 лет находится примерно равное количество клиентов - чуть более 13% в каждой. Общая доля этих возрастных групп 40,4%. Люди более старшего возраста пользуются услугами данной торговой сети реже, так как доли групп 56-63, 63-70 и 70-77 лет равны 7-8%. Общая доля клиентов старше 56 лет - 23,6%.

Таблица 5. Группировка данных о возрасте

№ группы	Интервал, лет	Середина интервала	Число клиентов	Доля, %
1	21 ? 28	24,5	49	19,6
2	28 ? 35	31,5	34	13,6
3	35 ? 42	38,5	34	13,6
4	42 ? 49	45,5	33	13,2
5	49 ? 56	52,5	41	16,4
6	56 ? 63	59,5	20	8,0
7	63 ? 70	66,5	21	8,4
8	70 ? 77	73,5	18	7,2
Итого			250	100,0

Рис. 5. Распределение клиентов по возрасту

Для всех количественных признаков могут быть рассчитаны показатели, характеризующие центр распределения и вариацию. К первым относятся среднее значение, мода и медиана, ко вторым ? дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Среднее значение рассчитывалось по формуле (функция =СРЗНАЧ() в Excel):

(3)

где x_i ? i-е значение показателя; n ? количество наблюдение (n = 250).

Для возраста лет.

Медиана Me находилась по формуле:

(4)

Где x₀ ? нижняя граница интервала, который содержит медиану; h ? длина интервала, содержащего медиану; ? сумма частот; f_Me-1 ? накопленная частота интервала, предшествующего медианному; f_Me ? частота медианного интервала.

Медианным считается первый из интервалов, у которого накопленная частота превышает медианную единицу .

Для возраста медианный интервал 42 ? 49. года

Этот результат означает, что половина клиентов оказалась моложе 44 лет, а половина - старше.

Значение моды Mo для интервального ряда:

(5)

где x₀ ? нижняя граница модального интервала; h ? длина модального интервала; f_Мо-1 ? частота предмодального интервала; f_Мо ? частота модального интервала; f_Мо+1 ? частота послемодального интервала.

Модальным является интервал, имеющий наибольшую частоту.

Для возраста модальный интервал 21 - 28.

лет.

Дисперсия - это средний квадрат отклонений значения признака от его средней величины.

(6)

где x_i ? i-е значение показателя; ? среднее значение x_i; n ? общее количество наблюдений.

Для возраста дисперсия равна у² ? 240,7.

Применение дисперсии как показателя вариации не всегда удобно, так как она имеет размерность квадрата исходной величины. Это порождает сложность для интерпретации. Поэтому чаще используется показатель среднее квадратичное отклонение:

(7)

Среднее квадратичное отклонение известно также как стандартное отклонение, потому что это общепринятая мера среднего отклонения значений признака от центра распределения.

Для возраста клиентов

Чем меньше среднее квадратичное отклонение, тем ближе элементы совокупности к своему среднему значению.

Что бы определить, какую долю среднего значения величины составляет её средний разброс, используется коэффициент вариации. Он обычно исчисляется в процентах.

(8)

Получаем для возраста:

Группировка данных о доходе клиентов показана в табл. 6 и на рис. 6.

Как следует из таблицы и гистограммы, наибольшая доля клиентов имеет доход чуть ниже среднего (интервал 40326 ? 55389 при среднем значении 55 504 долл.) и значительно ниже среднего (интервал 25263 ? 40326). Меньше всего клиентов с высоким доходом, общая доля клиентов с доходом выше 85 515 долл. всего 15,6%.

Таблица 6. Группировка данных о доходах

№ группы	Интервал, долл.	Середина интервала	Число клиентов	Доля, %
1	10200 ? 25263	17 731,5	47	18,8
2	25263 ? 40326	32 794,5	34	13,6
3	40326 ? 55389	47 857,5	52	20,8
4	55389 ? 70452	62 920,5	42	16,8
5	70452 ? 85515	77 983,5	36	14,4
6	85515 ? 100578	93 046,5	17	6,8
7	100578 ? 115641	108 109,5	13	5,2
8	115641 ? 130704	123 172,5	9	3,6
Итого			250	100,0

Среднее значение долл., мода Mo = 50 009,4 долл., медиана Me = 53 071,6 долл., т. е. половина клиентов имеют доход меньше этого значения, половина - больше.

