Site Loader

Содержание

Диетолог подсказал, как не набрать вес в период холодов

https://ria.ru/20211026/perekus-1756234112.html

Диетолог подсказал, как не набрать вес в период холодов

Диетолог подсказал, как не набрать вес в период холодов — РИА Новости, 26.10.2021

Диетолог подсказал, как не набрать вес в период холодов

Желание потреблять жирную пищу с наступлением холодной погоды естественным образом возрастает — не набрать лишний вес поможет выбор более здорового перекуса,… РИА Новости, 26.10.2021

2021-10-26T05:20

2021-10-26T05:20

2021-10-26T06:18

общество

диета

москва

здоровье

антон бердов

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/03/0c/1600943665_0:36:1920:1116_1920x0_80_0_0_90e80b04b28d9de43438f24fdcbd37ef.jpg

МОСКВА, 26 окт — РИА Новости. Желание потреблять жирную пищу с наступлением холодной погоды естественным образом возрастает — не набрать лишний вес поможет выбор более здорового перекуса, поделился с РИА Новости мнением ведущий диетолог холдинга Performance Group Антон Бердов.С приходом холодной погоды уровень нашей активности снижается, и мы меньше времени проводим на открытом воздухе, рассуждает Бердов. Также хочется больше и чаще есть, а руки постоянно тянутся к холодильнику, чтобы перекусить. На самом деле, это вполне нормально.»Наш организм, понимая, что наступила холодная пора, начинает греть себя изнутри, ускоряя при этом метаболизм. Это необходимо для сохранения нормальной температуры тела. Но несмотря на то, что постоянное желание есть нормально, важно его ограничивать, иначе это может привести к печальным последствиям», — подчеркнул эксперт.

https://ria.ru/20211015/voz-1754726420.html

москва

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/03/0c/1600943665_107:0:1814:1280_1920x0_80_0_0_b328df2dc60966a4d85e7d571c7c41af.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

общество, диета, москва, здоровье, антон бердов

05:20 26.10.2021 (обновлено: 06:18 26.10.2021)

Диетолог подсказал, как не набрать вес в период холодов

МОСКВА, 26 окт — РИА Новости. Желание потреблять жирную пищу с наступлением холодной погоды естественным образом возрастает — не набрать лишний вес поможет выбор более здорового перекуса, поделился с РИА Новости мнением ведущий диетолог холдинга Performance Group Антон Бердов.

«Подойдите к выбору еды осознанно и замените вредные продукты на аналогичные, но при этом полезные. Например, чипсы можно заменить на овощные палочки с хумусом, хлеб — на снэки из злаков, а шоколадку — на фрукты. Также необходимо не забывать о контроле за потреблением калорий и снизить их потребление на 10-15% от обычной дневной нормы, при этом придерживаясь соотношения 30% белков, 30% жиров и 40% углеводов. Это именно та рекомендация, которая позволит вам остаться в форме в течении холодного времени года, а также на период локдауна», — советует эксперт.

С приходом холодной погоды уровень нашей активности снижается, и мы меньше времени проводим на открытом воздухе, рассуждает Бердов. Также хочется больше и чаще есть, а руки постоянно тянутся к холодильнику, чтобы перекусить. На самом деле, это вполне нормально.

«Наш организм, понимая, что наступила холодная пора, начинает греть себя изнутри, ускоряя при этом метаболизм. Это необходимо для сохранения нормальной температуры тела. Но несмотря на то, что постоянное желание есть нормально, важно его ограничивать, иначе это может привести к печальным последствиям», — подчеркнул эксперт.

15 октября, 13:27

В ВОЗ озаботились ожирением населения Земли на фоне ситуации с COVID-19

Как рассчитать LTV – 5 способов

Среди всех маркетинговых показателей есть особенный, который измеряет прибыль от клиента в течение его жизненного цикла. Правильно рассчитав эту метрику, бизнес сможет узнать, сколько тратить на привлечение клиента, чтобы не работать в убыток. Также этот показатель раскрывает особенности поведения клиента в динамике и дает ценные инсайты, как его удержать. 

Знакомьтесь — жизненная ценность клиента.

Содержание

Что такое жизненная ценность клиента

Жизненная ценность клиента (англ. customer lifetime value, LTV или CLV) — это общая прибыль, которую вы получите от клиента в ходе его сотрудничества с вами. Этот показатель помогает прогнозировать будущие доходы и измерять долгосрочный успех в бизнесе. Более того, он помогает оценить, сколько нужно инвестировать, чтобы удержать клиента.

