ich arbeite im Einkauf und versuche gerade den Verkauf einiger tausend Artikel zu analysieren. Vor allem bin ich gerade dabei herauszufinden welche Artikel einen sehr gleichmaessigen Verkauf haben und welche hohe Schwankungen aufweisen. Wenn ich die Artikel einzeln durchgehen wuerde, koennte ich diese natuerlich markieren. Allerdins ist dies bei einer solchen Menge nur schwer moeglich.
Wie komme ich am weitesten, gleichmaessige verkaufende Produkte von schwankenden zu unterscheiden?
Ups…Entschuldigung. Klar das ist ja ein wichtiger Punkt. Fehler von meiner Seite. Ich habe fuer die letzten Jahre monatlich verkaufte Stueckzahl. Da gibt es dann Produkte von denen verkauft man jeden Monat 20. Aber von anderen in einem Monat 100.000 und den Rest des Jahres 6.000-8.000. Diese Produkte versuche ich herauszufinden.
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ich arbeite im Einkauf und versuche gerade den Verkauf einiger
tausend Artikel zu analysieren. Vor allem bin ich gerade dabei
herauszufinden welche Artikel einen sehr gleichmaessigen
Verkauf haben und welche hohe Schwankungen aufweisen. Wenn ich
die Artikel einzeln durchgehen wuerde, koennte ich diese
natuerlich markieren. Allerdins ist dies bei einer solchen
Menge nur schwer moeglich.
Wie komme ich am weitesten, gleichmaessige verkaufende
Produkte von schwankenden zu unterscheiden?
Hallo Bastian,
bei deinem Werdegang/Ausbildung dürfte es ein leichtes für dich sein
deine eigene Definition zu treffen, was schwankend gegenüber gleichmäßig konkret in Zahlen bedeuten soll (z.B. %-Abweichung vom Mittelwert und häufig genug)
deine Tabelle mit den tausend Artikeln nach EXCEL zu exportieren und den „Formelgenerator“ mit deiner Definition nach 1 zu füttern.
Dann hast du sofort das Ergebnis
Gruß
Karl
ich habe das Problem das wir Produkte haben die sich mehr als 1.000.000 mal im Jahr verkaufen und andere vielleicht nur 100-fach. Darum kann ein Artikel der sich oefter verkauft und einen gleichmaessigen Verkauf hat eine viel hoehere Standardabweichung haben, als ein selten verkaufter Artikel mit grossen Schwankungen. Darum habe ich es mit dem Varianzkoeffizienten probiert. Allerdings habe ich dort Probleme bei der Auswertung auch sind die Ergebnisse noch nicht befriedigend.
Bastian
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danke fuer das Vorschusslorbeeren. Allerdings haben meine Versuche noch zu keinem befriedigendem Ergebniss gefuehrt. Es geht mir darum, dass ich aufteilen welche Einkaeufe ich planen muss, da der Verkauf zu sehr schwankt und welche ich quasi regelmaessig einkaufen kann. Wie oben erwaehnt. Ein erster Ansatz war der Varianzkoeffizient.
Bastian
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Ups…Entschuldigung. Klar das ist ja ein wichtiger Punkt.
Fehler von meiner Seite. Ich habe fuer die letzten Jahre
monatlich verkaufte Stueckzahl. Da gibt es dann Produkte von
denen verkauft man jeden Monat 20. Aber von anderen in einem
Monat 100.000 und den Rest des Jahres 6.000-8.000. Diese
Produkte versuche ich herauszufinden.
Als Stichwort könnte hier die Zeitreihenanalyse herhalten, da hier
immerhin über bestimmte Zeiträume hinweg analysiert wird.
Hier wäre jedenfalls ein ‚black box‘ Beispiel für die Visualiserung derartiger Daten: http://download.eclipse.org/birt/downloads/demos/MyF…
(Flash Tutorial aus dem Eclipse Birt Projekt)
Alternatives Schlagwort: Business Intelligence
Es sei denn, man zählt an der Kasse einfach wieviele Produkte von welcher Sorte pro Monat verkauft wurden…
der Variantionskoeffizient ist schon ein guter Ansatz. Was du meinst, ist wohl so eine Art „Volatilität“.
