ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura



Podobne dokumenty
Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Parametry statystyczne

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

Analiza współzależności zjawisk

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2018 roku

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

Statystyczne metody analizy danych. Agnieszka Nowak - Brzezińska

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Próba własności i parametry

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Wykład 6: Analiza danych czasowych Wykresy, indeksy dynamiki

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Statystyczne metody analizy danych

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Dopasowywanie modelu do danych

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii

Emerytury nowosystemowe wypłacone w grudniu 2018 r. w wysokości niższej niż wysokość najniższej emerytury (tj. niższej niż 1029,80 zł)

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Statystyka. Wykład 6. Magdalena Alama-Bućko. 9 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia / 36

Statystyka. Wykład 10. Magdalena Alama-Bućko. 15 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 15 maja / 32

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)

Wizualizacja danych przestrzennych. dr Marta Kuc-Czarnecka

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 22 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 22 maja / 41

Analiza Zmian w czasie

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

Analiza współzależności dwóch cech I

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Statystyka. Wykład 1. Magdalena Alama-Bućko. 20 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 lutego / 19

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

Statystyka. Wykład 12. Magdalena Alama-Bućko. 29 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 29 maja / 47

Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka

1. Analiza wskaźnikowa Wskaźniki szczegółowe Wskaźniki syntetyczne

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Zad. 1. Wartość pożyczki ( w tys. zł) kształtowała się następująco w pewnym banku:

Transkrypt:

KOŁO NAUKOWE CONTROLLINGU UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura - koncentracja - kompleksowa analiza - dynamika

Spis treści Wstęp 3 Analiza struktury 4 Analiza koncentracji 7 Kompleksowa analiza sprzedaży 9 Analiza dynamiki sprzedaży 10 Literatura 14 Spis tabel 15 Spis rysunków 16 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 2

Wstęp Sprzedaż produktów i usług oferowanych przez firmę jest ostatecznym celem wszelkich działań marketingowych podejmowanych przez przedsiębiorstwo. Monitorowanie zrealizowanej sprzedaży pozwala odkryć prawa nią rządzące i modelować proces sprzedaży, tak by przynosił oczekiwane efekty. Wsparciem tego rodzaju poczynań jest analiza marketingowa sprzedaży, w której można wykorzystać narzędzia statystyczne. Punktem wyjścia statystycznej analizy sprzedaży jest zebranie odpowiednich danych. Dane te na ogół mają postać zbiorów, w których sprzedaż jest łączona z innymi cechami, takimi jak czas, miejsce, nabywca, typ produktu, zastosowane narzędzie marketingowe itp. Dane te noszą nazwę danych źródłowych i są uzyskane w drodze obserwacji całkowitej (czyli obejmującej wszelkie jednostki tworzące badaną zbiorowość, np. punkty sprzedaży, typy produktów, klienci, okresy prowadzonej działalności itp.) lub częściowej (czyli dotyczącej jedynie niektórych jednostek badanej zbiorowości). Jakość tych danych przesądza o prawdziwości formułowanych na ich podstawie sądów. Procedura statystyczna może jedynie powielić i zwielokrotnić błąd, jeśli znalazł się w danych źródłowych, natomiast nie może go korygować. Warto więc przed podjęciem analiz statystycznych dokonać wstępnej oceny danych źródłowych, w szczególności ocenić i sprawdzić, czy nie są: tendencyjne, sprzeczne, niekompletne, nieporównywalne bądź nielogiczne. Każda z wyróżnionych właściwości danych źródłowych dyskwalifikuje je. Uzyskane w wyniku obserwacji dane podlegają przetworzeniu i organizacji, tworząc informację wykorzystywaną w marketingowej analizie sprzedaży. Informacje te dotyczą struktury sprzedaży, jej dynamiki i uwarunkowań, stwarzając podstawę do zbudowania prognozy sprzedaży (Rószkiewicz, 2002). Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 3

