Оптимизация логистики и факторы лояльности клиентов фитнес-клуба

Состоялся совместный семинар исследовательской группы GAMES и научно-учебной группы «Эмпирическая оценка спроса». В рамках семинара студент 3-го курса образовательной программы «Экономика» Дмитрий Кашин и студентка 4-го курса образовательной программы «Экономика» Александра Сидельникова рассказали о своих исследованиях.

Состоялся совместный семинар исследовательской группы GAMES и научно-учебной группы «Эмпирическая оценка спроса». В рамках семинара студент 3-го курса образовательной программы «Экономика» Дмитрий Кашин и студентка 4-го курса образовательной программы «Экономика» Александра Сидельникова рассказали о своих исследованиях.

Дмитрий Кашин представил результаты исследования, посвященного решению одной из разновидностей задач коммивояжера (поиск оптимального гамильтонова цикла в графовой модели) TSPTW (задача коммивояжера с временными окнами). Результаты работы будут использованы для оптимизиции плана перевозки одной из пермских торговых компаний.

«Решение задач транспортной логистики позволяют существенно минимизировать расходы фирмы, а стартапу быстрее выйти на безубыточный объем или увеличить прибыль. Сегодня решение задач коммивояжера представляет и теоретический, и практический интерес», — рассказал Дмитрий.

На данный момент водитель компании составляет маршрут поездок, основываясь на интуиции и своем опыте поездок по Перми. Но действительно ли он выбирает оптимальный маршрут?

«Среднее количество контрагентов компании составляет от 25 до 30 в день. В определенный период у компании возникли проблемы с доставкой продукции покупателям. В связи с увеличивающимся количеством заявок водитель стал не укладываться по времени, опаздывать. За это клиенты штрафовали предприятие, не принимая продукцию. Компания начала нести убытки», — сообщил Дмитрий.

Дискуссия развернулась по поводу того, какую именно задачу решает Дмитрий в исследовании: сокращение транспортных расходов, то есть расстояния, или уменьшение штрафов от клиентов?

Автор исследования также отметил, что решаемая в его работе математическая задача коммивояжера относится к ассиметричным (из-за транспортных особенностей нашего города) и трансвычислительным (невозможно полностью перебрать все маршруты). Для вычислений Дмитрий использовал несколько видов алгоритмов – жадный алгоритм, алгоритм имитации отжига, метод ветвей и границ. Все алгоритмы были реализованы в программной среде Maple.

Как выяснилось, стандартный маршрут водителя за один день (25 постоянных контрагентов) составил 102 километра. При этом расчеты по жадному алгоритму оптимизировали маршрут до 94 километров. Метод ветвей и границ в Maple пока остался  без решения.

«Первый вывод моего исследования: водитель не выбирает оптимальный маршрут. Второй: длина маршрута сократилась с помощью жадного алгоритма на 9 километров. Экономия по расстоянию может составить  до 45 километров в неделю»,  — отметил Дмитрий.

Участники семинара порекомендовали на практике  проверить результаты исследования:  несколько дней водителю компании следовать рассчитанному оптимальному плану. Кроме того, Дмитрию предложили уточнить целевую функцию задачи – расширить временное окно доставки заказов, учесть акции и т.п.

Исследование Александры Сидельниковой посвящено выявлению статистически значимых факторов, влияющих на лояльность клиентов фитнес-клубу. Исследование проводится на примере одного их пермских клубов.

«В сфере фитнес-услуг наблюдается высокая конкуренция. Число людей, занимающихся фитнесом — это лишь небольшой процент населения. Количество потенциальных клиентов у клубов ограничено. До какого-то уровня возможно привлечение новых клиентов, но затем придется работать с постоянными клиентами», — рассказала Александра. Она отметила, что исследование находится в стадии разработки, окончательные результаты еще не получены.

«Исследовательский вопрос или практическая значимость работы состоит в том, что я смогу понять, как создавать контракт таким образом, чтобы вероятность его продления была максимальной», — подчеркнула Александра.

Работа основывается на данных программы 1С-фитнес за январь 2014–февраль 2015 года – это около 600–700 наблюдений. При этом за аксиому берется условие, что желание заниматься фитнесом постоянно. Александра учитывает множество факторов в своей работе: от типа контракта до оптимальности его выбора.

Александра также подробно остановилась на модели исследования: «Есть возможность наблюдать за клиентом в течение определенного периода, что показывает решение о продлении, выбор контрактов (они могут меняться), условия продления. Используемый тип данных – несбалансированная панель с неслучайной селективностью».

Кроме того, в рамках исследования планируется проверить следующие гипотезы: как на продление контракта клиентом влияют акции, скидки, спецификации клуба, количество тренировок и т.п.  

Участники семинара высказали свои мнения по возможной методологии исследования. Кроме того, было рекомендовано исследовать влияние внешних факторов, таких как изменение цен и проведение акций в соседних фитнес-клубах.