Дисперсия у² ? 877 249 944, среднеквадратическое отклонение у ? 29 618, коэффициент вариации V = 53,36%, т. е. довольно велик и средний разброс составляет более половины среднего значения.

Группировка данных о среднегодовых покупках (табл. 7 и рис. 7).

Рис. 6. Распределение клиентов по доходу

Таблица 7. Группировка данных по средней покупке

№ группы	Интервал, долл.	Середина интервала	Число клиентов	Доля, %
1	0 ? 489,8	244,9	116	46,4
2	489,8 ? 979,6	734,7	54	21,6
3	979,6 ? 1469,4	1 224,5	38	15,2
4	1469,4 ? 1959,2	1 714,3	26	10,4
5	1959,2 ? 2449	2 204,1	10	4,0
6	2449 ? 2938,8	2 693,9	3	1,2
7	2938,8 ? 3428,6	3 183,7	1	0,4
8	3428,6 ? 3918,4	3 673,5	2	0,8
Итого			250	100,0

Наибольшее число клиентов относится к 1 группе, их средняя покупка колеблется от 0 до 489,8 долл. Это составляет 46% от всей выборки. Доля каждой последующей группы меньше по сравнению с предыдущей. Удельный вес клиентов, тратящих в среднем в год на спорттовары больше 2 449,0 долл (три последние группы). составляет всего 2,4%.



Рис. 7. Распределение клиентов по средней покупке

Среднее значение долл., мода Mo = 319,2 долл., медиана Me = 571,4 долл., т. е. половина клиентов в прошедшие три года покупали в среднем в год меньше, чем на 571,4 долл., половина - больше.

Дисперсия у² ? 553 235,6, среднеквадратическое отклонение у ? 743,8, коэффициент вариации V = 101,15%, т. е. средний разброс очень велик и превышает среднее значение признака.

Группировка покупателей по сумме покупок в текущем году представлена в табл. 8 и на рис. 8.

Таблица 8. Группировка данных по сумме покупок в текущем году

№ группы	Интервал, долл.	Середина интервала	Число клиентов	Доля, %
1	46,55 ? 736,25	391,4	100	40,0
2	736,25 ? 1425,95	1 081,1	71	28,4
3	1425,95 ? 2115,65	1 770,8	43	17,2
4	2115,65 ? 2805,35	2 460,5	20	8,0
5	2805,35 ? 3495,05	3 150,2	12	4,8
6	3495,05 ? 4184,75	3 839,9	3	1,2
7	4184,75 ? 4874,45	4 529,6	0	0,0
8	4874,45 ? 5564,15	5 219,3	1	0,4
Итого			250	100,0

Гистограммы распределения покупок в текущем году и средних покупок имеют сходный вид. Наибольшую долю в группировке по сумме покупок за год также имеет первая группа, т. е. клиенты с минимальной суммой покупки составляют 40,0%. Далее, с ростом суммы доля соответствующей группы уменьшается. Клиенты, которые тратят большие суммы (три последние группы в сумме) составляют 1,6%.

Показатели центра распределения. Среднее значение долл., мода Mo = 581,20 долл., медиана Me = 979,10 долл., т. е. половина клиентов в текущем году сделала покупок менее, чем на 979,10 долл., половина - более.

Показатели вариации. Дисперсия у² ? 824 345,30, среднеквадратическое отклонение у ? 907,88, коэффициент вариации V = 76,68%, что достаточно много.

Рис. 8. Распределение клиентов по сумме покупок в текущем году

Итоговые значение статистических показателей, характеризующих количественные данные, представлены в сводной таблице (табл. 9).

Таблица 9. Показатели центра распределения и вариации

	Возраст	Доход	Ср_Покупки	Покупки
Минимум	21	10 200	0,0	46,550
Максимум	76	130 700	3 918,0	5 564,127
Размах	55	120 500	3 918,0	5 517,577
Мода	26,4	50 009,4	319,2	581,2
Медиана	43,7	53 071,6	571,4	979,102
Среднее	45,0	55 504,0	735,3	1 184,033
Дисперсия	240,7	877 249 944	553 235,6	824 245,302
Среднеквадратическое отклонение	15,5	29 618	743,8	907,880
Коэффициент вариации	34,51	53,36	101,15	76,68

Выводы по анализу распределения переменных:

- Вариация средней суммы покупки велика, 101%, средняя сумма покупок за год имеет достаточно большую вариацию - 76%

- Среди клиентов торговой сети мужчины и женщины, имеющие собственное жилье и его не имеющие, состоящие в браке и не состоящие распределены в равных долях.

