dc.contributor.author |
Paták, Michal
|
cze |
dc.contributor.author |
Pecinová, Zuzana
|
cze |
dc.contributor.author |
Branská, Lenka
|
cze |
dc.date.accessioned |
2018-02-27T02:42:51Z |
|
dc.date.available |
2018-02-27T02:42:51Z |
|
dc.date.issued |
2017 |
eng |
dc.identifier.isbn |
978-80-87294-80-2 |
eng |
dc.identifier.uri |
https://hdl.handle.net/10195/69827 |
|
dc.description.abstract |
Overuse of trade sales promotion to keep fast-moving consumer goods (FMCG) in the range of retail stores results in a lot of negative impacts on all members of the supply chain network. One of the consequences is also an extreme increase in demand variability for FMCG manufacturers. However, such demand becomes unpredictable if only common forecasting methods are applied. This paper aims to find ways of forecasting the demand that is affected by frequent implementation of promotional events. Based on the case study conducted with a large Czech manufacturer of FMCG products, the paper first discusses the possibilities and barriers of the current theoretical approaches to demand forecasting of promoted products, which subsequently results in a proposal of a statistical forecasting method for over-promoted products. The proposed approach to demand forecasting combines a multiple linear regression (MLR) model with an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model. By its application in the company involved in the research, they were able to decrease the simple statistical forecast error by 24%. |
eng |
dc.format |
p. 40-46 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
eng |
dc.publisher |
TANGER, spol. s r.o. |
eng |
dc.relation.ispartof |
CLC 2017 Carpathian logistics congres : proceedings |
eng |
dc.rights |
pouze v rámci univerzity |
eng |
dc.subject |
autoregressive integrated moving average model |
eng |
dc.subject |
demand forecasting |
eng |
dc.subject |
fast-moving consumer goods |
eng |
dc.subject |
multiple linear regression |
eng |
dc.subject |
promotion |
eng |
dc.subject |
integrovaný autoregresivní model klouzavých průměrů |
cze |
dc.subject |
předvídání poptávky |
cze |
dc.subject |
rychloobrátkové zboží |
cze |
dc.subject |
vícenásobná lineární regrese |
cze |
dc.subject |
podpora prodeje |
cze |
dc.title |
Demand Forecasting of Over-Promoted FMCG Products in a Manufacturing Company |
eng |
dc.title.alternative |
Předvídání poptávky po nadměrně promovaném rychloobrátkovém zboží ve výrobním podniku |
cze |
dc.type |
ConferenceObject |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Nadměrné používání podpory prodeje za účelem udržení rychloobrátkového zboží v prodejním sortimentu maloobchodních prodejen má za následek mnoho negativních dopadů na všechny členy dodavatelského systému. Jedním z důsledků je i extrémní nárůst variability poptávky u výrobce rychloobrátkového zboží. Taková poptávka se však stává nepředvídatelnou při použití běžných předpovědních metod. Cílem tohoto článku je nalézt vhodný způsob předpovídání poptávky, ovlivněné častou realizací promočních akcí. Na základě případové studie u velkého českého výrobce rychloobrátkového zboží jsou nejdříve diskutovány možnosti a bariéry použití současných teoretických přístupů k předvídání poptávky po promovaných produktech a následně je navržena statistická předpovědní metoda pro nadměrně promované rychloobrátkové zboží. Navržený přístup k předpovídání kombinuje integrované autoregresivní modely klouzavých průměrů s vícenásobnou lineární regresí. Jeho aplikací ve zkoumaném podniku se podařilo snížit chybu statistické předpovědi o 24 %. |
cze |
dc.event |
Carpathian logistics congress CLC 2017 (28.06.2017 - 30.06.2017, Liptovský Ján) |
eng |
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
published |
eng |
dc.identifier.obd |
39879315 |
eng |