Согласно журналу Forbes, вероятность того, что вы продадите продукт или услугу новому потребителю составляет 5–20%, тогда как вероятность продажи его существующему покупателю составляет около 60–70%.

Удержание клиента обойдется намного дешевле. Таким образом, успешные маркетологи всегда разрабатывают планы удержания и побуждения к новым покупкам. Некоторые расчеты LTV позволяют прогнозировать прирост прибыли компании, основываясь на данных о покупках ваших клиентов, их типичного поведения и особенностей ваших рекламных кампаний.

Показатель LTV дает ответы на следующие вопросы:

Рассмотрим несколько примеров того, как крупные компании использовали этот показатель.

LTV кейсы

Еще в 2013 году, по оценке исследования потребительского поведения, покупатели с подпиской Amazon Prime тратили 1340 долларов в год на шоппинг в Amazon, что вдвое больше, чем покупатели, которые не пользовались Prime аккаунтом. Основываясь на показателе жизненной ценности клиента, компания Amazon начала уделять больше внимания клиентам с Prime аккаунтами и значительно повысила прибыль за следующие четыре года.

Netflix также извлекли ценный инсайт из расчета LTV. В 2007 году компания обнаружила, что типичный подписчик оставался с ними в течение 25 месяцев. Их LTV составлял 291,25 долларов. Менеджеры компании поняли, что их зрители нетерпеливы и большинство из них отказывается от сервиса, когда приходится долго ждать желанный DVD. Проанализировав статистику, компания Netflix решила внедрить онлайн-трансляцию, чтобы развлечь пользователей, пока они ждут свою доставку. В результате компании Netflix удалось повысить вовлеченность зрителей на 4% и при этом отдать в прокат миллиардный DVD. Вскоре они почти отказались от DVD-продаж, начав полномасштабную экспансию в сети.

Пример компании Starbucks показал, что, если повысить индекс удовлетворенности, показатель жизненной ценности клиента и прибыль тоже увеличатся. Чтобы узнать, сколько им можно тратить на привлечение любителей кофе, Starbucks рассчитали средний LTV (кейс Business Insider) несколькими формулами. И эта цифра впечатляет — $14 099!

Примеры выше доказывают, что показатель жизненной ценности клиента существенно влияет на бизнес.

OWOX BI поможет объединить данные из разных систем: действия пользователей на сайте, звонки и заказы из CRM, email-рассылки и расходы на рекламу. Вы сможете настроить сквозную аналитику и автоматизировать отчеты любой сложности: по рекламным кампаниям, когортному анализу, ROPO, CPA, ROI, ROAS, LTV, САС, атрибуции и многие другие.

Как посчитать LTV

Есть много способов рассчитать жизненную ценность клиента, и выбор зависит от типа бизнеса и индустрии. Мы выбрали пять методов расчета, от простых к сложным.

Исторический и когортный подход к расчету LTV

Для исторического подхода нужны только данные о предыдущих покупках, так как формула рассчитывает жизненную ценность, исходя из прибыли от покупок в прошлом. Для расчета «исторического» LTV можно использовать показатель среднего дохода с клиента (ARPU) (способ 1) или когортный анализ (способ 2).

Способ 1

Предположим, 20 человек принесли $1240 прибыли за 3 месяца. Средняя прибыль за этот период будет:

ARPU (3 мес.) = $1240 / 20 = $62

Посмотрим, что принесут нам эти люди через год:

ARPU (12 мес.) = ARPU (3 мес.) × 4 = $62 × 4 = $248 в год с клиента

Используя исторический подход, мы получили ARPU за один год — $248. Давайте посмотрим, что мы можем сделать, используя следующий способ.

Способ 2

Когортный анализ — это продвинутый подход ARPU. Когорта — это группа пользователей, которые имеют похожие характеристики и совершили первую покупку в течение одного и того же периода. С помощью когортного анализа, вы рассчитываете средний доход от группы, а не от пользователя.

Используя пример выше, мы рассчитали ARPU в месяц для когорты с января 2018 года и когорты с марта 2018 года и внесли их в таблицу. Таким образом, сумма всех ARPU за период общения с компанией и будет отражать LTV. Удобно, не так ли?

