„Tablascsoki” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
(A feladat által érintett célcsoportok)
(Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS))
 
(34 közbenső módosítás ugyanattól a szerkesztőtől nincs mutatva)
23. sor: 23. sor:
 
A csokoládék értékelése, kiválasztása osztályozási rendszer alapján történik. A fő szempont a mazsola minősége és a mogyoró pörkölése. Én, mint potenciális vásárló, ezen fő szempontok alapján választok, melyben olykor nagy szerepet játszik az ár is.  
 
A csokoládék értékelése, kiválasztása osztályozási rendszer alapján történik. A fő szempont a mazsola minősége és a mogyoró pörkölése. Én, mint potenciális vásárló, ezen fő szempontok alapján választok, melyben olykor nagy szerepet játszik az ár is.  
  
Az osztályos több szempont alapján, többségében 1-3 értékelésben, a hozzáférhetőséget tekintve, 1-4 értékelésben történt. Minden értékelésnél a „nagyobb a jobb” számításban.  
+
Az osztályozás több szempont alapján, többségében 1-3 értékelésben, a hozzáférhetőséget tekintve, 1-4 értékelésben történt. Minden értékelésnél a „nagyobb a jobb” számításban.  
  
 
A sorrend:
 
A sorrend:
  
 
1. Boci
 
1. Boci
2. Teso
+
 
 +
2. Tesco
 +
 
 
2. Tibi
 
2. Tibi
 +
 
3. Milka
 
3. Milka
 +
 
4. Lidl
 
4. Lidl
 +
 
5. Lindt
 
5. Lindt
 +
 +
 +
Mint az előtörténetben is látható, keresem a megfelelő táblás csokoládét. Miután minden cég a saját termékét magasztalja, így nem volt kérdés, hogy az összetevők szerint saját magam által végzett kutatás során kell megtalálnom a felsorolt márkák közül azt a táblát, amely az igényeimnek megfelel.
 +
 +
A felsoroltak között kifejezett kedvenc nem volt, mindben megtalálható valamiféle előny, ami miatt érdemes levenni a táblás kedvencet a boltok bolcairól.
 +
 +
Így fel kellett állítanom szempontokat, rangsorolásokat, amelyekből és a számítások által kiszámítható, hogy mely táblák megvásárlása jelentheti a célt, a csokoládék elfogyasztásával nyújtott élvezet elérését számomra.
  
 
== A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) ==
 
== A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) ==
47. sor: 59. sor:
  
 
1. Boci
 
1. Boci
 +
 
2. Lidl
 
2. Lidl
 +
 
3. Lindt
 
3. Lindt
 +
 
4. Milka
 
4. Milka
 +
 
5. Tibi
 
5. Tibi
 +
 
6. Tesco
 
6. Tesco
 +
  
 
'''Attribútumok'''
 
'''Attribútumok'''
 
A csokoládéhoz tartozó osztályozási szempontok.
 
A csokoládéhoz tartozó osztályozási szempontok.
§ a mazsola nagysága – pont (1-3): a nagyobb jobb (1 kicsi, 2 közepes, 3 nagy)
+
 
§ a mogyoró pörkölése (származás), (1-3): a nagyobb a jobb (1 magyar, 2 brazil, 3 szlovén)  
+
- a mazsola nagysága – pont (1-3): a nagyobb jobb (1 kicsi, 2 közepes, 3 nagy)
§ növényi zsiradék - (zsír/gramm): a nagyobb a jobb
+
 
§ esztétikus (csomagolás) - pont (1-3): a nagyobb jobb (1 újrahasznosított papír, 2 visszazárható műanyag, 3 újrahasznosított, visszazárható műanyag)
+
- a mogyoró pörkölése (származás), (1-3): a nagyobb a jobb (1 magyar, 2 brazil, 3 szlovén)  
§ hozzáférhető kínálati szempontból - pont (1-4): a nagyobb jobb, 1 csak Lidl, 2 csak Tesco, 3 Lidl, 4 Tesco.
+
 
 +
- növényi zsiradék - (zsír/gramm): a nagyobb a jobb
 +
 
 +
- esztétikus (csomagolás) - pont (1-3): a nagyobb jobb (1 újrahasznosított papír, 2 visszazárható műanyag, 3 újrahasznosított, visszazárható műanyag)
 +
 
 +
- hozzáférhető kínálati szempontból - pont (1-4): a nagyobb jobb, 1 csak Lidl, 2 csak Tesco, 3 Lidl, 4 Tesco.
  
 
== A feladat által érintett célcsoportok ==
 
== A feladat által érintett célcsoportok ==
69. sor: 92. sor:
 
== A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság ==
 
== A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság ==
  
Jelenleg az '''információ költséghatékonyságának''' mérésére a vállalkozások többsége nem fordít figyelmet. Nem igazán méri, használja az idevonatkozó mérési módszereket.
+
A 2 módszer alkalmazása megkönnyíti a választást a különböző csokoládék között, mert megmutatja, hogy melyik az általam legkedveltebb csokoládé, valamint melyik éri meg az árát. Idő-, és költséghatékony, valamint objektív döntés hozható a segítségével. A My-X futtatása után kiválasztható a legjobb csokoládé. A Solver futtatásával pedig az ár-érték kapható meg.
  
