Deskriptivní statistika v portfoliovém řízení

Úvod

Studie o případu v portfoliomanažmentu ti nabízí možnost zažít deskriptivní statistiku v praktickém kontextu. Dozvíš se, jak analyzovat prodejní čísla smartphonů, notebooků a tabletů, abys získal(a) cenné poznatky. K dispozici máš různé statistické metody, včetně regresní analýzy a testů na normální rozdělení. Pomocí Excelu budeš moci vyhodnotit data z 500 maloobchodních prodejen a odvodit strategická rozhodnutí.

Nejdůležitější poznatky

• Dozvíš se komplexní znalosti o deskriptivní statistice a jejím použití v portfoliomanažmentu.
• Analýza zahrnuje různé ukazatele, včetně průměru a rozptylových ukazatelů.
• Z hrubých dat můžeš přímo vyvodit doporučení pro management.

Krok za krokem návod

Aby ses efektivně použil(a) deskriptivní statistiku, měli bychom postupovat systematicky.

Krok 1: Porozumět situaci

Předtím než začneš pracovat se statistikami, je důležité porozumět situaci v kontextu podniku. Jsi novým portfoliomanažerem v podniku, který vyrábí hardwarové produkty jako smartphony, notebooky a tablety. Cílem tvé první analýzy je prozkoumat prodejní čísla těchto produktů ze 500 maloobchodních prodejen a vyhodnotit kvantitativní a kvalitativní data o spokojenosti zákazníků a marketingových opatřeních.

Krok 2: Analyzovat hrubá data

V Excelu máš přístup k hrubým datům, která se týkají devíti různých charakteristik. Ty zahrnují počet prodejen, spokojenost zákazníků a marketingové výdaje. Data byla získána na ordinální škále, kde 0 znamená velmi nespokojený a 3 znamená velmi spokojený. Marketingové výdaje jsou také klasifikovány na nemetrické škále.

Krok 3: Porozumět spokojenosti zákazníků

Spokojenost zákazníků hraje klíčovou roli v analýze. Díky hodnocení na ordinální škále můžeš rozpoznat, jak spokojení zákazníci jsou s produkty. Tyto informace jsou klíčové pro další plánování a vývoj strategie.

Krok 4: Zvážit marketingové výdaje

Významné je také zvážit marketingové výdaje jednotlivých prodejen. Tyto údaje jsou také zaznamenány na ordinální škále. Můžeš rozdělit náklady do tří kategorií: nízké, střední a vysoké. Tyto informace ti pomohou lépe porozumět účinku marketingových opatření na spokojenost zákazníků a prodeje.

Krok 5: Analyzovat prodejní čísla

Prodejní čísla produktů jsou klíčem tvé analýzy. Jsou vyjádřena v eurech a pohybují se od 110 € do 3 330 € na prodejnu. Je důležité hodnotit prodejní čísla ve vztahu k ostatním charakteristikám, abys získal(a) poznatky o chování zákazníků.

Krok 6: Provést regresní analýzu

Prostřednictvím aplikace regresních analýz můžeš zkoumat vztahy mezi různými proměnnými. Zejména bys měl(a) analyzovat, jaký vliv mají marketingové výdaje a spokojenost zákazníků na prodejní čísla. Multivariátní analýza by mohla poskytnout cenné poznatky, které bys mohl(a) využít pro budoucí rozhodnutí.

Krok 7: Testovat na normální rozdělení

Důležitou součástí induktivní statistiky, kterou bys neměl(a) opomenout, je testování na normální rozdělení. Tím můžeš ověřit, zda tvoje data následují normální rozdělení, což je předpokladem pro mnoho statistických testů.

Krok 8: Vyvozovat doporučení

Po analýze a porozumění datům můžeš nyní sestavit strategická doporučení. To by mohlo zahrnovat úpravu marketingových strategií nebo zlepšení spokojenosti zákazníků. Cílem je zvýšit prodejní čísla a celkově zlepšit efektivitu portfoliomanažmentu.

Shrnutí

Aplikací deskriptivní statistiky v Excelu jsi mohl(a) získat cenné poznatky o prodejních číslech hardwarových produktů v maloobchodě. Naucil(a) ses, jak analyzovat spokojenost zákazníků a marketingové výdaje, abys podpořil(a) strategická rozhodnutí.