Алексей Ткаченко

Ткаченко Алексей Владимирович

Адрес                                  г. Днепропетровск, ул. Рабочая, 160 – 49

Дата рождения                   14 января 1979

Телефон                              099 150 36 89

E-mail                                   [email protected]

Предполагаемая позиция

аналитик

Профессиональные навыки

Статистический анализ данных и вероятностное моделирование процессов хозяйственной деятельности предприятий

• разработка аналитических оптимизационных моделей.
• разработка моделей принятия решений в условиях риска в виде дерева решений с учетом всех альтернативных стратегий и вероятностей состояний природы.
• разработка предсказательных моделей задач классификации, регрессии, поиска ассоциативных связей средствами Data Mining.
• создание моделей, имитирующих производственные и экономические процессы, имеющие случайную природу входных параметров; имитационное моделирование процессов, в основе которых лежит дисциплина очередности.
• прогнозирование значений количественных и качественных показателей производственных и экономических процессов с помощью моделей сглаживания, сезонных моделей, моделей парной и множественной регрессии, моделей временных рядов.
• контроль и управление качеством и производительностью труда, оказываемых услуг.
• выполнение всевозможных форм статистического анализа и обработки данных: анализ выбросов, кластерный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез

Проекты

Оптимизация выкладки товара в торговом зале (Украинский Ритейл)

ноябрь 2016 – март 2017 (5 мес.)

В рамках проекта разработана оптимизационная модель использования полочного пространства, целью которой является максимизировать присутствие целевого запаса в торговом зале и как следствие минимизировать складские запасы.

В качестве входных параметров модель включает среднесуточные продажи по товарам, габариты товара (длина, высота, глубина), логистические показатели (МПО, время между поставками, ЦЗ), а также информацию о линейных размерах полочного пространства. На выходе имеем параметры выкладки – ширина, высота и глубина

Перед запуском расчета необходимо внести все текущие изменения в информации о товарах, там, где они требуются. После чего при запуске модель пересчитывается с учетом новой информации. Изменения могут заключаться как в актуализации значений данных, так и в вводе или выводе товаров.

Ценообразование на основе анализа цен конкурентов (Украинский Ритейл)

сентябрь 2016 – декабрь 2016 (4 мес.)

В рамках проекта разработана математическая модель, цель которой плавно, без потери маржинального дохода доводить цены предприятия до оптимального уровня, который лежит между слишком высокой ценой интересной предприятию, но не способствующей формированию спроса, и слишком низкой ценой, навязываемой конкурентом, безусловно, интересной потребителю, но не обеспечивающей цели по прибыльности предприятия.

В модели применяется показатель Целевого индекса по каждому из конкурентов, по регионам представленности, по группам товаров. Целевой индекс отображает управленческое решение о ценовом позиционировании предприятия на рынке относительно конкурентов.

Сравнивая текущее Средневзвешенное отклонение от цен конкурентов с Целевым показателем, модель выбирает алгоритмы пересчета цены по каждому товару, общая задача которых довести Средневзвешенное отклонение цен предприятия от цен конкурента до Целевого индекса.

Прогнозировать последствия установления новых цен позволяет модель эластичности спроса по цене, доступная в рамках модели.

Оценка эффективности и планирование маркетинговых мероприятий (Украинский Ритейл)

май 2016 – июль 2016 (3 мес.)

В рамках проекта:

разработана модель c применением контрольных карт, позволяющая оценивать эффект (дополнительный товарооборот, человекопоток, …) от маркетингового мероприятия;

разработан календарь событий: в календаре фиксируются события, сила влияния которых на продажи статистически значима, с указанием частоты проявления и степени влияния на продажи

проведена классификация маркетинговых мероприятий компании с применением средств машинного обучения, позволяющая планировать будущий эффект маркетинговых мероприятий

Прогнозирование продаж (Море пива)

сентябрь 2015 - декабрь 2015 (4 мес.)

В рамках проекта реализованы следующие задачи

анализ временных рядов с помощью ARIMA-процессов с достаточной историей продаж (по умолчанию 3 периода)

анализ временных рядов с недостаточной историей продаж

учет факторов, влияющих на продажи с помощью моделей регрессии, разработка сценариев

построение краткосрочных и долгосрочных согласованных прогнозов — годовой, месячный, недельный

планирование на основании выполненных прогнозов – бюджетирование, мотивация …

Управление товарными запасами (Varus)

ноябрь 2013 – август 2015 (4 мес.)