A feladat és annak megoldása egyfelől '''mintát''' próbál adni arra, hogy az e-business tevékenységet folytató vállalkozások a vizsgálatba milyen attribútumokat vegyenek be a információ költségtervezéséhez.
+
== A válaszokat befolyásoló tényezők ==
Másfelől arról is képet ad, hogy a vizsgálatba bevont jellemzőket tekintve, az összehasonlításban résztvevő cégek (objektumok) szigorúan OBJEKTÍVEN nézve, milyen eredményesek  az e-business ráfordításuk költséghatékonyságában.
 
  
Tehát vizsgálva képet kapunk arról, hogy az egyes cégek '''információ ráfordítás költséghatékonysága''' az egyes vizsgálati jellemzők mentén mennyire tekinthető a vizsgált objektum körben arányosnak, alul, vagy felülértékeltnek.
+
A mellékelt táblázatban szereplő attribútomok befolyásolták a válaszokat.
  
Az alulértékelés költségtartalékok meglétét jelenti (nagyon takarékosan költöttek), a túlértékelés pedig az indokolatlan költekezést bizonyít(hat)ja.
+
Ilyenek az összetevők felsorolása, amelyeket szempontoknak vettem.
 
 
A számítások alapján tehát megállapítható, hogy melyik vállalkozás ''információ ráfordítása a legjobb, leghatékonyabb'' a megadott szempontok alapján végzett vizsgálati körben.
 
  
 +
== A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) ==
  
'''Összefoglalva:''' Az elemzés alapvetően három várható hasznossági centrum köré épül fel:
+
1.      Objektumok meghatározása (6 csokoládé Márka)
  
- vizsgált jellemzők és azok adekvát mivoltának értékelése, a választás helyességének visszaigazolása
+
2. Attribútumok meghatározása
  
- az egyes cégek közötti információ ráfordítási költekezési rangsor az attribútumok alapján
+
3. Metaadatbázis létrehozása (a kiinduló adatokat találjuk)
  
- a COCO függvény becsült értékeinek összehasonlítása a tény értékekkel (célfüggvény értékei)
+
4. Pivot tábla készítése, mely a kimutatás varázsló segítségével jött létre. Itt állíthatjuk  be azokat az adatokat, melyek minket érdekelnek.
  
== A válaszokat befolyásoló tényezők ==
+
5. Rangsor tábla elkészítése sorszám függvény segítségével
  
Az egyes vállalati jellemző vizsgálatba való beválogatása befolyásolja az értékelés szakmai helyességét.
+
6. A solver futtatásához szükséges korlátozó feltételek megadása, kivonás segítségével
  
== A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) ==
+
7. Fkeres függvénnyel táblázat készítése
  
1. Objektumok meghatározása (30., 34., 35., 58., 74., 97. számú kérdőívet kitöltő vállalat)  
+
8. Fkeres táblázat sorainak összeadása, kivéve a bolti árat (becsült ár meghatározása)
  
2. Attribútumok meghatározása (Internet használat első éve, Vállalkozás mérete, E-innovátor attitűd, Elektronikus értékesítés aránya, Elektronikus beszerzés aránya)
+
9. Bolti ár és a becsült ár különbségének kiszámítása
  
3. Cél kijelölése: az üzleti információ vásárlására fordított összeg minimalizálása
+
10. Sorozatösszeg meghatározása (a 9. szempont alapján)
  
4. Az adatok összegyűjtése a kérdőívek adatai alapján értékoszlopos struktúrában.  
+
11. Eltérés kiszámítása %-os formában
  
5. Pivot tábla elkészítése.  
+
12. Solver futtatása
  
6. Helyezés tábla elkészítése Sorszám képlet segítségével.  
+
13. A bolti ár és a becsült eredmények értékelése
  
7. Solver tábla elkészítése, módosuló cellák kijelölése, lépcsők beállítása (korlátozó feltételek megadása)
+
14. My-X futtatása
  
8. Solver, becslés készítése és az eredmények értékelése.
+
15. Coco kimásolása, mely a bevitt adatok alapján kiértékeli a különböző csokoládé márkákat, és mely segítségével a csokoládék közötti sorrend felállítható
  
9. Érzékenység és fontosság vizsgálatok az egyes attribútumok esetében (átlag és szórás)
+
16. Eredmény értékelése, sorrend felállítása
 
 
 
 
Első lépésben az adatok felkutatása, rendszerezése, történt meg egy-értékoszlopos struktúrában, majd az Excel segítségével a szűrők elhelyezése, a metaadatbázis és a kimutatás (pivot) elkészítése.
 
