Моделювання оптимального портфелю клієнтів централізованої аптечної мережі
DOI:
https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.186789Ключові слова:
аптечна мережа, лояльні клієнти, інтернет-клієнти, модель оптимального портфелю, багатокритеріальна задача.Анотація
Об’єкт даного дослідження визначає управління ризиками централізованої аптечної мережі, що пов’язані з маркетингом відносин між мережею та різними групами клієнтів. Розвиток конкурентного ринку призводить аптечні мережі до необхідності вести діалог з клієнтом, надаючи йому певні переваги, тим самим зменшувати власні ризики. Предметом дослідження є моделювання оптимального портфелю клієнтів централізованої аптечної мережі як одного з інструментів управління ризиками.
Спираючись на основи портфельної теорії Марковіца та багатокритеріальної оптимізації, в даній роботі побудовано базову модель оптимального портфелю клієнтів централізованої аптечної мережі, що враховує три групи клієнтів – лояльних, випадкових та інтернет-замовлення. На відміну від класичної двокритеріальної моделі (мінімізація ризику при максимізації доходу) в модель додано критерій максимізації ентропії, що підсилює ефект диверсифікації. Також розглянуто чотири модифікації базової моделі. Перша з них поглиблює аналіз портфелю клієнтів мережі до окремих аптек, що входять до цієї мережі. Три наступні моделюють різні маркетингові стратегії, в яких перевага надається одній з груп клієнтів.
Для розв’язування відповідних до побудованих моделей багатокритеріальних задач розроблено програмне забезпечення в пакеті Matlab, за допомогою якого методом послідовних поступок знайдено множини парето-оптимальних портфелів клієнтів. Верифікацію моделей виконано на реальних даних, що були надані однією з аптечних мереж.
Моделювання оптимальних портфелів клієнтів централізованої аптечної мережі дозволяє усунути недоліки в управлінні мережею та обрати оптимальну комбінацію розподілу груп лояльних, випадкових та інтернет-клієнтів. Завдяки цьому забезпечується можливість впливати на ці групи споживачів, впроваджуючи відповідні програми лояльності, що в кінцевому рахунку веде до підвищення прибутку. Результати моделювання будуть корисними для автоматизації бізнес-процесів будь-яких торгівельних мереж, управління ризиками, аналізу програм лояльності для підвищення ефективності їхнього функціонування.
Посилання
- Frederick, F., Thomasm, A. (1996). Teal Reichheld The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits, and Lasting Value. Harvard Business School Press, 323.
- Kotler, F. (2012). Marketing menedzhment. Saint Petersburg: Piter, 752.
- Dzyuba, P. V. (2017). Conceptual structure of portfolio theory as a paradigmatic fundamental of international portfolio investing contemporary theory. Scientific Bulletin of Uzhgorod National University, 15 (1), 100–106.
- Markowitz, H. M. (1959). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. London: Chapman & Hall, Ltd.; Cowles Foundation for Research in Economics at Yale University, 344.
- Guerard, J. B. (2010). Markowitz and the Expanding Definition of Risk: Applications of Multi-factor Risk Models. Handbook of Portfolio Construction. Contemporary Applications of Markowitz Techniques. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer, 31–60. doi: http://doi.org/10.1007/978-0-387-77439-8_2
- Van der Weide, H. (2010). Principles for Lifetime Portfolio Selection: Lessons from Portfolio Theory James. Handbook of Portfolio Construction. Contemporary Applications of Markowitz Techniques. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer, 153–178. doi: http://doi.org/10.1007/978-0-387-77439-8_7
- Campbell, J. Y., Viceira, L. M. (2006). Strategic Asset Allocation: Portfolio Choice for Long-term Investors. New York: Oxford University Press, 274.
- Dell’Aquila, R., Embrechts, P. (2006). Extremes and Robustness: A Contradiction? Financial Markets and Portfolio Management, 20 (1), 103–118. doi: http://doi.org/10.1007/s11408-006-0002-x
- Clark, A., Labovitz, M. (2006). Securities selection and portfolio optimization: Is money being left on the table? Financial Engineering and Applications. Canada: Acta Press, 131.
- Petrichm, D. M., Kahnm, R. N. (2010). What Matters Most in Portfolio Construction? Handbook of Portfolio Construction. Contemporary Applications of Markowitz Techniques. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer, 481–492. doi: http://doi.org/10.1007/978-0-387-77439-8_16
- Kyshakevych, B. Yu. (2010). Formuvannia optymalnykh za Pareto kredytnykh portfeliv z dopomohoiu henetychnoho alhorytmu. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, 4, 126–132.
- Posylkina, O. V. Aptechna merezha. Available at: https://www.pharmencyclopedia.com.ua/article/2856/aptechna-merezha
- Shtoier, R. (1992). Mnogokriterialnaia optimizaciia. Moscow: Radio i sviaz, 504.
- Academic version of MATLAB. Available at: https://www.mathworks.com/academia.html
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Anna Bakurova, Hanna Ropalo, Elina Tereschenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
