Nel mio l'ultimo post del blog , Ho trovato la migliore ricetta di degustazione per i biscotti di Natale che voglio vendere. In questo post userò JMP Profiler e Simulatore decidere il prezzo di vendita dei cookie e indagare sulla redditività. Se il prezzo è troppo alto, verranno venduti meno cookie. Se il prezzo è impostato su un valore troppo basso, verranno venduti molti cookie, ma le entrate saranno inferiori a quelle che potrebbero essere. (L'esempio che presento qui è adattato da uno che ho incontrato in Prendere decisioni difficili: un'introduzione all'analisi delle decisioni , di Robert T. Clemen.)
Consideriamo un semplice modello di profitto:
Profitto = Mercato * Proporzione * (Prezzo - Variabile) - Risolto.
Mercato rappresenta la dimensione giornaliera del mercato dei cookie. Proporzione rappresenta la proporzione di quel mercato che catturerò. Prezzo è il prezzo di vendita di un cookie. Variabile è il costo variabile associato a ciascun cookie. Fisso sono i costi fissi. Considera il seguente esempio.
Supponiamo che la dimensione giornaliera del mercato per i cookie sia 100.000, la percentuale che catturerò sarà del 20%, il prezzo di un cookie è $ 0,50, il costo variabile per cookie è $ 0,10 ei costi fissi sono $ 8000. La formula di profitto viene valutata a
Utile = 100.000 * 0.20 * (0.75 - 0.10) - 8000 = $ 2000.
Questi numeri sono basati sulle mie ipotesi migliori delle variabili nella formula. Cosa succede se i valori effettivi sono diversi? In che modo ciò influirà sul profitto? Utilizzando JMP Profiler , Posso visualizzare l'effetto delle variabili sul profitto. Inoltre, utilizzando il Simulatore , Posso stimare la redditività in condizioni economiche incerte.
Prima di farlo, consideriamo una cosa. È ovvio che, a parità di condizioni, la ricarica di un prezzo più elevato è migliore. Ma, l'economia impone che tutto il resto non sarà uguale. Posso anticipare meno vendite con l'aumentare del prezzo. Ciò significa che la proporzione diminuirà. Scelgo di modellarla nel modo seguente: per ogni aumento di $ 0,10 oltre $ 0,50, la proporzione diminuisce del 3,5%. Allo stesso modo, se il prezzo scende sotto $ 0,50, la proporzione aumenta.
Ho incorporato questo modello in una tabella di dati JMP, chiamata Cookies.jmp, e puoi scaricarla da lo scambio di file JMP . La tabella ha una colonna denominata Profitto, che contiene la formula per il profitto. Esegui lo script allegato per ottenere il profilo e il simulatore mostrati di seguito.
Vengono visualizzati tutti i fattori nel modello di profitto. Il valore corrente (mostrato in rosso sotto ciascun grafico) dei fattori è elencato, così come il Profitto risultante (mostrato in rosso a sinistra). Ogni fattore ha una linea rossa tratteggiata verticale che puoi afferrare e spostare con il mouse per cambiare il valore del fattore per vedere il suo effetto su Profit, così come l'interazione con altri fattori. Come puoi vedere dai Profili, quando Market o Prop aumentano, il Profitto previsto aumenta. Allo stesso modo, quando uno dei costi aumenta, il profitto diminuisce. Il profilo del prezzo è molto interessante: è curvo e offre un valore ottimale per il prezzo. Il profitto diminuisce se il prezzo è superiore o inferiore al valore ottimale.
Non posso prevedere con precisione le condizioni di mercato (i valori dei fattori modello), il che significa che non posso sapere con certezza se la mia attività sarà redditizia. Pertanto, invece di indovinare i valori dei fattori nel modello, assumerò una distribuzione (un intervallo di valori). Ad esempio, invece di dare per scontato che la dimensione del mercato sia di 100.000 cookie, supporrò che il mercato si aggiri tra 70.000 e 130.000.
Più precisamente, modifico la dimensione del mercato come variabile normale con media di 100.000 e deviazione standard di 10.000. La proporzione è modellata come variabile triangolare tra il 18% e il 26%, con il valore più probabile al 22%. I costi variabili sono uniformi tra $ 0,08 e $ 0,12. Infine, i costi fissi sono triangolari tra $ 6.500 e $ 9.000, con il valore più probabile di $ 8.000. Sto usando le distribuzioni per rappresentare le condizioni di mercato incerte che mi trovo di fronte.
Il simulatore disegna valori casuali da queste distribuzioni, calcola Profitto e si ripete molte migliaia di volte. Ciò si traduce in una distribuzione per profitto. In altre parole, ho valutato il profitto in migliaia di condizioni di mercato diverse.
La domanda importante è: date le condizioni incerte, quanto è probabile che la mia attività sui cookie sia redditizia? Anche il simulatore calcola questo. Tra le migliaia di condizioni simulate, JMP tiene traccia di quanti risultati generano un profitto negativo.
Con il prezzo a $ 0,50, faccio clic sul pulsante Simula per stimare la probabilità che Profitto sia maggiore o uguale a 0. JMP produce un istogramma di valori di profitto simulato e fornisce la probabilità come mostrato di seguito.
Come mostrato, se imposto il prezzo a $ 0,50, il mio profitto medio sarà $ 971. Ma poiché sono incerto sui fattori del modello, quell'incertezza viene trasferita all'incertezza in Profit. Si noti che parte della distribuzione di Profitto è inferiore a 0 (la linea rossa sull'istogramma). In questo caso, la probabilità di essere redditizia è del 77,5%.
Ma il prezzo non è al suo valore ottimale. Spostiamo il prezzo in cima al suo profilo, diciamo 0.61. Dopo aver apportato la modifica, faccio di nuovo clic su Simula.
Si noti che l'utile medio è aumentato a $ 1,448 e la probabilità di essere redditizia è salita all'86%. Penso che addebiterò $ 0,61 per cookie almeno per ora. Se in futuro il mercato cambia, o i miei costi cambiano, posso rieseguire la simulazione per indagare su quale Prezzo addebitare.
Usando il Profiler di JMP sono stato in grado di vedere che Price influisce sul profitto e che esiste anche un prezzo ottimale. Utilizzando il simulatore, sono stato in grado di decidere un costo ragionevole e quantificare i rischi associati a tale costo.
Il profiler e il simulatore sono molto più ricchi di quello che ho dimostrato. Questo esempio è il più semplice dei modelli, con una sola risposta, Profitto. È possibile modellare risposte multiple e risolvere il problema con soluzioni JMP per tutte le risposte.