  
 
== Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) ==
 
== Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) ==
 +
Az osztályos több szempont alapján, többségében 1-3 értékelésben, a hozzáférhetőséget tekintve, 1-4 értékelésben történt. Minden értékelésnél a „nagyobb a jobb” számításban.
  
A számítások a következő eredményekre vezetnek:
+
A sorrend a Coco szerint:
 
 
- SOLVER eredménye (információ ráfordítások arányosságának összehasonlítása az objektumok között)
 
 
 
- Az egyes attribútumok (vállalati jellemzők) SZEREPÉNEK és ÉRTÉKÉNEK megállapítása az információ ráfordítással kapcsolatban
 
 
 
- Attribútumok FONTOSSÁGI rangsora
 
 
 
- Attribútumok ÉRZÉKENYSÉGI rangsora
 
 
 
 
 
 
 
'''SOLVER  eredménye'''
 
  
A SOLVER által az attribútum értékek rangsorolásán és célfüggvényen alapuló kiszámított, végső értékeléshez szükséges eredményeket mutatja az alábbi táblázat:
+
1. Boci (1007,3)
  
 +
2. Teso (996,8)
  
{||rules=cols border=1
+
3. Tibi (995,3)
  
 +
4. Milka (997,8)
  
!cég sorszáma
+
5. Lidl (1001,3)
!üzleti információ vásárlására költött összeg (Y)
 
!COCO becslés (Y*)
 
!Különbség
 
!Ítélet (10%-os határ)
 
!% (eltérés)
 
  
|-
+
5. Lindt (1001,3)
| 30
 
| align="right" | 9 900 000
 
| align="right" | 18 999 999
 
| align="right"| -8 999 999
 
| keveset költ
 
| align="right"| -47,62%
 
  
|-
+
A Lidl és a Lindt csokoládék ugyanazon a helyen (5. helyen) végeztek.
| 34
 
| align="right"| 19 800 000
 
| align="right"| 18 899 999
 
| align="right"| 900 001
 
| arányos ráfordítás
 
| align="right"| 4,76%
 
  
|-
+
A Solver alapján a Boci csoki bizonyult a legjobbnak illetve áron alulinak (ár-érték arányban) a többi csokoládéval szemben. Három szempont szerint is az első helyen végzett, viszont a bolti ár olcsóbb az értékénél.
| 35
 
| align="right"| 27 000 000
 
| align="right"| 18 899 999
 
| align="right"| 8 100 001
 
| sokat költ
 
| align="right"| 42,86%
 
  
|-
+
A megadott jellemzők és az ár viszonyában a Lindt csokoládé végzett a legrosszabb helyen, felülértékelt a többi csokoládéhoz képest. A Lidl, a Milka, a Tibi, és a Tesco pedig közel kiegyenlítettek az ár-érték arányban.
|bgcolor="#FF8C00"| 58
 
| align="right"| 2 500 000
 
| align="right"| 35 749 999
 
| align="right"| -33 249 999
 
| keveset költ
 
| align="right"| -93,01%
 
  
|-
+
A sorrend solver szerint:
| 74
 
| align="right"| 69 800 000
 
| align="right"| 35 749 999
 
| align="right"| 35 250 001
 
| sokat költ
 
| align="right"| 93,01%
 
  
|-
+
1. Boci
| 97
 
| align="right"| 30 630 000
 
| align="right"| 30 629 998
 
| align="right"| 2
 
| arányos ráfordítás
 
| align="right"| 0,00%
 
  
|}
+
2. Tesco és Lidl
  
 +
3. Milka és Tibi
  
A számítások alapján a vizsgált objektumkörben (vállalkozások között) a 34. és a 97. számú vállalat információ ráfordításait tekinthetjük arányosnak.
+
4. Lindt
A Solver ítélet oszlop értékei az alábbiak:
 
  
• 10% alatt van a tényleges és a COCO modell által számított költség arányának abszolút értéke: „arányos ráfordítás” (előnyt élveznek a kiválasztásnál)
 
  
• 10%-ot meghaladja a tényleges és a COCO modell által számított költség arányának értéke:  A) ha negatív, akkor „keveset költ infóra", B) ha pozitív, akkor „sokat költ infóra"
+
A Solver ár-érték vizsgálata szerint a Boci csokoládé áron aluli, azaz olcsóbb, mint amennyit valójában ér. A Lindt csokoládé pedig túlértékelt, azaz drágább az ára, mint amennyit számomra ér.
  
 
+
A maradék négy táblás csokoládét áruknak megfelelően lehet megvásárolni, mondhatni se kevesebbet nem ér minőségük szerint, se többet nem kell értük fizetni.
A SOLVER eredményei alapján a sárga háttérrel kiemelt '''58. számú objektum''' a legköltséghatékonyabb az információ ráfordításban.
 