Кроме того, когортный анализ может помочь вам определить количество лояльных клиентов, повысить жизненную ценность клиента, определить точки падения интенсивности покупок, точнее оценить эффективность рекламных кампаний.

Читайте также: что такое когортный анализ и для чего он нужен. Какие возможности и ограничения у когортного анализа в Google Analytics. Как проводить анализ когорт в Google Sheets 4 способами.

Недостаток исторического подхода

Оба эти способа просты, но они не могут быть использованы для прогнозов. Исторический подход действителен только в том случае, если ваши клиенты имеют схожие предпочтения и остаются с вами в течение одинакового периода времени. Но эти способы не учитывают изменения в их поведении. Поэтому, если интересы пользователей меняются и они по-другому осуществляют покупки, нужен другой метод расчета LTV.

Прогностический подход к расчету LTV

Этот подход нацелен на моделирование потребительского поведения и прогнозирование того, что клиент сделает в будущем. Данный подход точнее исторического расчета, потому что в нем используются алгоритмы прогнозирования общей ценности клиента. Наряду с прошлыми покупками этот подход учитывает действия пользователя. Учтите, есть много способов прогностического расчета LTV. Ниже мы рассмотрим один из самых доступных.

Способ 3

Этот расчет LTV может показаться сложнее остальных, но он более точный. Вам также необходимо будет дополнительно рассчитать некоторые метрики для формулы:

Теперь разберемся, как рассчитать все метрики для формулы. Ниже пример расчета с данными за 6 месяцев.

Сначала считаем среднее количество транзакций (T).​

Период: 6 месяцев

Общее количество транзакций: 120

T = 120 / 6 = 20

AOV — средняя стоимость заказа или средний доход от каждого заказа за период.

Общий доход (например, в ноябре): $12,000

Количество заказов: 20

AOV = $12,000 / 20 = $600

AGM — средний коэффициент прибыли, которой показывает, какая часть каждой продажи является вашей фактической прибылью, а какая является себестоимостью (выражается в процентах). Нам нужно выполнить двухшаговый расчет, чтобы получить метрику AGM.

Определяем коэффициент прибыльности (GM) в процентах в месяц:

К примеру, общий доход в ноябре: $12,000

Себестоимость: $8,000

GM (%) = (($12,000 — $8,000) / $12,000) × 100 = 33%

Рассчитываем средний показатель за период:

Рассчитываем коэффициент прибыльности за период, суммируя все показатели среднего коэффициента прибыльности по месяцам. Получившееся число делим на количество месяцев и получаем средний показатель:

AGM = 1.71 / 6 = 0.285, or 28,5%

ALT — средний жизненный цикл клиента, который показывает, как долго он оставался с вашей компанией.

Чтобы узнать это число, используем формулу ниже:

Чтобы узнать коэффициент оттока клиентов, используйте формулу ниже:

Предположим, у вас было 200 клиентов в начале ноября и 150 в конце ноября.

Коэффициент оттока (%) = (200 — 150) / 200 = 50 / 200 = 0.25, или 25%

ALT = 1 / 25% = 1 / 0.25 = 4 месяца

Наконец, у нас есть все метрики для нашей прогностической формулы LTV:

  • Среднее количество транзакций в месяц (T) = 20​
  • Средняя стоимость заказа (AOV) = $600
  • Средний коэффициент прибыли (AGM) = 28,5%
  • Средний жизненный цикл клиентов в месяцах (ALT) = 4 месяца

LTV (общий) = 20 × $600 × 28.5% × 4 = $1,368,000

Теперь мы должны принять во внимание общее количество существующих клиентов на конец последнего месяца, то есть ноября. Их было 150.

Прогностический LTV = $1,368,000 / 150 = $9,120

Слабые стороны способа 3

Хотя этот подход лучше, чем исторический, вы все равно должны учитывать, что прогнозы могут ввести в заблуждение. Мы только предполагаем продолжительность жизненного цикла клиентов на основе ежемесячных данных. Для более точного результата следует скорректировать показатель LTV в соответствии со своей отраслью и бизнес-стратегиями.

Традиционный подход к расчету LTV

Способ 4

Если у вас нет годовых объемов продаж, вы можете использовать традиционную формулу расчета. В ней учитывается размер скидки, средний коэффициент прибыли на срок жизни одного клиента и коэффициент удержания.

