내 안에 마지막 블로그 게시물 , 내가 팔고 싶어하는 크리스마스 쿠키에 대한 최고의 시식 요리법을 발견했습니다. 이 게시물에서는 JMP의 프로파일 러 과 모의 실험 장치 쿠키의 판매 가격을 결정하고 수익성을 조사하는 것. 가격이 너무 높게 설정되면 더 적은 수의 쿠키가 판매됩니다. 가격이 너무 낮게 설정되면 많은 쿠키가 판매되지만 수익은 될 수있는 것보다 낮아집니다. (내가 여기에 제시 한 예는 어려운 결정 만들기 : 의사 결정 소개 , Robert T. Clemen 저).
Profit의 간단한 모델을 생각해 봅시다.
이익 = 시장 * 비율 * (가격 - 변수) - 고정.
시장 쿠키의 시장 규모를 나타냅니다. 비율 내가 얻을 시장의 비율을 나타냅니다. 가격 쿠키의 판매 가격입니다. 변하기 쉬운 는 각 쿠키와 관련된 변동 비용입니다. 결정된 고정 비용입니다. 다음 예제를 고려하십시오.
쿠키의 일일 시장 규모는 100,000이고 캡처 비율은 20 %, 쿠키 가격은 $ 0.50, 쿠키 당 변동 비용은 $ 0.10이며 고정 비용은 $ 8000이라고 가정합니다. 수익 공식은 다음과 같이 평가됩니다.
이익 = 100,000 * 0.20 * (0.75 - 0.10) - 8000 = 2000 달러.
그 수는 수식의 변수에 대한 내 추측에 근거합니다. 실제 값이 다른 경우 어떻게해야합니까? 그것이 이익에 어떤 영향을 미칠 것입니까? JMP 사용하기 프로파일 러 , 이익에 변수의 영향을 시각화 할 수 있습니다. 또한, 모의 실험 장치 불확실한 비즈니스 환경에서 수익성을 예측할 수 있습니다.
그렇게하기 전에 한 가지를 생각해 봅시다. 다른 모든 사람들이 평등하고 높은 가격을 부과하는 것이 더 낫다는 것은 명백합니다. 그러나 경제학은 다른 모든 것들은 평등하지 않을 것이라고 말합니다. 가격이 올라감에 따라 매출이 줄어들 것으로 예상됩니다. 이것은 비율이 감소 할 것임을 의미합니다. 나는 그것을 다음과 같은 방식으로 모델링합니다 : $ 0.50 이상으로 $ 0.10 증가 할 때마다 그 비율은 3.5 % 감소합니다. 마찬가지로 가격이 $ 0.50 아래로 떨어지면 비율이 증가합니다.
이 모델을 Cookies.jmp라는 JMP 데이터 테이블에 통합했으며 다음에서이 모델을 다운로드 할 수 있습니다. JMP 파일 교환 . 이 테이블에는 Profit라는 열이 있으며 여기에는 이익을위한 수식이 들어 있습니다. 아래 표시된 Profiler와 Simulator를 얻으려면 첨부 된 스크립트를 실행하십시오.
Profit 모델의 모든 요소가 표시됩니다. 요인의 현재 값 (각 플롯 아래에 빨간색으로 표시)과 결과 이익 (왼쪽의 빨간색으로 표시)이 나열됩니다. 각 요소에는 수직 파선의 빨간색 선이있어 마우스로 움 직여 이동하여 요인의 가치를 변경하여 이익에 미치는 영향을 비롯하여 다른 요소와의 상호 작용을 볼 수 있습니다. Profiles에서 볼 수 있듯이 Market 또는 Prop 중 하나가 올라가면 예상되는 Profit가 올라갑니다. 마찬가지로 비용 중 하나가 올라가면 이익이 감소합니다. 가격 프로파일은 가장 흥미 롭습니다 : 곡선 형이며 가격에 최적 값이 있습니다. 가격이 최적 값보다 높거나 낮 으면 이익은 감소합니다.
정확하게 시장 상황 (모델 요소 값)을 예측할 수 없기 때문에 사업이 수익성이 있는지 여부를 확실하게 알 수 없습니다. 따라서 모델의 요소 값을 추측하는 대신 분산 (값의 범위)을 가정합니다. 예를 들어 시장 규모가 100,000 개의 쿠키가 될 것이라고 가정하는 대신 시장이 7 만에서 13 만까지의 범위에 있다고 가정합니다.
좀 더 정확히 말하자면, 시장 규모를 평균 변수 100,000과 표준 편차 10,000으로 모델링합니다. 비율은 18 %에서 26 % 사이의 삼각형 변수로 모델링되며, 가장 가능성있는 값은 22 %입니다. 변동비는 $ 0.08 ~ $ 0.12로 일정합니다. 마지막으로 고정 비용은 $ 6,500 ~ $ 9,000 사이의 삼각형이며 가장 가능성있는 값은 $ 8,000입니다. 나는 직면 한 불확실한 시장 상황을 나타 내기 위해 배포판을 사용하고 있습니다.
시뮬레이터는 이러한 분포에서 무작위 값을 추출하고 이익을 계산하며 수천 번 반복합니다. 이로 인해 Profit에 대한 배포가 발생합니다. 다른 말로하면 수천 가지 다른 시장 상황에서 이익을 평가했습니다.
중요한 질문은 : 불확실한 상황을 감안할 때 쿠키 사업이 얼마나 수익성이 좋을까요? 시뮬레이터는 이것을 계산합니다. 수천 개의 시뮬레이션 된 조건 중 JMP는 얼마나 많은 결과가 부정적인 이익을 가져 왔는지 추적합니다.
Price가 $ 0.50 인 경우 Simulate 버튼을 클릭하여 Profit이 0보다 크거나 같을 확률을 계산합니다. JMP는 시뮬레이션 된 Profit 값의 히스토그램을 생성하고 아래와 같이 확률을 제공합니다.
나와 같이 가격을 $ 0.50로 설정하면 평균 이익은 $ 971이됩니다. 그러나 모델 요소에 대해 확신 할 수 없기 때문에 불확실성이 Profit의 불확실성으로 넘어 가게됩니다. 이익 분포의 일부가 0 (히스토그램의 빨간색 선) 이하임을 유의하십시오. 이 경우 이익을 낼 확률은 77.5 %입니다.
그러나 가격은 최적의 가치가 아닙니다. 가격을 프로필 상단으로 이동하십시오 (예 : 0.61). 변경 한 후에 시뮬레이션을 다시 클릭합니다.
평균 이익은 1,448 달러로 증가했으며, 수익성이 확률은 86 %로 증가했습니다. 적어도 쿠키 당 0.61 달러를 청구 할 것입니다. 미래에 시장이 변경되거나 비용이 변경되는 경우 시뮬레이션을 다시 실행하여 가격이 청구되는 이유를 조사 할 수 있습니다.
JMP의 프로파일 러를 사용하여 나는 가격이 이익에 영향을 미치고 최적의 가격이 있음을 알 수있었습니다. Simulator를 사용하여 합리적인 비용을 결정하고 해당 비용과 관련된 위험을 정량화 할 수있었습니다.
프로파일 러와 시뮬레이터는 내가 보여준 것보다 훨씬 풍부합니다. 이 예제는 하나의 응답 인 Profit 만있는 가장 간단한 모델입니다. 여러 응답을 모델링하고 모든 응답에서 최적 솔루션을 위해 JMP를 해결할 수 있습니다.