 
 
 
 
'''Attribútumok SZEREPÉNEK és ÉRTÉKÉNEK megállapítása'''
 
 
 
Az egyes attribútumok információ költségalakításában betöltött szerepének súlyát a COCO munkalap B43:F48 tartományában lévő arányok mutatják.
 
A SOLVER által arányos ráfordításokat mutató 34. sz. vállalatnál látható, hogy az alábbiakban felsorolt attribútumok az információ ráfordítás költségéhez
 
 
 
az internet használat első éve  13,23%,
 
 
 
a cég mérete                    36,60%,
 
 
 
az e-innovátor attitűd          15,01%,
 
 
 
az elektronikus beszerzés aránya 26,37%,
 
 
 
az elektronikus értékesítés aránya  8,79%
 
 
 
arányban járultak hozzá.
 
 
 
 
 
Ehhez képest a 97. sz. vállalatnál lényeges eltérés két attribútumnál figyelhető meg:
 
 
 
az internet használat első éve  25,94%,
 
 
 
az elektronikus értékesítés aránya  25,94%.
 
 
 
 
 
Látható, hogy az egyes attribútumok információ ráfordítás költség arányának ''jelentős eltérése esetén'' is beszélhetünk összehasonlíthatóságról, már ami az információ ráfordítás költségeit illeti.
 
 
 
 
 
'''FONTOSSÁGI rangsor'''
 
 
 
A SOLVER által B33:F38 tartományban kiszámított értékek alapján elkészíthetjük az egyes attribútumokhoz tartozó értékek átlagait, amelyek alapján egy rangsor állítható fel (B51:F51 tartomány cellái.)
 
A rangsor a következő lett így az attribútumok között:
 
 
 
1. cég mérete
 
 
 
2. az internet használat első éve
 
 
 
3. az elektronikus beszerzés aránya
 
 
 
4. az elektronikus értékesítés aránya
 
 
 
5. az e-innovátor attitűd.
 
 
 
 
 
 
 
'''ÉRZÉKENYSÉGI rangsor'''
 
 
 
Az érzékenységi rangsor a fontossági rangsornál említett SOLVER értékek szórása alapján került megállapításra (B52:F53 cellák adatai.)
 
Ezek szerint "kiesik" két attribútum: cég mérete és az elektronikus beszerzések aránya.
 
 
 
A rangsor a következő lett így az attribútumok között:
 
 
 
1. elektronikus értékesítés aránya
 
 
 
2. internet használatának első éve
 
 
 
3. e-innovátor attitűd
 
  
 
== Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) ==
 
== Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) ==
 +
A számítások alapján beigazolódott, hogy a mazsola nagysága, a mogyoró pörkölése, a növényi zsiradék mennyisége, a csomagolás, valamint a hozzáférhetőségi attribútumok mindegyike hatással van a táblás csokoládé előállításának költségére a márkák közötti összehasonlításban.
  
Nagyon óvatosan merek csak következtetéseket levonni, vagy akár értékeléseket megfogalmazni, hiszen nagyon csekély számú objektum és attribútum szám állt rendelkezésemre a vizsgálatkor.
+
Minden tényezőt megvizsgálva, a rangsor függvény és a My-X elemzés is azt mutatja, hogy a legmegfelelőbb csokoládé a Boci csoki. Ezt a márkát érdemes megvennem. A Solver is ezt hozta ki a legjobb árúnak, azaz áron alulinak a mögöttes értékek mellett.
 
 
Emiatt kizárólag a kis elemszámú minta COCO modellezésének eredményeire szorítkozom.
 
  
A számítások alapján beigazolódott, hogy a szubjektíven kiválasztott objektum attribútumok mindegyike hatással van az információ ráfordítás költségére a vállalatok közötti összehasonlításban.
+
A Solver elemzés szerint a Boci csokoládét olcsóbban vehetem meg, a Lindt csokoládét pedig áron felül árulják.
  
Némely attribútumok komoly befolyást mutattak az eredményekre (I., IV., V.), míg mások viszonylag semlegesek voltak a vizsgálat egyes szempontjait tekintve.
+
A maradék 4 (Lidl, Tesco, Milka, Tibi) táblás csokoládé áruknak megfelelően került a piacra, itt már csak az egyes attribútomok dönthetnek a választás felől.
 
 
Az egyes attribútumok objektív hatásának fontossága és érzékenysége, valamint a költségvolumenhez számított aránya számszerűsítésre került, amelyek alapján három kategóriába sorolhatóak a vállalatok:
 
 
 
 
 
I. - a túl keveset költekezők: a 30. és az 58. sz. vállalatok, amelyek elvben sokkal kevesebb összeggel, azaz költséghatékonyabban többet "értek el" az összehasonlított attribútumok tekintetében.
 
 
 
II. - az arányosan költekezők: a 34. és 97. sz. vállalatok, amelyek a modell által kiszámított volumenű összeget fordítottak információra.
 
 
 
III. - a túl sokat költekezők: a 35. és 74. sz. vállalat, amelyek a modellben javasolt ráfordításik meghaladják a 10%-os vizsgálati határt,.
 