Формула выглядит так:

GML — средняя прибыль от клиента в течение срока его жизни.

GML = Коэффициент прибыли (%) × Средний общий доход на одного клиента

Валовая прибыль: 28,5% (из примера выше)

Средний общий доход: $600 (из примера выше)

GML = 0.285 × $600 = $171

R — это процент людей, совершивших повторную покупку в течение определенного периода, по сравнению с таким же предыдущим периодом. Для расчета месячного значения R понадобятся следующие цифры:

Предположим, что в ноябре у вас было:

  • CE = 250
  • CN = 50
  • CB = 220

R = ((250 — 50) / 220) × 100 = (200 / 220) × 100 = 0.9 × 100 = 90%

D — размер скидки. Мы возьмем стандартную ставку 10%.​

Теперь у нас есть все необходимые метрики для расчета традиционного показателя LTV:

LTV = $171 × (0.9 / (1 + 0.1 — 0.9)) = $171 × (0.9 / 0.2) = $171 × 4.5 = $769.5

Эта формула охватывает все возможные изменения дохода в течение определенного периода. Чтобы учесть инфляцию, каждый последующий период должен быть скорректирован по примеру скидки.

Запись вебинара

Методы расчета LTV в Retail и Subscription бизнесах

Жизненная ценность клиента в Google Analytics

Многие маркетологи пользуются Google Analytics для отслеживания необходимых данных. В этом сервисе есть функция для расчета ценности пользователей по показателям вовлеченности и дохода с учетом сессий за 90-дневный период.

Способ 5

Отчет LTV в Google Analytics показывает, как менялся доход с пользователя, совершившего конверсию, рассчитывая этот показатель на просмотрах страниц, достижении целей, событиях и трендах. Вы выбираете вкладку Общая ценность, и Google Analytics формирует этот отчет для вас.

Что следует учесть:

  • Это относительно новое дополнение (выпущено в 2017 году), которое не предусматривает длительный срок жизни клиента. Вместо этого Google Analytics делает выводы на основе последних 90 дней.
  • Платформа Google Analytics работает на базе файлов cookie. Если пользователь отказывается от отслеживания cookie-файлов, вы не сможете отследить его данные.
  • Google Analytics подсчитывает количество лидов и подписчиков по всем каналам. Это означает, что вы не сможете точно узнать, сколько денег тратит каждый пользователь без дополнительной обработки данных.
  • Google Analytics не может четко определить, какой клиент совершает повторную покупку. Невозможно проверить, потратил ли он 100 или 1000 долларов без дополнительных данных.

Google Analytics — эффективный инструмент для сбора данных, но для расчета LTV требуются данные о реальных клиентах и их покупках из CRM, а эта информация по умолчанию недоступна в GA. Чтобы объединить действия пользователей на сайте, звонки и заказы из внутренних систем, email-рассылки и расходы на рекламу, вы можете использовать OWOX BI. Сервис поможет вам автоматизировать отчеты по LTV и любым другим метрикам.

Наши клиенты
растут на 22% быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо
Когда о показателе LTV можно не беспокоиться?

Нет такого понятия, как «среднестатистический» или «нормальный» показатель жизненной ценности клиента. Для бизнеса всякий LTV хорош, пока он приносит доход. Вам стоит сосредоточиться на том, как с помощью инсайтов увеличить прибыль.

И если вам нужен знак свыше, вот несколько интересных фактов: если показатель LTV в три раза превышает стоимость привлечения клиентов (CAC), все идет хорошо. Если нет — нужно срочно пересмотреть свою маркетинговую стратегию.

Читайте также: как компания boodmo построила эффективную модель отношений с клиентами, оптимизировала рекламные затраты и увеличила LTV.

Расчет LTV сделан. Что дальше?

Если расчет LTV окончен, попробуйте рассчитать по другой формуле или поискать инсайты.

Сравните результаты CLV со стоимостью привлечения клиентов, чтобы понять насколько эффективны ваши маркетинговые усилия:

  • Если LTV выше, чем стоимость привлечения, значит, у вас много повторных покупок или ваши усилия по удержанию клиентов оправдывают себя. Однако, эта интерпретация зависит от отрасли и показателя прибыльности компании.
  • Если вы видите, что ваши затраты составляют небольшую часть валовой прибыли (т. е. ниже 10%), значит вы тратите недостаточно средств на маркетинг. В таком случае следует инвестировать больше, чтобы расти.