- Доля клиентов со средним образованием значительно превышает долю клиентов с высшим.

- Половина покупателей не имеет детей, еще четверть имеет всего одного ребенка.

- Большой удельный вес имеют клиенты в возрасте от 21 до 28 лет и от 49 до 56 лет. Достаточно много покупателей в возрастных группах от 28 до 49 лет. Покупателей старше 56 лет значительно меньше.

- Значительную долю составляют покупатели с низким доходом и с доходом, близким к среднему (но ниже его). Доля обеспеченных покупателей мала.

- Клиентов, делающих крупные покупки, мало.

- Велика доля клиентов с небольшой суммой средних покупок за прошлые годы и в текущем году.

Найдем, имеются ли статистически значимые связи между затратами на спорттовары в текущем году и другими характеристиками выборки.

Для анализа связи между качественными и количественными показателями используем сопряженные таблицы и критерий ч².

Суть метода состоит в следующем.

Выдвигаются две гипотезы: основная Н₀ (рассматриваемые признаки независимы) и альтернативная Н₁ (признаки зависимы). Принимаем уровень значимости б (в данной работе везде принято б = 0,05).

Далее строится таблица сопряженности признаков. Один признак располагается по строкам, другой - по столбцам. В клетках указана фактическая частота, то есть сколько раз такое сочетание данных встречается в выборке.

Затем строится аналогичная таблица, содержащая теоретические частоты (частоты, ожидаемые при H₀), рассчитанные по следующей формуле:

(9)

где f_Oi, f_Oj ? сумма частот по i-й строке и по j-у столбцу соответственно; ? общая сумма частот.

Потом следует выяснить, насколько значимо отличаются фактические и теоретические частоты. Для этого используется ч²-критерий, рассчитываемый по формуле:

(10)

Далее сравниваются значения и . Последнее определяется по уровню значимости и числу степеней свободы df. Число степеней свободы принимается равным произведению количества строк в таблице сопряженности, уменьшенного на 1 на количество столбцов, уменьшенное на 1.

Если , то есть фактические и теоретические частоты значимо отличаются друг от друга, есть основания отвергнуть гипотезу H₀ и принять гипотезу H₁. Следовательно предположение о наличии связи между признаками считается верным. В противном случае () оснований отвергнуть H₀ нет, признается отсутствие статистически значимой связи между признаками.

Проверим гипотезу о связи между полом и суммой, потраченной клиентом в текущем году.

Основная гипотеза Н₀: рассматриваемые признаки независимы.

Альтернативная гипотеза Н₁: признаки зависимы.

Для построения таблиц сопряженности используем инструмент Excel «сводные таблицы». Таблица сопряженности с фактическими частотами представлена в Приложении 1, табл. П2. Таблица сопряженности с теоретическими частотами - см. табл. П3, расчет теоретических частот проводился по формуле (9). Расчет значения представлен в табл. П4.

Получаем

Учитывая количество строк в таблицах сопряженности, равное 2, и количество столбцов, равное 8, получаем количество степеней свободы df = (2 ? 1) · (8 ? 1) = 7. Принимаем б = 0,05.

Получаем

Нет оснований отвергнуть гипотезу H₀. Гипотеза H₁ отвергается: между полом покупателя и суммой покупок в текущем году нет статистически значимой связи.

Проверим гипотезу о связи между наличием собственного жилья и суммой, потраченной клиентом в текущем году.

Основная гипотеза Н₀: рассматриваемые признаки независимы.

Альтернативная гипотеза Н₁: признаки зависимы.

Таблица сопряженности с фактическими частотами представлена в Приложении 1, табл. П5. Таблица сопряженности с теоретическими частотами - см. табл. П6. Расчет значения представлен в табл. П7.

Получаем

Учитывая количество строк в таблицах сопряженности, равное 2, и количество столбцов, равное 8, получаем количество степеней свободы df = (2 ? 1) · (8 ? 1) = 7. Принимаем б = 0,05.

Получаем

Гипотеза H₀ отвергается. Принимается гипотеза H₁: между наличием собственного жилья и суммой покупок в текущем году есть статистически значимая связь.

Анализ таблиц сопряженности позволяет утверждать, что владельцы собственного жилья покупают больше. Данная зависимость выглядит логично, если учесть, что на съемной квартире больше препятствий для размещения спортинвентаря, тренажеров и т. п.