Сопровождение системы автозаказа, разработанной компанией-аутсорсером. Разработан алгоритм, выявляющий причины некорректной работы системы:

передача системе некорректных данных об остатках

завышенное/заниженное значение неснижаемого остатка

неактуальное значение среднедневной продажи

некорректный график поставок

низкий уровень сервиса поставщика

Анализ ценовых акций (Сoffee Life)

март 2012 – июнь 2012 (4 мес.)

В рамках проекта:

• разработана оценка акционного прироста как разница между фактическими акционными продажами и прогнозами регулярных продаж за тот же период с помощью ARIMA-моделей;
• разработана регрессионная модель прогноза акционных продаж по товару в зависимости от размеров скидки, регулярной цены реализации, регулярных средних продаж
• применена процедура факторного анализа для разложения акционного прироста на количество товара, реализованного в акцию за счет
• дополнительного человекопотока – приносит чистый дополнительный товарооборот
• роста длины чека – приносит чистый дополнительный товарооборот
• за счет товаров-аналогов – не приносит дополнительного товарооборота, приводит к снижению оборачиваемости запасов товаров-аналогов

Разработано обоснование привязки типа акции к стадии жизненного цикла товара для достижения максимального эффекта от акции; стадия жизненного цикла товара определяется с помощью модифицированной матрицы BCG.

Анализ потребительского спроса (Сoffee Life)

ноябрь 2010 – март 2011 (5 мес.)

В рамках проекта разработана методика по определению стадии жизненного цикла товара. По итогам анализа даются рекомендации относительно стратегий, применяемых к товарам:

стратегии, направленные на увеличение числа клиентов: борды, тв-реклама, активность в соц. сетях и прочий промоушн; актуален контроль упущенных продаж

стратегии, направленные на стимулирование спроса: ценовые акции, программы лояльности и пр.; актуален контроль за списаниями.

вывод из ассортимента

Целью применения рекомендованных стратегий является увеличение продаж и оптимизация инвестиций.

Ценовой мониторинг конкурентов сети на рынке розничной торговли (RBB Group)

мар. 2010 – июн. 2010 (4 мес.)

В рамках проекта:

организован процесс исследования цен конкурента с помощью репрезентативных выборок

исходя из собранной информации, установлена оптимальная стоимость периодического исследования цен конкурентов

разработана система показателей, оценивающих текущее ценовое позиционирование сети на рынке розничной торговли

внедрен инструмент отслеживания тенденций в ценовой политике конкурента и выявление ошибок в собственном ценообразовании

Развитие сети кофеин путем планирования и открытия новых торговых точек (Сoffee Life)

фев. 2009 - июнь 2009 (5 мес.)

В рамках проекта:

разработан инструмент, оценивающий инвестиционную привлекательность открытия торговой точки путем планирования, в частности, среднедневной выручки на основании характеристик месторасположения планируемой торговой точки.

разработана классификация существующих торговых точек на основании портрета покупателей и характеристик места локации

Анализ рынка офисной недвижимости Днепропетровска (Dniprodevelopment)

сен. 2008 – фев. 2009 (6 мес.)

В рамках проекта:

разработана модель c применением метода анализа иерархий, позволяющая оценивать класс офисной площади;

классифицированы все основные офисные площади Днепропетровска

в разрезе проведенной классификации проанализированы спрос, предложение, арендные ставки рынка офисной недвижимости Днепропетровска

Опыт работы

апрель 2016 — наст. время

Украинский Ритейл, аналитик – анализ товарного рынка, планирование и анализ эффективности маркетинговых мероприятий

сентябрь 2015 — март 2016.

Море Пива, аналитик – прогнозирование продаж, планирование

ноябрь 2013 — сентябрь 2015.

Varus, аналитик – управления товарными запасами, анализ и планирование акций

февраль 2009 — март 2013

Coffee Life, аналитик – прогнозирование продаж, анализ ассортимента

сентябрь 2008 — февраль 2009

Dniprodevelopment, аналитик – анализ рынка коммерческой недвижимости

Образование высшее

1994-1999

Днепропетровский государственный университет, математика

Компьютерные навыки

Excel (Power Pivot), SPSS, R, QlikView