ПОСТРОЕНИЕ МАТРИЦЫ СОВМЕСТНЫХ ПОКУПОК КАК СРЕДСТВО ЭФФЕКТИВНОГО РАСПОЛОЖЕНИЯ АССОРТИМЕНТНЫХ ГРУПП В ТОРГОВОМ ЗАЛЕ

Для достижения репрезентативности выборки проводимого в работе исследования и корректного отображения полученных результатов анализа, учитывая численность генеральной совокупности, выборка составила 300 чеков в сети супермаркетов «РиОМАГ» [1]. 

Авторами введены следующие обозначения ассортиментных групп для формирования консолидированной таблицы:

1. Алкоголь, соки, воды, сигареты – группа А
2. Кондитерские изделия, бакалея – группа Б
3. Молочные продукты, сыры, гастрономия – группа В
4. Полуфабрикаты, консервы (овощные, фруктовые, мясные, рыбные) – группа Г
5. Рыбные деликатесы, пресервы, рыба соленая /копченая – группа Д
6. Мясо, рыба охлаждённая, субпродукты – группа Е
7. Non food: бытовая химия, хоз. товары и пр. – группа Ж
8. Овощи, фрукты – группа З
9. Собственное производство – группа И

Используя сводные результаты наблюдения за покупками в супермаркете, был проведен анализ совместных покупок в магазинах «РиОМАГ». Сведения о количестве каждого купленного товара при анализе не требуются, необходима только структура покупки, что и отражается в таблице. Знак  «+» означает, что товар из данной группы был куплен в рассматриваемом чеке [2].

Для анализа совместных покупок составим таблицу наблюдаемых покупок. По горизонтали отметим состав одной покупки (т. е. товар­ные единицы, купленные за один раз). По вертикали укажем, в каких покупках присутствовала товарная группа данного наимено­вания.

По каждой покупке рассчитываем коэффициент d по формуле:

                                                                                                    (1)

где n – число товарных единиц в данной покупке;

d – коэффициент, отражающий частоту покупки товара.

Все данные были обработаны с помощью пакета анализа данных табличного процессора MS Excel. Составим матрицу совместных покупок каж­дой пары товаров (таблица 1).

Таблица 1 – Матрица совместных покупок каждой пары групп товаров супермаркетов «РиОМАГ», шт.

Итоговые значения в таблице 1 показывают, сколько раз то­вар из ассортиментной группы был куплен в разных покупках, они должны совпадать со значениями строки «Итого» в таблице наблюдаемых покупок.

Сумма коэффициентов d, указанная на пересечении строк товаров в таблице 1, обозначает интенсивность связи между товарами. Чем больше это значение, тем теснее связь между товарами. Проведенный анализ совместных покупок показал, что практически все ассортиментные группы товаров имеют тесные связи друг с другом. Самая сильная взаимосвязь при покупке отмечается по ассортиментным группам А и Б («алкоголь, соки, воды, сигареты» – «кондитерские изделия, бакалея»), А и В («алкоголь, соки, воды, сигареты» – «молочные продукты, сыры, гастрономия»), Б и В («кондитерские изделия, бакалея» – «молочные продукты, сыры, гастрономия»).

Также особый интерес представляет структурирование чеков по суммам покупки, с целью определения нетипичных связей между товарами (таблица 2).

Таблица 2 – Структура чеков по заданным интервалам сумм покупок торговой сети супермаркетов «РиОМАГ»

По данным представленным в таблице, можно сделать вывод, что наибольшее количество чеков находится в интервале суммы покупки от 150 до 300 рублей, наименьшее – от 600 до 750 рублей. Преимущественно наибольшая доля приходится на группу «алкоголь, соки, воды, сигареты». Исключение составляют чеки в интервале от 600-750 рублей, там наибольшая доля приходится на группу «кондитерские изделия, бакалея» (30,3 %). Наименьшие доли в чеках у групп «рыбные деликатесы, пресервы, рыба солёная/копчёная» и «собственное производство».

Представленная матрица совместных покупок и группировка товаров по стоимости чеков позволяет определить типичные корзины разной ценовой категории, выявить неявные связи между товарами и разработать рекомендации по увеличению среднего чека и выкладке товаров в зависимости от тесноты их комплиментарности [3].

Литература

1. Неуструева А.С., Петренко Ю.В., Лейзин И.Б. Практическое использование методов математического моделирования для выявления приоритетной географической локации магазина формата FMCG. Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 2 (92). С. 85-88.
2. Милов С.Н., Милов А.С. Исследование проблем управления ассортиментом и товарными запасами в торговых сетях. Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2019. № 5 (107). С. 163-182.
3. Соловьева А.И., Рихтер А.А. Анализ магазинных чеков для прогнозирования клиентских предпочтений. Аллея науки. 2019. Т. 1. № 5 (32). С. 1038-1045