Проверим гипотезу о связи между тем, состоит ли клиент в браке и суммой, потраченной в текущем году.

Основная гипотеза Н₀: рассматриваемые признаки независимы.

Альтернативная гипотеза Н₁: признаки зависимы.

Таблица сопряженности с фактическими частотами представлена в Приложении 1, табл. П8. Таблица сопряженности с теоретическими частотами - см. табл. П9. Расчет значения представлен в табл. П10.

Получаем

Учитывая количество строк в таблицах сопряженности, равное 2, и количество столбцов, равное 8, получаем количество степеней свободы df = (2 ? 1) · (8 ? 1) = 7. Принимаем б = 0,05.

Получаем

Гипотеза H₀ отвергается. Принимается гипотеза H₁: между наличием собственного жилья и суммой покупок в текущем году есть статистически значимая связь.

Анализ таблиц сопряженности позволяет утверждать, что клиенты, не состоящие в браке, покупают больше.

Проверим гипотезу о связи между уровнем образования клиента и суммой, потраченной им в текущем году.

Основная гипотеза Н₀: рассматриваемые признаки независимы.

Альтернативная гипотеза Н₁: признаки зависимы.

Таблица сопряженности с фактическими частотами представлена в Приложении 1, табл. П11. Таблица сопряженности с теоретическими частотами - см. табл. П12. Расчет значения представлен в табл. П13.

Получаем

Учитывая количество строк в таблицах сопряженности, равное 2, и количество столбцов, равное 8, получаем количество степеней свободы df = (2 ? 1) · (8 ? 1) = 7. Принимаем б = 0,05.

Получаем

Гипотеза H₀ отвергается. Принимается гипотеза H₁: между уровнем образования и суммой покупок в текущем году есть статистически значимая связь.

Анализ таблиц сопряженности позволяет утверждать, что клиенты, имеющие средние образование, покупают больше.

Проверим гипотезу о связи между количеством детей и суммой, потраченной клиентом в текущем году.

Основная гипотеза Н₀: рассматриваемые признаки независимы.

Альтернативная гипотеза Н₁: признаки зависимы.

Таблица сопряженности с фактическими частотами представлена в Приложении 1, табл. П14. Таблица сопряженности с теоретическими частотами - см. табл. П15. Расчет значения представлен в табл. П16.

Получаем

Учитывая количество строк в таблицах сопряженности, равное 2, и количество столбцов, равное 8, получаем количество степеней свободы df = (4 ? 1) · (8 ? 1) = 21. Принимаем б = 0,05.

Получаем

Гипотеза H₀ отвергается. Принимается гипотеза H₁: между количеством детей и суммой покупок в текущем году есть статистически значимая связь.

Анализ таблиц сопряженности показывает, что клиенты, имеющие меньшее количество детей, покупают больше.

Для оценки тесноты связи между количественными признаками будем использовать коэффициент корреляции. Значимость коэффициента корреляции будем проверять t-критерием Стьюдента.

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

(11)

В данной работе для расчета коэффициента корреляции используется функция Excel =КОРРЕЛ().

Значение r>0 указывает на положительную связь, r<0 ? на отрицательную. Для оценки силы связи используется шкала Чеддока (табл. 10)

Таблица 10. Шкала Чеддока

Показатели тесноты связи	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,99
Характеристика силы связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	весьма высокая

Функциональная связь обозначается 1, а отсутствие связи ? 0.

Для оценки значимости используем t-критерий Стьюдента. Эмпирическое значение рассчитывается по формуле:

 (11)

Критическое значение t_кр находится по таблице или рассчитывается с помощью функции Excel = СТЬЮДРАСПОБР() с учетом значения б (принимаем б = 0,05)и количества степеней свободы, которое равно df = n ? 2.

Если нулевая гипотеза об отсутствии значимости отвергается и признается, что коэффициент корреляции статистически значим. В противном случае принимается Н₀. Следует обратить внимание, что сила связи и значимость ? разные понятия. Величина коэффициента корреляции может указывать на слабую связь, но при этом он будет статистически значим и наоборот.

Как показывают расчеты значение коэффициента корреляции между возрастом клиента и суммой покупок r = -0,0077. Такое значение говорит о том, что связь между этими показателями практически отсутствует. Тем не менее, проверим статистическую значимости полученного коэффициента.

Выдвигаются две гипотезы.