 
 
 
 
Az egyes római számok egyben helyezést is jelentenek, hiszen a sokkal '''költséghatékonyabban költekező vállalatok versenyképesebben társaiknál''', ugyanis az egyes attribútumoknak megfelelő rangsorolás alapján ők teljesítettek messze a társaik felett a takarékos információs ráfordítást tekintve.
 
 
 
Azok a cégek, amelyek a rangsorban az I. helyen állnak, olyan költségtartalékokkal bírnak az attribútumaikat tekintve, hogy a jövőre nézve potenciális fenyegetést jelenthetnek a többi objektum számára, hiszen hatékonyabban használják fel információs ráfordításaikat. Ennélfogva gyorsabban képesek terjeszkedni az e-business piacokon, reális versenyelőnnyel rendelkeznek, amit képesek lehetnek profitra váltani versenytársaikkal szemben.
 
 
 
Azok a cégek, amelyek a III. kategóriába tartoznak, a vizsgálatban megállapított tűréshatárhoz képest többet költenek, kevésbé hatékonyan az I. kategória cégeinél. Tekintettel az éles piaci versenyre, el kell gondolkozniuk azon, hogy mi lehet az oka a relatíve magasabb költekezésnek.
 
Milyen attribútum lehet, amelyet nem vettek be ugyan a vizsgálatba, azonban olyan költségcentrum lehet, amelyre indokolhatóan elköltésre került a költségtöbblet? Tudnak-e ilyet igazolni a szakemberek a cégben?
 
Ha ''igen'', akkor érdemes újramodellezni, újra rangsorolni és összevetni egy új mátrix alapján az objektumokat.
 
Ha ''nem'' tudnak ilyet felmutatni a cég illetékes vezetői, akkor bizony kérdőre kell vonni őket, miért is tartják, milyen OBJEKTÍV szempont alapján tartják indokoltnak a versenytársakhoz lépest viszonylag magasabb költekezési arányt?
 
 
 
 
 
'''FONTOSSÁGI rangsor értékelése'''
 
 
 
Az információs ráfordítások költségtervezésénél az egyes vállalati jellemzők a költségvolumenre gyakorolt hatását ez a rangsor mutatja. A rangsorból egyértelműen megállapítható, hogy a nagyobb cégek többet költenek és az is kiderül, hogy minél korábban kezdték használni az internetet - tehát az innováció adaptációs besorolás alapján korai elfogadónak számító cégek - annál inkább tulajdonítanak jelentőséget az információs büdzsének.
 
 
 
 
 
'''ÉRZÉKENYSÉGI rangsor értékelése'''
 
 
 
Az érzékenység azt mutatja meg, hogy mennyire érzékeny adott attribútum változására a modell alapján kiszámított (javasolt) összeg (információs ráfordítás költsége.)
 
 
 
A cég méretére és az elektronikus beszerzések arányára érzéketlenséget mutat a modell. Ez meglepő, hiszen logikusan az elektronikus beszerzések komoly hatással kell, hogy legyenek az információ ráfordítására, hiszen igen nagymértékű információ szerzési tevékenységgel kellene, hogy járjon maga a beszerzési tevékenység. Ez további elemzést igényelne, hogy vajon miért is áll fenn ez az érzéketlenség ezen attribútum esetén.
 
 
 
A COCO modellben szereplő attribútum értékek alapján kialakított rangsor determinálja, hogy a ráfordítás költségszámítási célfüggvény összege melyik jellemzők változására a legérzékenyebb.
 
Mindent egybevetve, a fenti elemzések összességét tekintve úgy vélem, hogy az '''Internet bevezetésének éve''' attribútum játszik a legnagyobb szerepet az információ ráfordításának mértékében. Azaz, az IKT innovációjának korai elfogadásának szerepe meghatározó az információ ráfordítás költséghatékonyságában.
 
 
 
 
 
'''GYŐZTES hirdetése'''
 
 
 
Az összesített győztes cég (objektum): '''58. számú kérdőívet kitöltő vállalat'''.
 
  
 
== Az információ ráfordítás költségtervezésének szempontjai (VITA) ==
 
== Az információ ráfordítás költségtervezésének szempontjai (VITA) ==
  
A fentiekben levezetett számítások alapján lehetőség nyílik a döntéshozónak arra, hogy az egyes attribútumok szerepét azok értékeinek megváltoztatásával, a SOLVER többszöri lefuttatásával újraértékelje, azok változásainak hatását a költségszerkezetre megvizsgálja.
+
A hasonlóságelemzéssel nagyon jól kimutatható, hogy melyik termék miért, miben előnyös. Így használatával az egyes attribútomok alapján vagy az egész elemzést figyelembe véve választhatjuk ki a tökéletes terméket.
 
 
Ezek alapján a stratégiai döntésében, mérlegelve a versenytársak egyes jellemzőit lényegesen pontosabban "hangolhatja" be, korrigálhatja az információs ráfordításainak költségeit a vizsgált jellemzőknek tükrében.
 
Tehát, növelheti értékesítési %-át, vagy csökkentheti az információ ráfordítást, hogy ennek megfelelően a cégek közötti rangsorban előkelőbb helyet kaphasson, ami a piaci versenyelőnyeinek vélt/valós erősítését célozza.
 
 
 
Tehát az egyik fő szempont a tervezéskor: ''versenyelőnyhöz jutás''.
 
 
 
Itt megemlíteném újra, hogy a '''COCO módszertan vegytiszta objektivitása egy tökéletesen szubjektív döntéssorozat eredményére támaszkodik'''. Azaz, a vizsgáló dönti el, hogy melyik attribútumot veszi be a vizsgálatba, szintén ő dönti el a vizsgált rangsorolást kialakító értékeket (pl. alkalmazotti létszám kategóriák). Itt a vizsgálónak óriási a szakmai felelőssége, hiszen az általa beválogatott jellemzők minősége és mennyisége, annak vizsgált jelenséggel való vélt-valós, adott pillanatban a vizsgáló szubjektuma által az attribútumoknak tulajdonított kapcsolatán áll, vagy bukik.
 
 
 
Emiatt mindenképpen csak egy újra és újraismételt, többféle válogatáson, rostán átesett COCO vizsgálat eredményinek az összehasonlító vizsgálata is adott esetben indokolt lehet, hogy az egyes vizsgált attribútum kombinációkat is, mint objektumokat egymással összehasonlítva kaphassunk még objektívebb képet arról, hogy:
 
 
 
 
 
1. mennyire szakszerűen és célszerűen lettek összeválogatva az egyes attribútumok?
 
 
 
2. mennyire volt használhatóak az optimalizálás eredményei?
 
 
 
3. valóban visszaigazolja-e a gyakorlat a kapott eredményeket, vagy újdonsággal, esetleg meglepetésekkel szolgál-e valamelyik elemében?
 
 
 
 
 
Vizsgálatomban nagyon kevés számú jellemző lett bevonva, amely közvetve, közvetlenül objektív hatással lehet a költségekre. Mindenképpen további vizsgálódás szükséges ahhoz, hogy az információ költségekre leginkább objektív hatást gyakorló jellemzőket felkutassuk és azok ismeretében újraoptimalizáljunk, futtatva tehát a modellt olyan eredményt kapjunk, amelyekben a rangsorolást újraértékelhetjük.
 
 
 
Megjegyzendő azonban, hogy az egyes objektív vizsgálódás mellett egyre nagyobb hangsúlyt kap a közvetett, nagyon is szubjektív, emberi értékelések és akaratok (döntések) mentén történő vizsgálódás (Akerlof, 1984).
 
 
 
Nem zárható tehát ki a szubjektivitás a vizsgálati módszertanból sem teljesen ahhoz, hogy igazán való képet kapjunk a vizsgált jelenségekről. Egy túlzott költekezés információra, vagy éppen arányos ráfordítás még sok egyéb tényezőnek is tulajdonítható, amelyet be kell vennünk a végső értékeléskor. Pl. versenytársak reakciói, külső nyomások hatásaira adott válaszok, gazdasági válság okozta externáliák.
 
 
 
  
 
== Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok ==
 
== Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok ==
 
'''Felhasznált irodalom'''
 
 
Akerlof, G.A. (1984): An Economic theorist’s book of Tales. Cambridge: Cambridge University Press, 7-23. p.
 
 
Arrow, K.J. [1979]: Információ és gazdasági viselkedés. In. Egyensúly és döntés. KJK. Budapest.
 
 
Badinszky Péter (2010): Hazai kis- és középvállalkozások elektronikus üzletvitelét segítő és akadályozó tényezők. E-business adaptáció. PhD értekezés
 
 
Bailey, D. és Brorsen, B.W. [1989]: Price Asymmetry in Spatial Fed Cattle Markets. Western Journal of Agricultural Economics, 14[2], 246 – 252.
 
 
Bartók István (2001): Vállalatkormányzás, PhD értekezés, 31-32. p.
 
 
Coase, R.H. (1937): The Nature of the Firm. Economica, 4(13): 386-405. Esettanulmány, Szociológiai Szemle (4), 95-128. p.
 
 
Csizmadia Zoltán - Dőry Tibor - Grosz András - Kádár Imre - Lados Mihály - Pakucs János - Rechnitzer János - Somogyi Miklós (2001): Az ipari parkok innovációs szolgáltatásait segítő intézmény- és informatikai hálózat rendszerének kidolgozása. Szerk.: Dőry Tibor. Magyar Innovációs Szövetség, Budapest, 2001. május 15.
 
 
Tóth Lilla (2004):A bizalom szerepe a helyi gazdasági kapcsolatokban. Esettanulmány, Szociológiai Szemle (4), 95-128. p.
 
 
''Elektronikus:''
 
 
Miau Wiki:Projekt-portál. (https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Miau_Wiki:Projekt-port%C3%A1l)
 
 
Kertesi Gábor – Reiff Ádám: AZ INFORMÁCIÓ KÖZGAZDASÁGTANA (http://www.econ.core.hu/~kertesi/kertesimikro/kertesimikro_26.pdf)
 
 
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]
 

A lap jelenlegi, 2011. március 15., 15:14-kori változata

Forrás

 A letölthető excel URL-je:

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A legmegfelelőbb táblás csokoládé kiválasztása hasonlóságelemzés segítségével

A feladat előtörténete

Évek óta nagy csokoládéfogyasztó vagyok. Szeretem a minőségit, de kóstoltam már olcsóbb termékeket is. Azt az elvet vallom, hogy nem mindig az ára határozza meg a minőséget, bár sok esetben a márkát fizetjük meg.

Kutatásom során 6 tábla csokoládét vizsgálok, a klasszikus márkától a minőségi csokin át a saját áruház márkás fajtákig.

Kedvelem a mazsolát és a mogyorót, így számomra a fogyasztási élvezethez ezek többségében hozzájárulnak. Fontos, ebből a két tényezőből, hogy milyen és mennyi található a táblákban.

Tudatos vásárlónak tartom magam. Így fontos számomra környezetünk védelme is. Így kutatásom célja a csomagolóanyagok megismerése is.

A vizsgálat alatt Solver számításban hasonlítom össze az egyes táblás csokoládékat, és végül egy ár-, értékarány becslés adja meg a választ, hogy melyik termék, adottságai alapján éri meg az árát.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

A csokoládék értékelése, kiválasztása osztályozási rendszer alapján történik. A fő szempont a mazsola minősége és a mogyoró pörkölése. Én, mint potenciális vásárló, ezen fő szempontok alapján választok, melyben olykor nagy szerepet játszik az ár is.

Az osztályozás több szempont alapján, többségében 1-3 értékelésben, a hozzáférhetőséget tekintve, 1-4 értékelésben történt. Minden értékelésnél a „nagyobb a jobb” számításban.

A sorrend:

1. Boci

2. Tesco

2. Tibi

3. Milka

4. Lidl

5. Lindt


Mint az előtörténetben is látható, keresem a megfelelő táblás csokoládét. Miután minden cég a saját termékét magasztalja, így nem volt kérdés, hogy az összetevők szerint saját magam által végzett kutatás során kell megtalálnom a felsorolt márkák közül azt a táblát, amely az igényeimnek megfelel.

A felsoroltak között kifejezett kedvenc nem volt, mindben megtalálható valamiféle előny, ami miatt érdemes levenni a táblás kedvencet a boltok bolcairól.

Így fel kellett állítanom szempontokat, rangsorolásokat, amelyekből és a számítások által kiszámítható, hogy mely táblák megvásárlása jelentheti a célt, a csokoládék elfogyasztásával nyújtott élvezet elérését számomra.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Az adatok az általam leginkább preferált 6 márkás mazsolás-mogyorós csokoládékból és az általam fontosnak ítélt szempontokból adódik, melyekhez tartozó értékek egyrészt saját, másrészt a terméktájékoztatókról származnak.

Tehát az adatbázis 6 csokoládéból és 5 szempontból, azaz 30 adatból illetve azok értékeléséből épül fel.

Nehézséget az adatok összegyűjtése és a saját preferenciarendszerem felállítása okozta.

Objektumok

A 6, táblás csokoládét is gyártó cégnév, amiket vizsgáltam:

1. Boci

2. Lidl

3. Lindt

4. Milka

5. Tibi

6. Tesco


Attribútumok A csokoládéhoz tartozó osztályozási szempontok.

- a mazsola nagysága – pont (1-3): a nagyobb jobb (1 kicsi, 2 közepes, 3 nagy)

- a mogyoró pörkölése (származás), (1-3): a nagyobb a jobb (1 magyar, 2 brazil, 3 szlovén)

- növényi zsiradék - (zsír/gramm): a nagyobb a jobb

- esztétikus (csomagolás) - pont (1-3): a nagyobb jobb (1 újrahasznosított papír, 2 visszazárható műanyag, 3 újrahasznosított, visszazárható műanyag)

- hozzáférhető kínálati szempontból - pont (1-4): a nagyobb jobb, 1 csak Lidl, 2 csak Tesco, 3 Lidl, 4 Tesco.

A feladat által érintett célcsoportok

Elsősorban magam számára készítettem, de mindenkinek hasznos lehet, aki kedveli a csokoládék mazsolás-mogyorós fajtáját. Célcsoportok lehetnek még a csokoládékat gyártó cégek, akiket érdekelhet, hogy milyen a csokoládéjuk. Piaci részesedésüket növelése érdekében támpontot adhat, hogy min kell változtatniuk. Jelentőséggel bírhat Tesconak és a Lidnek, hiszen ez alapján felmérhetik, hogy várhatóan melyik a keresettebb csokoládé, és abból nagyobb mennyiséget rendelnek. Segítheti a rendelést.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

A 2 módszer alkalmazása megkönnyíti a választást a különböző csokoládék között, mert megmutatja, hogy melyik az általam legkedveltebb csokoládé, valamint melyik éri meg az árát. Idő-, és költséghatékony, valamint objektív döntés hozható a segítségével. A My-X futtatása után kiválasztható a legjobb csokoládé. A Solver futtatásával pedig az ár-érték kapható meg.

A válaszokat befolyásoló tényezők

A mellékelt táblázatban szereplő attribútomok befolyásolták a válaszokat.

Ilyenek az összetevők felsorolása, amelyeket szempontoknak vettem.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

1. Objektumok meghatározása (6 csokoládé Márka)

2. Attribútumok meghatározása

3. Metaadatbázis létrehozása (a kiinduló adatokat találjuk)

4. Pivot tábla készítése, mely a kimutatás varázsló segítségével jött létre. Itt állíthatjuk be azokat az adatokat, melyek minket érdekelnek.

5. Rangsor tábla elkészítése sorszám függvény segítségével

6. A solver futtatásához szükséges korlátozó feltételek megadása, kivonás segítségével

7. Fkeres függvénnyel táblázat készítése

8. Fkeres táblázat sorainak összeadása, kivéve a bolti árat (becsült ár meghatározása)

9. Bolti ár és a becsült ár különbségének kiszámítása

10. Sorozatösszeg meghatározása (a 9. szempont alapján)

11. Eltérés kiszámítása %-os formában

12. Solver futtatása

13. A bolti ár és a becsült eredmények értékelése

14. My-X futtatása

15. Coco kimásolása, mely a bevitt adatok alapján kiértékeli a különböző csokoládé márkákat, és mely segítségével a csokoládék közötti sorrend felállítható

16. Eredmény értékelése, sorrend felállítása

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Az osztályos több szempont alapján, többségében 1-3 értékelésben, a hozzáférhetőséget tekintve, 1-4 értékelésben történt. Minden értékelésnél a „nagyobb a jobb” számításban.

A sorrend a Coco szerint:

1. Boci (1007,3)

2. Teso (996,8)

3. Tibi (995,3)

4. Milka (997,8)

5. Lidl (1001,3)

5. Lindt (1001,3)

A Lidl és a Lindt csokoládék ugyanazon a helyen (5. helyen) végeztek.

A Solver alapján a Boci csoki bizonyult a legjobbnak illetve áron alulinak (ár-érték arányban) a többi csokoládéval szemben. Három szempont szerint is az első helyen végzett, viszont a bolti ár olcsóbb az értékénél.

A megadott jellemzők és az ár viszonyában a Lindt csokoládé végzett a legrosszabb helyen, felülértékelt a többi csokoládéhoz képest. A Lidl, a Milka, a Tibi, és a Tesco pedig közel kiegyenlítettek az ár-érték arányban.

A sorrend solver szerint:

1. Boci

2. Tesco és Lidl

3. Milka és Tibi

4. Lindt


A Solver ár-érték vizsgálata szerint a Boci csokoládé áron aluli, azaz olcsóbb, mint amennyit valójában ér. A Lindt csokoládé pedig túlértékelt, azaz drágább az ára, mint amennyit számomra ér.

A maradék négy táblás csokoládét áruknak megfelelően lehet megvásárolni, mondhatni se kevesebbet nem ér minőségük szerint, se többet nem kell értük fizetni.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A számítások alapján beigazolódott, hogy a mazsola nagysága, a mogyoró pörkölése, a növényi zsiradék mennyisége, a csomagolás, valamint a hozzáférhetőségi attribútumok mindegyike hatással van a táblás csokoládé előállításának költségére a márkák közötti összehasonlításban.

Minden tényezőt megvizsgálva, a rangsor függvény és a My-X elemzés is azt mutatja, hogy a legmegfelelőbb csokoládé a Boci csoki. Ezt a márkát érdemes megvennem. A Solver is ezt hozta ki a legjobb árúnak, azaz áron alulinak a mögöttes értékek mellett.

A Solver elemzés szerint a Boci csokoládét olcsóbban vehetem meg, a Lindt csokoládét pedig áron felül árulják.

A maradék 4 (Lidl, Tesco, Milka, Tibi) táblás csokoládé áruknak megfelelően került a piacra, itt már csak az egyes attribútomok dönthetnek a választás felől.

Az információ ráfordítás költségtervezésének szempontjai (VITA)

A hasonlóságelemzéssel nagyon jól kimutatható, hogy melyik termék miért, miben előnyös. Így használatával az egyes attribútomok alapján vagy az egész elemzést figyelembe véve választhatjuk ki a tökéletes terméket.

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok