Процитировано сообщение: Аветисян Артур от 31.05.2010 :: 11:21:00:А как организовать "историю спроса", можете подсказать. По моим соображениям нужно вести учет:
1. сколько остатков на складе для N-го товара (скажем 100кг)
2. сколько покупателей хотели купить N-й товар за неделю
(скажем 1-й день - 10кг, 2-й - 25кг, 3-й - 35кг, 4-й - 20кг, 5-й - 50кг )
3. Купили ли они то что хотели купить?
(скажем заказали/купили 1-й день - 10/10кг, 2-й - 25/25кг, 3-й - 35/35кг, 4-й - 20/20кг, 5-й *** - 50/0кг, 6-й - 30/10кг)
*** - (5-й день заказали 50кг, но поскольку покупателю не удовлетворило купить оставшиеся 10кг не купил)
Правильно ли я мыслю и при помощи этих данных как расчитать спрос? Спасибо
Есть три модели получения данных о спросе - у каждой есть свои плюсы и минусы:
1) Технический анализ: вы берёт данные о продажах, данные об остатках, проводите некоторые манипуляции с этими данными и получаете цифру спроса - для достоверности этого анализа продукция обычно должна быть, а клиенты должны обычно соглашаться на подождать и привезти под заказ, если сейчас нет на складе.
2) Данные из первых рук: ваши продавцы заносят все данные о запросах клиентов - какие позиции и в каком количестве те хотели купить - а затем вы эти данные агрегируете за отчётный период, но тут сталкиваетесь с другой проблемой уже недостоверности этих исходных данных: во-первых, продавцы за эти цифры не отвечают и относятся к ним с пренебрежением, забил лишний ноль или, вообще, не забил - ничего страшного, всё равно это ни на что не влияет, и никто его не проверит; во-вторых, хотеть купить - это ещё не значит купил бы если было; в-третьих, клиент может спрашивать просто "клей по металлу" - всё равно какой - а продавцу надо будет выбирать, какой конкретно забить в спрос; в-четвёртых клиент может несколько дней подряд звонить в надежде, что подвезли, и каждый раз его запрос будет попадать в спрос.
3) Смешанный из первых двух - вроде как смешание должно давать лучший результат, так как данные из первых рук проверяются техническим анализом и наоборот - но в реальности всё происходит далеко не так здорово - и бывает так, что ошибки из модели накладываются на ошибки в данных - хотя для оценки минимального и максимального спроса - этот метод самый достоверный, но только потому, что мы заведомо позволяем себе ошибаться в одну из сторон.