Гипотеза Н₀: r = 0.

Гипотеза Н₁: r ? 0, то есть коэффициент корреляции статистически значим.

Находим:

б = 0,05; df = 250 ? 2 = 248; t_кр = 1,9696

, нет оснований отвергнуть H₀, связь между возрастом покупателя и суммой покупок отсутствует.

Проверим наличие связи между доходом и суммой покупок в текущем году. Расчет в Excel дает значение коэффициента корреляции r = 0,6624. По шкале Чеддека такое значение говорит о том, что между показателями существует положительная заметная связь Проверим статистическую значимости полученного коэффициента.

Выдвигаются две гипотезы.

Гипотеза Н₀: r = 0.

Гипотеза Н₁: r ? 0, то есть коэффициент корреляции статистически значим.

Находим:

б = 0,05; df = 250 ? 2 = 248; t_кр = 1,9696

, гипотеза H₀ отвергается, принимается гипотеза H₁: положительная заметная связь между доходом и суммой покупок есть и она значима.

Проверим наличие связи между среднегодовой суммой покупки в 3 предыдущих года и суммой покупок в текущем году. Расчет в Excel дает значение коэффициента корреляции r = 0,5825. По шкале Чеддока такое значение говорит о том, что между показателями существует положительная заметная связь Проверим статистическую значимости полученного коэффициента.

Выдвигаются две гипотезы.

Гипотеза Н0: r = 0.

Гипотеза Н1: r ? 0, то есть коэффициент корреляции статистически значим.

Находим:

б = 0,05; df = 250 ? 2 = 248; tкр = 1,9696

, гипотеза H0 отвергается, принимается гипотеза H₁: положительная заметная связь между средней суммой покупок в прошлые 3 года и суммой покупок в текущем году есть и она значима.

Для пар зависимостей, где найдена значимая статистическая зависимость (между доходом и суммой покупок в текущем году и между среднегодовой суммой покупки в 3 предыдущих года и суммой покупок в текущем году), построим поле рассеяния и график полученной линейной зависимости.

В таблице ниже приведены коэффициенты линейных уравнений зависимости.

y = kx + b	k	b
доход- сумма покупок	0,0136	-20,603
сумма покупок за текущий год-ср сумма покупок за 3 года	0,711	661,25

Рис. 9 Поле рассеяния и зависимость «доход-сумма покупок»

Рис.10 Поле рассеяния и зависимость «средняя сумма покупки за текущий год - ср сумма покупки за 3 года»

Выводы и рекомендации

1. Клиента данной торговой сети можно охарактеризовать как молодого мужчину или женщину (с равной вероятностью) со средним образованием, с доходом ниже среднего или близким к среднему, бездетного или имеющего одного ребенка. С равной вероятностью клиент может состоять или не состоять в браке, иметь или не иметь собственное жилье.

2. Пол и возраст клиента не влияют на сумму покупки.

3. На сумму покупки оказывают положительное влияние наличие собственного жилья, отсутствие брачных отношений, бездетность, высокий уровень дохода, наличие среднего образования по сравнению с высшим. Отмечено также, что клиенты с большой средней суммой покупок в прошлые годы склонны продолжить эту тенденцию и в текущем году.

Можно рекомендовать принять меры по привлечению новых клиентов из групп, в настоящее время не являющихся активными покупателями. Показано, что у покупателей с большими доходами данная сеть магазинов особой популярностью не пользуется. Вместе с тем, установлена положительная связь между величиной дохода и размером покупки. Соответственно, привлечение клиентов с высокими доходами будет особенно эффективно и даст дополнительную выручку.

Следует обратить внимание на поощрение лояльности клиентов, так как показано, что покупатели, тратившие в магазинах сети большие суммы ранее, продолжают это делать и сейчас.

Рекомендуется разработать мероприятия (реклама, система скидок, ассортимент товаров и т. д.) для привлечения клиентов, состоящих в браке и имеющих детей, для привлечения этих групп клиентов.

Приложение 1

Таблица П1. Исходные данные

...

Клиент	Возраст	Пол	Жилье	Брак	Образование	Доход	Кол-во детей	Ср_Покупки	Покупки
1	73	0	0	0	1	$16 400	1	$246	$218
2	22	0	1	1	0	$108100	3	$1 622	$2 632
3	51	1	1	1	1	$97 300	1	$0	$3 048
4	48	1	1	1	1	$26 800	0	$536	$435
5	57	1	0	0	1	$11 200	0	$0	$106
6	29	0	0	0	1	$42 800	0	$856	$759
7	33	0	0	0	1	$34 700	0	$0	$1 615
8	55	0	1	1	0	$80 000	0	$2 400	$1 985
9	62	1	1	0	1	$60 300	0	$0	$2 091
10	37	1	1	1	0	$62 300	0	$1 869	$2 644
11	63	1	0	1	1	$94 200	1	$1 413	$1 211
12	31	1	1	1	0	$73 800	0	$2 214	$3 120
13	34	1	1	0	1	$45 900	2	$459	$416
14	45	1	0	0	0	$52 600	1	$0	$1 773
15	53	0	1	1	1	$82 200	1	$0	$1 517
16	49	0	1	1	1	$76 700	2	$767	$534
17	55	0	1	1	1	$79 400	3	$397	$200
18	49	1	1	1	1	$66 900	0	$1 338	$1 220
19	43	0	0	0	1	$12 400	1	$0	$229
20	23	1	0	1	1	$52 600	1	$789	$1 052
21	27	0	1	0	0	$28 300	0	$849	$933
22	69	1	1	0	0	$53 900	0	$0	$1 186
23	42	0	0	0	1	$28 900	0	$578	$830
24	71	0	0	0	1	$15 900	0	$0	$406
25	30	1	0	0	1	$50 700	3	$254	$157
26	43	1	0	0	0	$17 800	1	$0	$589
27	24	0	1	0	1	$51 300	0	$1 026	$1 424
28	32	0	1	1	1	$74 400	0	$1 488	$2 479
29	76	0	1	1	1	$88 200	0	$0	$2 749
30	38	1	1	1	0	$79 000	1	$1 975	$2 279
31	32	0	1	0	0	$55 200	0	$1 656	$1 714
32	41	1	1	1	1	$95 800	3	$479	$678
33	38	0	0	0	0	$13 700	2	$0	$414
34	29	0	1	0	1	$41 300	1	$0	$932
35	53	1	1	0	0	$65 400	1	$1 635	$2 290
36	47	0	1	0	0	$29 600	3	$0	$774
37	28	1	0	1	1	$49 800	0	$996	$827
38	22	1	1	0	1	$73 700	1	$1 106	$1 274
39	36	0	1	0	1	$39 900	0	$0	$619
40	68	0	0	1	1	$36 600	0	$732	$833
41	26	1	1	1	1	$51 200	0	$1 024	$1 293
42	65	1	1	0	1	$59 400	0	$1 188	$1 699
43	56	1	1	1	1	$107 300	2	$1 073	$1 566
44	44	1	1	1	0	$90 700	3	$1 361	$2 265
45	32	1	1	1	0	$74 400	0	$2 232	$1 893
46	41	1	1	1	0	$15 400	0	$462	$297
47	74	0	0	1	1	$60 100	0	$0	$1 594
48	27	0	1	1	1	$81 700	3	$409	$879
49	35	0	1	0	1	$36 100	0	$722	$438
50	59	0	0	0	1	$47 000	0	$0	$963
51	51	0	0	0	1	$28 200	1	$423	$224
52	52	1	1	0	1	$56 700	2	$567	$536
53	55	0	0	0	0	$12 600	0	$378	$241
54	28	0	1	1	1	$21 500	0	$430	$445
55	67	1	1	1	0	$96 800	2	$1 936	$2 299
56	55	0	1	0	0	$22 000	0	$660	$736
57	60	1	1	0	1	$57 600	1	$0	$1 006
58	34	1	1	0	1	$65 300	0	$1 306	$1 443
59	75	0	1	1	1	$63 300	2	$633	$679
60	43	0	0	1	1	$38 200	0	$764	$526
61	75	0	0	0	1	$11 000	2	$0	$393
62	24	0	1	0	0	$24 000	1	$600	$357
63	74	0	1	0	1	$47 600	1	$714	$801
64	36	1	1	1	1	$87 000	0	$1 740	$1 594
65	52	1	0	1	1	$117 700	1	$1 766	$2 104
66	53	0	0	1	0	$30 100	0	$903	$530
67	30	0	1	0	1	$12 800	0	$0	$230
68	68	1	1	0	1	$63 200	0	$1 264	$1 932
69	37	1	0	1	0	$41 600	0	$1 248	$1 690
70	27	1	1	1	0	$75 500	0	$0	$2 450
71	44	0	1	1	1	$74 900	0	$1 498	$1 474
72	58	1	0	1	0	$72 200	3	$1 083	$1 811
73	50	0	0	1	1	$36 500	1	$0	$747
74	28	0	0	1	1	$73 000	1	$1 095	$490
75	41	0	0	0	0	$15 100	0	$453	$348
76	59	0	0	0	0	$19 800	1	$495	$991
77	21	1	1	0	1	$64 000	3	$320	$410
78	53	0	0	1	1	$79 400	0	$0	$1 175
79	30	0	1	1	1	$82 000	0	$1 640	$1 800
80	55	0	0	1	1	$63 500	1	$953	$1 023
81	40	0	1	1	1	$118 000	3	$590	$581
82	74	0	0	0	1	$13 300	1	$0	$236
83	24	1	0	0	0	$45 100	1	$1 128	$794
84	56	1	1	1	1	$45 900	0	$918	$1 645
85	70	0	1	0	1	$43 900	2	$439	$358
86	40	0	1	1	0	$110 000	0	$3 300	$5 564
87	69	1	0	0	1	$63 000	0	$1 260	$1 910
88	47	1	0	0	1	$61 800	0	$1 236	$1 156
89	55