Nun scheinst du aber zudem noch zeitabhängige Daten zu haben; bei Verkaufszahlen hat man idR Saisonkomponenten drin. Versuch doch mal, die Daten um diese Effekte zu bereinigen, d.h. dass du von jedem einzelnen Monatswert das jeweilige Monatsmittel über mehrere Jahre abziehst. Bsp.weise könntest du den Mittelwert aus 10 Januaren berechnen und dann von jedem einzelnen Januarwert diesen Mittelwert abziehen. Dann siehst du recht schnell, ob die Jahreszeit einen großen Einfluss auf den Verkauf des Produkts hat oder nicht.
Es gibt da noch mehr solche Verfahren, aber die Idee dahinter ist immer, dass man den Einfluss der Zeit von anderen Einflüssen separieren möchte.
Wenn du „einfach so“ die Volatilität berechnest, hast du möglicherweise Verzerrungen drin, weil die Volatilität selbst wieder von der Zeit abhängen kann.
viele Grüße
Katharina
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ich habe das Problem das wir Produkte haben die sich mehr als
1.000.000 mal im Jahr verkaufen und andere vielleicht nur
100-fach. Darum kann ein Artikel der sich oefter verkauft und
einen gleichmaessigen Verkauf hat eine viel hoehere
Standardabweichung haben, als ein selten verkaufter Artikel
mit grossen Schwankungen.
das verstehe ich nicht. Ein Produkt, das sich in jeder Zeiteinheit gleich oft verkauft, führt zu einer Standardabweichung von Null. Jedes Produkt, das sich unregelmäßiger verkauft, hat eine höhere Standardabweichung, egal wie hoch das mittlere Niveau der Verkäufe ist.
das verstehe ich nicht. Ein Produkt, das sich in jeder
Zeiteinheit gleich oft verkauft, führt zu einer
Standardabweichung von Null. Jedes Produkt, das sich
unregelmäßiger verkauft, hat eine höhere Standardabweichung,
egal wie hoch das mittlere Niveau der Verkäufe ist.
Oder was verstehst Du unter „gleichmäßig“?
Grüße,
Oliver Walter
Wie gesagt ich arbeite im Einkauf und versuche solche Produkte herauszuinden, die einfach mehr Zuneigung brauchen als andere. Allerdings ist die Artikelvielfalt ziemlich gross. Als Basis habe ich die monatlichen Verkaufszahlen in Stueck fuer die letzten 3 Jahre.
z.B. vom Artikel A verkaufen wir im Jahr stets zwischen 8.000 - 9.000. Vom Artikel B verkaufen im Extremfall des ganze Jahr ueber 2 nur immer im Juli 50 Stueck.
Jetzt koennte man noch sagen Artikel A kostet pro Stueck 0,10 Euro und Artikel B z.B. 50,00 Euro. Daher ist dieser Sprung von 2 Stueck auf 50 Stueck eine viel groessere Schwankung als die 1.000 bei A. Aber die Standardabweichung waere viel geringer. Auf alle Faelle moechte ich die Kosten nicht reinrechnen, sondern wuerde gerne einen messbaren/vergleichbaren Wert fuer diese Daten haben. Vielleicht ist es auch einfach nicht machbar.
ja. Wie wäre es, wenn Du die Verkaufszahlen pro Monat an der Jahresverkaufszahl standardisierst (z.B. Verkaufszahl im Monat/Verkaufszahl im Jahr * 100%). Anschließend berechnest Du die Standardabweichung der standardisierten Verkaufszahlen. Jetzt müßte die Standardabweichung für Dein Produkt B größer sein (jedenfalls ist sie es meiner Berechnung zufolge).
Wieso sagte Dir der Variationskoeffizient nicht zu?