Analiza struktury Analiza struktury sprzedaży jest prowadzona zawsze dla wybranego okresu sprawozdawczego i polega na dekompozycji całego wolumenu sprzedaży według różnych przekrojów. Analiza ta polega na ukazaniu sprzedaży jako różnego rodzaju strumieni, np. jako strumieni sprzedanych typów produktów, strumieni produktów dostarczonych różnym klientom, strumieni różnych zachowań nabywczych, strumieni sprzedaży regionalnych, strumieni sprzedaży zrealizowanej przy zastosowaniu wybranych narzędzi marketingowych itp. Ukazanie struktury sprzedaży polega na uporządkowaniu w logiczny sposób danych źródłowych dotyczących sprzedaży do postaci tzw. szeregów rozdzielczych, inaczej zwanych rozkładami sprzedaży według wybranych cech. Konstrukcja tych rozkładów sprowadza się do: wyróżnienia wszystkich kategorii wybranej cechy, według której będzie dekomponowana sprzedaż, ustalenia liczb lub masy sprzedanych produktów, w jednostkach fizycznych, w ramach każdej kategorii wybranej cechy lub ich udziału w łącznej sprzedaży (Rószkiewicz, 2002). Różne ujęcie sprzedaży pokazują poniższe tabele: Tabela 1 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU PRODUKTU (OPRACOWANIE WŁASNE) PRODUKT SPRZEDAŻ (SZT.) STRUKTURA % TV 116 25,44% DVD 78 17,11% ODTWARZACZ MP3 56 12,28% KAMERA CYFROWA 67 14,69% APARAT CYFROWY 139 30,48% SUMA 456 100,00% ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU PRODUKTU TV DVD ODTWARZACZ MP3 KAMERA CYFROWA APARAT CYFROWY 31% 25% 15% 12% 17% Rysunek 1 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU PRODUKTU (OPRACOWANIE WŁASNE) Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 4

Tabela 2 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU KLIENTA (OPRACOWANIE WŁASNE) TYP KLIENTA SPRZEDAŻ W TYŚ. ZŁ STRUKTURA % KLIENT INDYWIDUALNY 56 758,2 23,47% HURTOWNIA 87 562,9 36,21% KLIENT INSTYTUCJONALNY 97 524,5 40,33% SUMA 241 845,6 100,00% ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU KLIENTA KLIENT INDYWIDUALNY KLIENT INSTYTUCJONALNY HURTOWNIA SUMA 12% 18% 50% 20% Rysunek 2 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU KLIENTA (OPRACOWANIE WŁASNE) Tabela 3 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG REGIONU (OPRACOWANIE WŁASNE) REGION SPRZEDAŻ SZT. STRUKTURA % EUROPA 185 600 60,13% AFRYKA 95 000 30,78% AMERYKA PÓŁNOCNA 17 000 5,51% AZJA 11 050 3,58% SUMA 308 650 100% ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG REGIONU 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 3,58% 5,51% 30,78% 60,13% 1 AZJA AMERYKA PÓŁNOCNA AFRYKA EUROPA Rysunek 3 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG REGIONU (OPRACOWANIE WŁASNE) Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 5

Tabela 4 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG LICZBY JEDNORAZOWO NABYTYCH PRODUKTÓW X1 (OPRACOWANIE WŁASNE) WIELKOŚĆ JEDNORAZOWEGO ZAKUPU W SZT. DO: LICZBA KLIENTÓW SPRZEDAŻ STRUKTURA KLIENTÓW % STRUKTURA SPRZEDAŻY % 1 68 452 68 452,0 52,37% 7,40% 10 42 500 425 000,0 32,52% 45,92% 20 16 050 321 000,0 12,28% 34,69% 30 3 700 111 000,0 2,83% 11,99% SUMA 130 702 925 452,0 100,00% 100,00% Rozkłady, które już zostały skonstruowane, można przedstawić graficznie za pomocą między innymi wykresów kołowych, słupkowych, jak i w układzie współrzędnych. Wykresy słupkowe i kołowe znajdują zastosowanie najczęściej w prezentacji struktury sprzedaży według cech jakościowych, natomiast w układzie współrzędnych ukazywane są struktury sprzedaży według cech ilościowych. Na podstawie danych źródłowych możliwe jest bardziej pogłębiona analiza sprzedaży na przykład analiza koncentracji. Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 6

Analiza koncentracji Koncentracja sprzedaży jest definiowana jako nierównomierność rozdziału łącznej sprzedaży na poszczególne jednostki, wśród których sprzedaż tę realizowano. Koncentracja jest przeciwieństwem rozdrobnienia, czyli rozproszenia sprzedaży, np. na znaczną liczbę klientów, na produkty oferowane przez firmę, w regionach lub punktach sprzedaży, w których dostępna jest oferta firmy itp. Koncentrację sprzedaży ocenia się poprzez porównywanie liczby jednostek, wśród których zrealizowano sprzedaż, z wielkością tej sprzedaży. Jeśli wśród małej liczby jednostek (n i ) zrealizowano znaczny poziom sprzedaży (x i *n i ), gdzie x i -to jednostkowa sprzedaż, będzie świadczyło to o znacznej koncentracji sprzedaży. W analizach koncentracji sprzedaży często odwołuje się do tzw. zasady Pareto. W myśl której o znacznej koncentracji mówi się w przypadku, gdy 20% wszystkich jednostek realizuje 80% łącznej sprzedaży. Miarą koncentracji jest współczynnik Giniego, K(x), który najczęściej wyznacza się ze skonstruowanych uprzednio rozkładów sprzedaży, a który definiuje się następująco: gdzie: k K ( x) = 1 [ G ( x)] * w, i= 1 i= 1 i ' ' i 1( x) + Gi 1 ni wi = ; N xi * ni ' gi ( x) = k ; G i = x * n i i j i g ( x). Dla danych indywidualnych posortowanych w kolejności rosnącej, rachunek tego współczynnika może przebiegać według wzoru: j Przykład: n i 1 1 K ( x) = 1 ( 2 ) 2 x i + xs (Rószkiewicz, 2002). n * x i= 1 s= 1 WIELKOŚĆ JEDNORAZOWEGO ZAKUPU W SZT. DO: Tabela 5 OBLICZENIE WSPÓŁCZYNNIKA KONCENTRACJI (OPRACOWANIE WŁASNE) LICZBA NABYWCÓW CZĘSTOŚĆ SUMY WARTOŚCI WSKAŹNIKI SKUMULOWANE CZĘSTOŚCI SKUMULOWANE WSKAŹNIKI 1 68 400 33,18% 68 400 2,64% 33,18% 2,64% 0,0088% 10 60 785 29,48% 607 850 23,49% 62,66% 26,14% 0,0849% 20 47 620 23,10% 952 400 36,81% 85,76% 62,94% 0,2058% 30 21 560 10,46% 646 800 25,00% 96,22% 87,94% 0,1578% 40 7 800 3,78% 312 000 12,06% 100,00% 100,00% 0,0711% SUMA 206 165 100,00% 2 587 450 100,00% 0,5283% Podstawiając dane do wzoru, współczynnik Giniego przyjmuje wartość: K ( x) = 1 0,5283 = 0,4714 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 7

Z powyższej tabeli możemy odczytać, że na przykład 29,48 % nabywców zakupiło 23,49 % wszystkich sprzedanych opakowań oraz że 62,66 % wszystkich nabywców wygenerowało zaledwie 26,14 % łącznej sprzedaży, natomiast 37,34 % nabywców wygenerowało aż 73,96 % łącznej sprzedaży. Wynika z tego, że sprzedaż jest dość znacznie skoncentrowana. Kolumna z wartościami częstości skumulowanych ukazuje stopień przyrastania ogólnej liczby nabywców, przy przesunięciu do następnej kategorii wielkości zakupu, natomiast wartość skumulowanych wskaźników informuje o stopniu przyrastania ogólnej liczby sprzedanych opakowań tym nabywcom. Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 8

Kompleksowa analiza sprzedaży Tabela 6 ILOŚĆ SPRZEDANYCH TOWARÓW WŚRÓD 60 KLIENTÓW (OPRACOWANIE WŁASNE) 1 600 2 100 1 900 2 400 2 300 1 700 2 000 2 500 2 800 2 550 1 950 2 350 1 650 2 100 2 150 2 750 1 550 1 970 2 190 3 100 1 700 1 760 2 300 2 350 1 900 1 450 1 730 1 530 2 600 2 310 2 900 1 784 1 756 1 364 1 660 1 345 1 532 1 432 1 600 1 745 4 300 2 756 3 215 2 765 1 967 1 323 1 476 2 432 2 434 2 167 3 100 2 314 3 123 2 646 1 657 1 968 2 475 3 165 1 986 1 645 Dla zbioru danych indywidualnych o sprzedaży (dane indywidualne dotyczą wartości zrealizowanych zamówień poszczególnych klientów (60) w jednym okresie sprawozdawczym) otrzymano wartości mierników statystycznych, które przedstawione są w poniższej tabeli: Tabela 7 MIERNIKI STATYSTYCZNE CHARAKTERYZUJĄCE SPRZEDAŻ WŚRÓD 60 KLIENTÓW (OPRACOWANIE WŁASNE) MIERNIK STATYSTYCZNY WARTOŚĆ INTERPRETACJA MINIMALNA SPRZEDAŻ MAKSYMALNA SPRZEDAŻ 1 323 NAJMNIEJSZE ZAMÓWIENIE WYNOSI 1323 SZT. 4 300 MAKSYMALNA ILOŚĆ ZAMÓWIONYCH TOWARÓW TO 4300 SZT. ŚREDNIA SPRZEDAŻ MEDIANA SPRZEDAŻY KWARTYL PIERWSZY SPRZEDAŻY 2 155 2 050 1690 W BADANYM OKRESIE WSRÓD 60 KLIENTÓW ŚREDNIA ILOŚĆ SPRZEDANEGO TOWARU WYNOSI 2155 SZT. 50 % KLIENTÓW WYSTAWIŁO ZAMÓWIENIA O ILOŚCI NIE PRZEKRACZAJĄCEJ 2050 SZT, ZAŚ 50 % 2050 I WIĘCEJ 25 % KLIENTÓW ZAMÓWIŁO 1690 SZT. TOWARU I MNIEJ, NATOMIAST 75 % ZAMÓWIOŁO 1690 SZT. I WIĘCEJ KWARTYL TRZECI SPRZEDAŻY 2 481 75 % KLIENTÓW ZAMÓWIOŁO 2481 SZT. TOWARU I MNIEJ, NATOMOAST 25 % KLIENTÓW ZAMÓWIOŁO 1281 I WIĘCEJ SZT. ROZSTĘP WIELKOŚCI SPRZEDAŻY 2 977 NAJWIĘKSZA ROZBIEŻNOŚĆ MIĘDZY WIELKOŚCIĄ ZAMÓWIENIA WYNOSI 2977 SZT. ODCHYLENIE STANDARDOWE SPRZEDAŻY ASYMETRIA SPRZEDAŻY 589 WIELKOŚĆ ZAMÓWIEŃ RÓŻNIŁA SIĘ OD ŚREDNIEGO POZIOMU PRZECIĘTNIE O 589 SZT. TYPOWI KLIENCI TO CI, KTÓRYCH WIELKOŚĆ ZAMÓWIENIA ZAWIERA SIĘ W PRZEDZIALE 1566 : 2744 SZT. WIELKOŚĆ ZAMÓWIEŃ WYKAZUJE BARDZO SŁABĄ ASYMETRIĘ DODATNIĄ. PRAKTYCZNIE TYLE SAMO KLIENTÓW ZAMAWIAŁO TOWARU PONIŻEJ ŚREDNIEJ, JAK I POWYŻEJ. EKSCES WIELKOŚCI SPRZEDAŻY -1,47 TYPOWI KLIENCI STANOWIĄ MNIEJ NIŻ 68% Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 9

Analiza dynamiki sprzedaży Celem analizy dynamiki sprzedaży jest określenie prawidłowości zmian sprzedaży w czasie oraz ustalenie, jaki wpływ na jej poziom w kolejnych okresach lub momentach obserwacji mają wybrane grupy przyczyn. Prawidłowości w kształtowaniu się sprzedaży w czasie opisują indeksy statystyczne. Jeśli sprzedaż jest jednorodna, czyli sumowalna, wyznacza się wskaźniki indywidualne, takie jak: 1. przyrost absolutny sprzedaży, określający absolutną zmianę wielkości lub wartości sprzedaży, według wzoru: y = y 1 y 0 gdzie: y 1 określa poziom sprzedaży w okresie badanym, y o określa poziom sprzedaży w okresie podstawowym, stanowiącym punkt odniesienia w ocenie dynamiki; 2. przyrost względny o podstawie stałej, określający relatywną zmianę poziomu sprzedaży, według wzoru: gdzie: y y t c t c T c = y t y y c c = y y t c 1, 1 = i jest indeksem o stałej podstawie, odnoszącym poziom sprzedaży w badanym okresie do poziomu jednego, wybranego okresu; 3. łańcuchowy przyrost względny (o podstawie stałej) według wzoru: gdzie: y y = i t t t 1 t 1 y yt yt 1 yt T t = = = 1, y y y 0 t 1 t 1, jest indeksem łańcuchowym, odnoszącym poziom sprzedaży w badanym okresie do poziomu z okresu poprzedniego; 4. przeciętne tempo sprzedaży (wzrostu lub spadku), uśredniające zmiany obserwowane w co najmniej trzech porównywalnych okresach, według wzoru: Przykład: n T = n 1 i 1 (Rószkiewicz, 2002). t t= 1 t 1 Tabela 8 LICZBA SPRZEDANYCH URZĄDZEŃ W KOLEJNYCH 3 LATACH (OPRACOWANIE WŁASNE) LATA I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII SUMA ROK 1 156 168 154 178 181 195 186 187 168 154 145 130 2002 ROK 2 157 172 164 185 189 201 195 196 176 165 153 134 2087 ROK 3 149 187 187 195 203 213 205 214 186 175 162 148 2224 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 10

Po podstawieniu do wzorów powyższych danych, poszczególne wskaźniki dynamiki przyjmują następujące wartości: 1. przyrost absolutny sprzedaży : w drugim roku, w porównaniu do pierwszego 85 w trzecim roku, w porównaniu do drugiego 137 ROK 3 2224 ROK 2 2087 137 ROK 1 2002 85 1800 1900 2000 2100 2200 2300 ROK 1 ROK 2 ROK 3 Serie1 2002 2087 2224 2. przyrost względny sprzedaży o podstawie stałej (Rok 1): w drugim roku, w porównaniu do pierwszego 4,25 % co oznacza, że w drugim roku, w porównaniu do pierwszego, sprzedaż wzrosła o 4,25 % ROK 2 104,25% ROK 1 100,00% 96,00% 98,00% 100,00% 102,00% 104,00% 106,00% ROK 1 ROK 2 Serie1 100,00% 104,25% Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 11

w trzecim roku, w porównaniu do pierwszego 11,09 % co oznacza, że w trzecim roku, w porównaniu do pierwszego, sprzedaż wzrosła o 11,09 % ROK 3 111,09% ROK 1 100,00% 90,00% 95,00% 100,00% 105,00% 110,00% 115,00% ROK 1 ROK 3 Serie1 100,00% 111,09% 3. Łańcuchowy przyrost względny (o podstawie zmiennej): w drugim roku, w porównaniu do pierwszego 4,25 % co oznacza, że w drugim roku, w porównaniu do pierwszego, sprzedaż wzrosła o 4,25 % ROK 2 104,25% ROK 1 100,00% 96,00% 98,00% 100,00% 102,00% 104,00% 106,00% ROK 1 ROK 2 Serie1 100,00% 104,25% Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 12

w trzecim roku, w porównaniu do drugiego 6,56 % co oznacza, że w trzecim roku, w porównaniu do drugiego, sprzedaż wzrosła o 6,56 % ROK 3 106,56% ROK 2 100,00% 96,00% 98,00% 100,00% 102,00% 104,00% 106,00% 108,00% ROK 2 ROK 3 Serie1 100,00% 106,56% 4. Przeciętne tempo wzrostu sprzedaży: 5,28 % co oznacza, że w okresie trzech lat prowadzenia działalności sprzedaż wzrastała średnio o 5,28 % z roku na rok. Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 13

Literatura Analiza sprzedaży: struktury, koncentracji, kompleksowa analiza, dynamiki Małgorzata Rószkiewicz, (2002), Narzędzia statystyczne w analizach marketingowych, Wydawnictwo C.H. Beck Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 14

Spis tabel Analiza sprzedaży: struktury, koncentracji, kompleksowa analiza, dynamiki Tabela 1 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU PRODUKTU (OPRACOWANIE WŁASNE)... 4 Tabela 2 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU KLIENTA (OPRACOWANIE WŁASNE)... 5 Tabela 3 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG REGIONU (OPRACOWANIE WŁASNE)... 5 Tabela 4 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG LICZBY JEDNORAZOWO NABYTYCH PRODUKTÓW X1 (OPRACOWANIE WŁASNE)...6 Tabela 5 OBLICZENIE WSPÓŁCZYNNIKA KONCENTRACJI (OPRACOWANIE WŁASNE)... 7 Tabela 6 ILOŚĆ SPRZEDANYCH TOWARÓW WŚRÓD 60 KLIENTÓW (OPRACOWANIE WŁASNE)... 9 Tabela 7 MIERNIKI STATYSTYCZNE CHARAKTERYZUJĄCE SPRZEDAŻ WŚRÓD 60 KLIENTÓW (OPRACOWANIE WŁASNE)9 Tabela 8 LICZBA SPRZEDANYCH URZĄDZEŃ W KOLEJNYCH 3 LATACH (OPRACOWANIE WŁASNE)... 10 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 15

Spis rysunków Analiza sprzedaży: struktury, koncentracji, kompleksowa analiza, dynamiki Rysunek 1 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU PRODUKTU (OPRACOWANIE WŁASNE)... 4 Rysunek 2 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG TYPU KLIENTA (OPRACOWANIE WŁASNE)... 5 Rysunek 3 ROZKŁAD SPRZEDAŻY WEDŁUG REGIONU (OPRACOWANIE WŁASNE)... 5 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 16