Подобные документы

• Проект мероприятий по увеличению объема продаж

  Структура объема продаж туристской фирмы. Современные методы изучения объема продаж. Организация управления турфирмы ООО "Баргус". Анализ туристского рынка, регулирование объема продаж и стратегия по его увеличению. Оценка эффективности мероприятий.
  
  дипломная работа [1,3 M], добавлен 14.02.2012
  

• Система управления эффективностью продаж отдельных видов товаров

  Теоретические основы продаж отдельных видов товаров, факторы, влияющие на их эффективность. Аналитические методы и технологии для их оценки. Анализ эффективности продаж и оптимизация ассортиментной политики, рекомендации по их совершенствованию.
  
  курсовая работа [48,0 K], добавлен 24.03.2010
  

• Методы продаж в розничной торговли

  Изучение сути розничной торговли и ее видов. Анализ методов продаж бытовой техники сети магазинов УП "Корона Техно". Организационно-экономическая характеристика предприятия. Выявление влияния методов продаж в сети розничной торговли на покупку товаров.
  
  курсовая работа [175,4 K], добавлен 07.01.2013
  

• Прогнозирование спроса, структуры и объема продаж продукции (на материалах ООО "Алтайская механическая запчасть")

  Анализ показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия по продаже запчастей для специализированной автотехники и сельхоззапчастей. Планирование ассортимента товаров в компании. Изучение ценовой политики организации. Анализ объема продаж.
  
  курсовая работа [420,6 K], добавлен 25.11.2015
  

• Прогноз развития рынка автомобилей в РФ

  Сравнительная динамика продаж легковых автомобилей в РФ. Анализ доли и прироста иностранных марок, участвующих в программе утилизации. Краткосрочная и долгосрочная модели этапов развития рынка автомобилей. Прогноз объема продаж легковых автомобилей.
  
  контрольная работа [7,4 M], добавлен 29.11.2014
  

• Методы оценки эффективности продаж услуг связи

  Исследование методов оценки эффективности продаж связи, классификация методов, определение эффективности продаж связи двумя методами и разработка плана мероприятий по внедрению метода, показавшему лучшую эффективность в телекоммуникационной отрасли.
  
  дипломная работа [223,8 K], добавлен 18.03.2012
  

• Формирование плана мероприятий по увеличению объема продаж на ООО "СЭМ-ОПТ"

  Особенности организации хозяйственной деятельности и финансовые показатели предприятия ООО "СЭМ–ОПТ". Влияние поведения потребителей на организацию продаж. Характеристика основных направлений увеличения объема продаж и мероприятия по их увеличению.
  
  дипломная работа [448,4 K], добавлен 04.08.2008
  

• Расчет оптимального уровня цены, объема производства и продажи

  Цена и объем проданных товаров в среднем за сутки. Объем и расходы производства. Расчет постоянных и переменных затрат. Метод наименьших квадратов. Переменные издержки на объем продаж. Значение эластичности спроса. Определение минимального объема продаж.
  
  контрольная работа [71,9 K], добавлен 27.01.2009
  

• Организация личных продаж

  Процесс личной продажи. Организация личных продаж. Простая структура отдела продаж. Территориальная, товарная и рыночная специализация. Специализация по типам клиентов. Анализ организации личных продаж на примере торгового предприятия "Орифлэйм".
  
  курсовая работа [46,3 K], добавлен 24.06.2010
  

• Разработка проекта мероприятий по увеличению объема продаж в туристской отрасли

  Теоретические основы и нормативно-правовое регулирование развития системы организации продаж. Общая характеристика предприятия. Изучение роли планирования ассортимента услуг турфирмы для увеличения объема продаж. Описание методов стимулирования сбыта.
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 19.07.2014
  

• Технологии продаж на основе мерчандайзинга

  Планировка торгового зала: основные цели и последовательность принятия решений. Правило "золотого треугольника". Системы расстановки оборудования, их преимущества и недостатки. Внедрение технологий продаж на основе мерчандайзинга. Метод продаж АВС.
  
  презентация [6,2 M], добавлен 19.12.2013
  

• Специфика рынка спортивных товаров

  Понятие товарного рынка. Планирование первичной маркетинговой информации. Сегментирование рынка. Характеристика товаров компании "Life Fitness". Определение покупательских предпочтений. Рекомендации по повышению эффективности сбыта спортивных тренажеров.
  
  курсовая работа [37,4 K], добавлен 15.12.2014
  

• Разработка предложений по повышению эффективности стимулирования продаж на примере торговой организации "Семья"

  Изучение теоретического материала по организации продаж продовольственных товаров. Рассмотрение методов стимулирования продаж. Анализ организации деятельности торговой организации "Семья". Рекомендации по повышению эффективности продвижения продукции.
  
  дипломная работа [8,5 M], добавлен 17.06.2014
  

• Особенности продаж на предприятии сервиса

  Специфика продаж как инструмента системы реализации товаров и услуг. Цели и задачи продавца, основные типы покупателей. Этапы процесса продаж: подготовительный, установление контакта с покупателем и завершающий. Специфика продаж в сфере сервиса.
  
  дипломная работа [133,6 K], добавлен 02.12.2014
  

• Государственное регулирование личных продаж на примере ТОО ПКФ "Атриум"

  Этапы, правила, технологии и стратегии личных продаж. Особенности государственного регулирования прямых продаж. Основные требования к рекламе товаров. Совершенствование системы личных продаж продавцов-консультантов путем внедрения мотивационной программы.
  
  курсовая работа [263,1 K], добавлен 15.03.2016
  

• Разработка стратегии прямых продаж образовательных услуг Московского государственного университета печати и ее рекламного обеспечения

  Определение прямых продаж и процесс их осуществления. Факторы и тенденции развития прямых продаж. Понятие образовательной услуги. Определение недостатков организации прямых продаж в ВУЗах. Рекламное обеспечение прямых продаж образовательных услуг.
  
  дипломная работа [3,5 M], добавлен 19.07.2011
  

• Увеличение продаж за счет структуризации представления информации

  Направления и сущность проблемы повышения продаж на предприятии. Анализ финансовой и хозяйственной деятельности исследуемой компании, разработка и оценка мероприятий по повышению эффективности продаж, используемые средства и информационные технологии.
  
  дипломная работа [1,3 M], добавлен 22.08.2015
  

• Планирование маркетинга

  Выбор целевого рынка. Планирование маркетинг-микса. Прогноз результатов на основе графика безубыточности. Расчёт доли рынка. Анализ компаний на основе гистограмм объема продаж. Расчёт доли рынка. Расчет дифференциации маркетинговых предложений фирм.
  
  курсовая работа [95,9 K], добавлен 12.01.2015
  

• Анализ разработки рыночной стратегии и объема продаж на примере ООО "Дизайн-принт"

  Маркетинг как ведущая функция управления, определяющая рыночную и производственную стратегию предприятия. Технико-экономическая характеристика предприятия и анализ его экономического потенциала. Исследование рынка, прогнозирование объема продаж.
  
  курсовая работа [54,6 K], добавлен 20.04.2012
  

• Планирование службы маркетинга фирмы, выявление конкурентной цены и рационального объема продаж нового товара

  Определение исходной и окончательной цены и объема продаж нового товара. Определение диапазона конкурентной цены. Оценка уровня конкурентоспособности нового товара по технико-эксплуатационным параметрам. Анализ воздействия ключевых факторов на прибыль.
  
  курсовая работа [305,6 K], добавлен 21.02.2011
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам