Abstract
There are four groups of indicators influenced on the performance of retail commercial enterprise. They are characteristics of the store (retail space), store location, transport and pedestrian accessibility of the store and the attitude of buyers to the shop (customer metrics). The present paper is dealt with the influence of the fourth group- «customer metrics ". The authors of this article consider such factors of this group as: the work of salespeople and other staff; the internal atmosphere of commercial enterprise; the security area of the enterprise location; brand awareness; additional services. The article describes the application of the proposed approach to the assessment and change forecast of turnover depending on the studied factors using the method of fuzzy logic by the example of the results of such shops as "Ocean" and "Pervomayskiy", retail outlets "Gastronom" format "supermarket", Izhevsk. The authors define term-sets and membership functions for each client criterion. The rule base is also developed. The presence of aggregate functions is implemented by Mamdani logical inference, which uses the min-max composition of fuzzy sets. The adequacy of the proposed mathematical model is performed on the example of results forecasting of investigated stores activities "retail network " Gastronom " format "supermarket" (Izhevsk, Russia) using the software Matlab, and then comparing the calculated value of the average purchase with actual. Monitored client performance on the basis of a network "Gastronom" has also allowed the authors to develop recommendations for shops as described in this article.
Highlights
Ссылка для цитирования: Ибрагимова Л.А., Гильмуллина Г.И
Выводы относительно влияния каждого показателя на среднюю сумму покупки при минимальных, средних и максимальных значениях остальных факторов мобалла для обоих магазинов до 3 баллов дели приведены в таблице 2
There are four groups of indicators influenced on the performance of retail commercial enterprise
Summary
Где Тi – товарооборот i-й социальной группы, руб.; Сi – средняя сумма покупки для i-й социальной группы, руб.; Fi – среднее количество посещений магазина i-ой социальной группой за период (неделя), ед.; Ni – количество покупателей в данной социальной группе, чел. Что для покупателей, посещающих торговое предприятие раз в неделю и чаще, значение коэффициента корреляции между факторами и величиной покупки - среднее, поэтому в дальнейшем исследовании рассматривается именно эта категория покупателей. Для нахождения взаимосвязи между величиной средней покупки и факторами, характеризующими отношение покупателей к магазину, использовалcя предложенный авторами подход [13], базирующийся на нечеткой логике [12, 14, 15]. Для каждого клиентского показателя определено терм-множество и функции принадлежности. Для итогового показателя (величины средней покупки) выбрана гауссова функция принадлежности. Отличительной особенностью систем нечеткого логического вывода является то, что для адекватного моделирования реальности может быть достигнуто при небольшом количестве правил в базе знаний. Где n – количество входных переменных; Ii – мощность терм-множества для оценки входной переменной.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
