Optimalizace zisku eshopu
Tato stránka je slouží jako Výzkumná zpráva simulace "Optimalizace zisku eshopu" k semestrálnímu projektu pro předmět 4IT495 Simulace systémů (LS 2012/2013) na VŠE v Praze.
Contents
Zadání
- Název simulace: Optimalizace zisku eshopu
- Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2012/2013)
- Autor: Ondřej Kuděla
- Typ modelu: Monte Carlo
- Provedeno v: MS Excel 2007
Definice problému
Majitel eshopu s hodinkami se snaží zvýšit svůj zisk tím, že na své zboží nabídne slevu, čímž by rád dosáhl zvýšení počtu objednávek, nebo ke zboží dá dárek, jehož hodnota se odvíjí od hodnoty dané objednávky. Vyřízení objednávky znamená zabalení hodinek, vystavení faktury, samotné poslání balíku, čímž majiteli vznikají určité náklady. Dále jsou uvažovány fixní náklady 5% z každé objednávky. Majitel v současné době na své zboží poskytuje slevy následujícím způsobem:
- hodinky do 4000 Kč - dárek v hodnotě 250 Kč
- hodinky od 4000 do 10 000 - dárek v hodnotě 400 Kč
- hodinky nad 10 000 - dárek v hodnotě 800, či 1000 Kč
- namísto jakéhokoliv dárku si může zákazník zvolit slevu 5% na zboží
- majitel je v určitých případech, po zájmu zákazníka, ochoten jednat o slevě až 10%
- majitel kupuje dárky za 75% jejich "prodejní" ceny
Jelikož zákazníci eshopu jsou cca v 85 procentech muži, nepovažuji výběr dárků jako faktor, který by nějak výrazně ovlivňoval výběr mezi dárkem a slevou (dárkem může být např. armádní nůž).
Cíl simulace
Simulace by měla pomoci v rozhodnutí, jak nastavit systém benefitů a slev, případně potvrdit jeho správné nynější nastavení.
Otázky
Měl by majitel zvyšovat slevy, aby dosáhl větších zisků? Vyplatí se mu dárky, když může nabízet slevy a ušetřit si starosti? Měl by nabízet i slevy větší než 10%?
Metoda
Tato úloha je typická pro řešení metodou Monte Carlo, kterou jsem řešil pomocí programu MS Excel 2007, který pro mě byl nejdostupnější.
Model
Majitel eshopu se zabývá prodejem třech značek hodinek. Podle dostupných dat jsem zjistil, že po jednotlivých značkách je rozdílná poptávka, viz. obrázek níže. Horizontální osa koresponduje s cenovými kategoriemi hodinek použitými v simulaci, vertikální vyjadřuje počty koupených hodinek.
Poptávky jsem využil k vytvoření závislostí mezi poskytnutou slevou a zvýšením počtu objednávek. Hodinky samotné jsou rozděleny do cenových kategorií jednak podle slev, které na ně prodejce při koupi poskytuje (viz. výše), a také tak, aby byly kategorie smysluplné vzhledem k ostatním. K výpočtu průměrné ceny je použit vážený průměr cen všech hodinek v dané kategorii.
Z dat jsem rovněž vypočítal průměrnou poskytnutou slevu (tzn. "klasickou" slevu a slevu 10%, kterou majitel poskytuje jen někdy, ve váženém průměru). Pro výpočet nákladů využívám dat ke stanovení pravděpodobnosti, že si zákazník vybere dárek/slevu na zakoupené zboží, to se pak rozhoduje pomocí funkce RAND(). Stejně se rozhoduje i to, zda zákazník bude požadovat zaslání zboží (a tedy další náklad ve formě poštovného), nebo si jej vyzvedne osobně.
Parametry modelu
- Výnosy
- Fixní náklady
- Náklady na dárky
- Slevy
- Zisk
- Množství položek v cenové kategorii
- Průměrná cena v kategorii
- Vážená průměrná poskytnutá sleva při nákupu
- Pravděpodobnost, že zákazník zvolí dárek/slevu
Výsledky
Základní data s náhodnou veličinou byla interpretována na 30 000 řádcích tabulky, z toho získaná data byla následně přetransformována do sloupců podle výše jednotlivých slev a toho, zda prodejce při poskytování slev zároveň poskytuje i dárky, a z nich vypočítán zisk, který prodejce poskytnutí dané slevy, spolu s odpovídajícím nárůstem objednávek, přinese. Posledním sloupcem v tabulce je sloupec, ve kterém prodejce naopak neposkytuje slevy, ale k hodinkám poskytuje pouze dárky.
Na obrázku níže je vybraný vzorek z provedené simulace, 15 řádků, na kterých je nastaveno automatické formátování v MS Excel tak, aby byly zvýrazněny všechny hodnoty v řádku, které jsou vyšší než původní získ. Zajímavé je, že původní zisk v tomto vzorku třikrát překonala i možnost, ve které majitel neposkytuje slevy.
Na obrázku níže, je náhodný vzorek z provedené simulace, 15 řádků, na kterých je nastaveno automatické formátování v MS Excel tak, aby byly zvýrazněny tři nejvyšší hodnoty. Zde se ve dvou případech prosadil stávající model (dárky a slevy) se slevami šest a sedm procent a jednou model bez dárků s šestiprocentní slevou.
Na obrázku níže je graf pro výše uvedený vzorek slevových funkcí z provedené simulace.
Závěr
Odpovědi
Z výsledků simulace vyplývá, že nastavený model, při optimálnějším nastavení, bude fungovat. Majitel obchodu by měl pro zvýšení zisků zvýšit poskytované (a proklamované) slevy na šest, či sedm procent a sledovat, zda praxe potvrdí nasimulované zvýšení zisků.
Co se týče navrhovaného zrušení dárků, není to podle mě vhodná strategie, i když může přinést vyšší zisk, než který má prodejce nyní (spolu se zvýšením slev). Možnost zvolit si dárek však může být pro zákazníky důležitá i v jiných ohledech, přinejmenším jim dává možnost volby. Spíše by stálo za snahu, domluvit lepší nákupní ceny dárků a tím snížit své náklady.
Poslední otázku, týkající se zavedení slev nad 10%, bych zodpověděl tak, že ne. Při slevách nad 10% se již simulace dostává relativně blízko výchozímu zisku a to pouze při využívání dárků. Při jejich zrušení by se stala meta deseti procent slevy již prodělečnou. Pro maximalizaci zisku bych využil menší slevy, konkrétně šest až sedm procent.
Kód
Simulace v .xlsx formátu má přes 50 MB, rozdělil jsem ji tedy do dvou archivů a ještě pro jistotu nahrál na uloz.to .