Но что, если ваш LTV равен или близок к вашим затратам на привлечение? Это говорит, что бизнес тратит почти столько же на клиента, сколько получает. Подобную стратегию используют, когда хотят привлечь новых клиентов. В других случаях это звоночек, чтобы основательно разобраться с маркетингом.

Для улучшения показателя LTV можно использовать сегментацию пользователей с помощью OWOX BI Pipeline. Это поможет лучше понять своих покупателей. Здесь скрываются инсайты о том, как и что именно ему нужно предложить. А это — прямой билет к улучшенному LTV.

Читайте также: как объединить online-данные с информацией из CRM, чтобы сегментировать клиентов и использовать сегменты для персонализации рекламы и коммуникаций в каналах директ-маркетинга.

Итоги

Жизненная ценность клиента может быть интерпретирована по-разному. Но этот показатель действительно поможет вам найти баланс. Вы узнаете, сколько нужно инвестировать, чтобы сохранить существующих клиентов и получить новых.

Исследование от Criteo обобщает преимущества мониторинга LTV для бизнеса любого размаха:

В этой статье мы поделились кратким обзором способов расчета LTV. Если у вас есть вопросы или вы хотите, чтобы команда OWOX BI помогла вам понять, как повысить жизненную ценность клиентов, свяжитесь с нами.

ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ

Конечно, есть и другие показатели, которые необходимо учитывать для оптимизации затрат. Но один лишь расчет жизненной ценности подскажет вам, как улучшить бизнес по всем направлениям. Учитывая LTV, вы сможете повысить лояльность клиентов и увеличить продажи.

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все
  • Что такое LTV (жизненная ценность клиента)?

    Жизненная ценность клиента (англ. customer lifetime value, LTV или CLV) — это общая прибыль, которую вы получите от клиента в ходе его сотрудничества с вами.

  • Зачем считать LTV?

    Этот показатель помогает прогнозировать будущие доходы и измерять долгосрочный успех в бизнесе. Более того, он помогает оценить, сколько нужно инвестировать, чтобы удержать клиента.

  • Как посчитать LTV?

    Есть много способов рассчитать жизненную ценность клиента, и выбор зависит от типа бизнеса и индустрии. Мы выбрали пять методов расчета, от простых к сложным, и подробно (с формулами и примерами) описали их в этой статье.

18 метрик, которые маркетологи eCommerce должны измерить

Igal Frid Oct 08, 2020

Мобильные маркетологи электронной коммерции посвящают все свое время измерению разных метрик – CAC, cLTV, ROAS и т.д. 

Однако не все метрики одинаковы. 

Учитывая разнообразие KPI, только тщательно выверенная комбинация показателей эффективности приводит к значимым инсайтам, которые приведут к правильным маркетинговым решениям. 

В сфере eCommerce эти инсайты могут помочь вам ответить на некоторые из наиболее актуальных вопросов, например:

  • Какие каналы привлекают больше всего платящих пользователей?
  • Какие кампании самые эффективные и прибыльные? 
  • Почему и когда уходят клиенты?
  • Какой у вас cLTV и как его можно улучшить?

Распространение коронавируса привело многих людей в мобильные приложения. Согласно нашему отчету Состояние маркетинга приложений шоппинга, активность в приложениях eCommerce превзошла даже ажиотаж, который наблюдался в сезон праздничных распродаж. В результате мы ожидаем, что предстоящий сезон распродаж станет рекордным. 

Наличие правильной системы измерения метрик приобретает сейчас особую важность. Чтобы помочь вам выбрать правильное направление и оптимизировать свой eCommerce бизнес в четвертом квартале этого года и не только, мы рассмотрели 18 важных показателей eCommerce.

1) Стоимость привлечения клиента (CAC)

Определение: CAC – это стоимость привлечения нового клиента. 

Стоимость привлечения может быть рассчитана с помощью различных моделей: CPM, CPC, CPA и CPI.

Обычно CAC идет рука об руку с метрикой LTV, чтобы измерить, сколько стоит новый клиент по сравнению с общим доходом, который он потенциально может сгенерировать.

 

CAC = Общая стоимость привлечения клиентов в установленный период времени / количество клиентов, привлеченных за тот же период времени

 

Почему это важно: Маркетологи используют этот KPI для оптимизации рентабельности своих рекламных затрат («ROAS»). Если затраты на привлечение платежеспособных клиентов могут быть снижены, рентабельность компании улучшится, что приведет к увеличению прибыли.

CAC можно сравнить с другими показателями, чтобы оценить эффективность продаж и маркетинговых усилий вашего приложения. Например, стратегия входного (inbound) маркетинга может повысить CAC компании при ее первоначальном внедрении, но со временем может его снизить.

 

2) Коэффициент удержания клиентов (CRR)

Определение: коэффициент удержания клиентов является показателем лояльности ваших пользователей, и может быть отнесен как к покупкам, так и к активности, в зависимости от того, что вы хотите измерить.

По сути, этот показатель берет группу пользователей, которые делали у вас покупки в определенный исторический период времени (например, 1–12 месяцев назад) и определяет долю тех клиентов, которых вы все еще считаете активными, потому что они делали покупки недавно (например, в течение последних трех месяцев).

 

CRR = Количество клиентов в конце периода минус общее количество новых клиентов в течение этого периода / общее количество клиентов в начале периода

 

Почему это важно: высокий коэффициент удержания показывает, что ваше приложение приносит пользу клиентам, приводя к повторному использованию. Эта метрика является ключом к прогнозированию эффективности вашего приложения с течением времени.

Показатели удержания помогают выстраивать стратегии привлечения и планировать распределение бюджета между различными каналами, с которыми вы работаете.

Кроме того, в отличие от PRR (коэффициента повторных покупок), коэффициент удержания включает промежуток времени между двумя заказами, чтобы проследить долгосрочную лояльность. Выбранное вами окно зависит от типа продаваемого вами продукта.

Например, продуктовый магазин будет использовать более короткое окно, чем компания по производству кроватей.

Это также отличный способ узнать, становятся ли ваши клиенты более или менее лояльными. У каждого бизнеса будет свое определение лояльности.

Показатели удержания в мобильных приложениях также могут определяться только активностью, а не покупками, и рассчитываются следующим образом:

 

Количество уникальных пользователей, которые запустили приложение хотя бы один раз в течение определенного дня или недели  / Общее количество пользователей, которые запустили приложение впервые в течение выбранного диапазона дат

 

3) Пожизненная ценность клиента (cLTV)

Определение: cLTV – это ценность, которую каждый клиент приносит вашему бизнесу. Чтобы улучшить cLTV, вы должны улучшить качество обслуживания клиентов и повысить лояльность.

Чтобы рассчитать cLTV, вы должны умножить средний доход на одного пользователя на среднюю продолжительность жизненного цикла клиента.

 

cLTV = средний доход на пользователя, помноженный на среднюю продолжительность жизненного цикла клиента

 

Почему это важно : cLTV помогает оценить общий доход или ценность клиента и является самым убедительным показателем того, сколько можно потратить на привлечение, сохраняя при этом прибыльность (CAC <cLTV). Кроме того, каждый eCommerce бизнес должен знать свой cLTV, поскольку он может повлиять на каждый аспект, связанный с вашей бизнес-стратегией.

 

4) Доля неорганических установок

Определение: доля платных установок от общего числа установок.

 

Доля NOI = количество неорганических установок за определенный период времени / общее количество установок за тот же период

 

Почему это важно:  Разделение по типу установки поможет вам определить эффект нимба (halo effect) в вашем приложении и соотношение между платными и органическими пользователями. Вы также можете разделить неорганические установки на платные и собственные медиа (например, SMS, web-to-app конверсии, email), чтобы понять, когда вы действительно можете сэкономить деньги, используя больше своих собственных, а не платных медиа-ресурсов.

 

5) Показатель оттока клиентов

Определение: процент клиентов, которые стали неактивными:

Ежемесячный коэффициент оттока = [(Общее количество клиентов в начале месяца минус общее количество клиентов в конце месяца) / общее количество клиентов в начале месяца] X 100

 

Почему это важно: анализ этого KPI позволяет детально изучить факторы, которые могли привести к отказу от использования приложения, например, кампании, в которых указана неверная ссылка, нерелевантный ретаргетинг и т. д. Улучшение этого KPI поможет создать больше возможностей для покупок, тем самым увеличив cLTV .

 

6) Показатель удаления

Определение: измеряет коэффициент удалений вашего приложения.

 

Коэффициент удалений = количество пользователей, которые удалили приложение в течение определенного периода времени / общее количество пользователей, установивших приложение в течение установленного периода времени.

 

Почему это важно:  количество удалений может помочь сравнить качество пользователей, которых вы привлекаете из разных медиа-источников, кампаний, отдельной рекламы или стран. Этот показатель может указывать на то, что что-то не так с вашим приложением или процессом онбординга, или что ваши рекламные кампании не соответствуют ожиданиям пользователя.

7) Показатель отказов (bounce rate)

Определение: этот KPI показывает, сколько клиентов покидают ваше приложение после просмотра только одной страницы.

Более высокие показатели отказов могут наблюдаться после ремаркетинга, когда пользователь отправляется прямо на определенную страницу приложения и уходит, не предприняв никаких действий; или во время кампаний привлечения, если пользователи не увидели того, чего они ожидали (т.е. вследствие отсутствия диплинка или из-за разорванного пути пользователя между рекламой и лендингом приложения).

 

Показатель отказов = общее количество посещений одной страницы / общее количество сессий приложения.

 

Почему это важно:  высокий показатель отказов может указывать на низкое качество медиа-источников и лендингов, которые не оптимизированы для конверсии (плохой дизайн, неудобство в использовании, долгое время загрузки и т. д.). В конце концов, высокий показатель отказов определенно скажется на вашей прибыли.

 

8) Средняя продолжительность сессии

Определение: этот показатель показывает среднее количество времени, которое клиенты проводят в вашем приложении за одно посещение.

Сессия начинается в тот момент, когда посетитель заходит в ваше приложение, и заканчивается, когда он выходит или остается неактивным в течение определенного периода времени. Пока посетитель взаимодействует с вашим приложением, сессия продолжается.

 

Средняя продолжительность сессии = общая продолжительность сессий/ общее количество сессий

 

Почему это важно: измерение продолжительности сессий и их анализ на основе сегментов поможет маркетологам лучше планировать свои кампании и позволит выявить более качественных пользователей и менее вовлеченных.

9) Коэффициент конверсии

Определение: коэффициент, который определяет, с какой скоростью пользователи продвигаются по воронке продаж вашего приложения. Коэффициент конверсии можно измерить между любыми двумя заданными вами событиями, например, между установкой и покупкой, между добавлением в корзину и покупкой и т. д.

 

CVR = (Общее количество начальных событий в приложении / общее количество желаемых событий конверсии) x 100

 

Почему это важно:  коэффициент конверсий на клик (CTR) во время кампании указывает на способность креатива привлекать пользователя и стимулировать взаимодействие с вашей рекламой, в то время как click to install (количество скачиваний на клик) может отражать качество креатива и правильность оптимизации страницы приложения в магазине.

Коэффициент конверсий, происходящих на нижних этапах воронки (Down-funnel conversion rates), например, коэффициент покупок на установку, является отличным показателем качества пользователя для принятия решений по сегментации и маркетингу.

 

10) Соотношение покупок на отложенные в корзину товары (CCR)

Определение: этот KPI измеряет, сколько клиентов фактически завершили процесс оформления заказа, отложив продукты в своей корзине.

 

CCR = (Общее количество покупок / общее количество клиентов, добавивших товары в корзину) x 100

 

Почему это важно: для маркетологов этот KPI позволяет использовать различные варианты сегментации при ремаркетинге среди заинтересованных пользователей (например, скидки для пользователей, которые “бросили корзину”, призывая их совершить покупку). 

 

11) Коэффициент повторной покупки (RPR)

Определение: RPR может определить количество клиентов, которые возвращаются в ваше приложение, чтобы сделать повторную покупку. Он может помочь вам измерить лояльность клиентов, а также спланировать стратегии продаж.

 

 RPR = покупки существующих клиентов / общее количество покупок

 

Почему это важно: повторные покупки повышают LTV для каждого привлеченного или органического пользователя. Чем выше процент повторных покупок, тем выше ROI.

Тот факт, что люди неоднократно совершают у вас покупки, означает, что им нравится ваш продукт, что вы нашли нужную аудиторию, и что ваш таргетинг актуален для ваших клиентов.

Кроме того, повторные покупки указывают на то, что люди верны вашему бренду и, вероятно, рекомендуют его своим друзьям. Маркетологи должны поощрять таких пользователей, правильно их таргетировать и организовывать для них специальные акции, которые впоследствии приведут к увеличению количества покупок и повышению k-фактора (виральности).

 

12) Частота покупок (PF)

Определение: Частота покупок измеряет среднее количество заказов, сделанных вашими клиентами за определенный период времени. Это идеальный KPI для измерения лояльности клиентов и выявления неэффективных продуктов или категорий.

 

PF = общее количество покупок за период времени / общее количество уникальных клиентов за тот же период времени

 

Почему это важно: это чрезвычайно важная метрика, указывающая на лояльность пользователей, способность идентифицировать этих пользователей для более продуманного таргетинга “lookalike” и ремаркетинга (например, путем поощрения их или даже в некоторых случаях для исключения из платных кампаний ремаркетинга, если они проявляют высокую активность).

 

13) Время между покупками (TBP)

Определение: этот KPI показывает, как долго покупатель делает дополнительную покупку. Вы можете использовать этот KPI для настройки своих кампаний в соответствии с поведением клиентов.

 

TBP = 365 / частоту покупок

 

Почему это важно: Метрика времени между покупками показывает, как часто средний покупатель делает повторную покупку. Это хороший KPI для измерения, потому что он позволяет адаптировать ретаргетинг к поведению пользователей.

 

14) Средняя стоимость заказа (AOV)

Определение: AOV показывает, сколько ваши клиенты обычно тратят на один заказ.

 

AOV = Общий доход / количество заказов

 

Почему это важно: Средняя стоимость заказа (AOV) – полезный KPI для измерения поведения клиентов, определения различных сегментов в соответствии с расходами или определения наиболее эффективных каналов с точки зрения дохода.

 

15) Рентабельность рекламных расходов (ROAS)

Определение: Рентабельность рекламных расходов (ROAS) – это маркетинговый показатель, измеряющий эффективность рекламной кампании. Он помогает онлайн-бизнесам оценить, какие методы работают и как можно улучшить будущую рекламную деятельность.

 

 ROAS = доход от рекламной кампании / стоимость рекламной кампании.

 

Почему это важно:  этот показатель – Святой Грааль для маркетологов приложений. Он сообщает вам, сколько денег вы зарабатываете с каждого доллара, потраченного на рекламу – другими словами, есть ли у вас прибыль! Эта метрика позволяет вам вносить изменения в свои рекламные кампании.

 

16) Стоимость привлечения пользователя (CPA)

Определение: Стоимость привлечения пользователя – это маркетинговый показатель, который измеряет совокупную стоимость привлечения одного платящего клиента на уровне кампании или канала. CPA – это жизненно важный показатель маркетингового успеха, который обычно отличается от стоимости привлечения клиента (CAC) своей детализацией.

 

 CPA = Общая стоимость кампании / количество конверсий.

 

Почему это важно: Цена за конверсию – это ключевая метрика. Сколько денег в среднем вы платите, чтобы привлечь пользователей к покупке ваших продуктов? Затем вы можете сравнить результаты с ценой продукта, чтобы увидеть, какие товары хорошо продаются, а какие не очень.

 

17) Количество покупателей, которые впервые совершили покупку в результате ремаркетинга

Определение: количество или доля пользователей, совершивших покупку после взаимодействия с ремаркетинговой кампанией в заранее определенном временном окне.

 

Количество или доля пользователей, совершивших покупку после взаимодействия с ремаркетинговой кампаний/ Количество или долю пользователей, совершивших покупку

 

Почему это важно: На ремаркетинг приложений зачастую приходится львиная доля маркетинговых конверсий (ремаркетинг также популярен благодаря более низким затратам по сравнению с кампаниями привлечения).

 

18) Конверсии Web-to-app

Определение: доля пользователей, которые начали свой путь к покупке в вебе и совершили конверсию в приложении.

 

Количество конверсий в приложении / Общее количество пользователей, которые начинают путь пользователя на вебе и устанавливают приложение.

 

Почему это важно: в условиях постоянного переключения между устройствами и учитывая то, что поисковые запросы Google обычно происходят на мобильных веб-сайтах, настоятельно рекомендуется направлять пользователей веба в приложения. Нативное приложение предлагает гораздо лучший пользовательский опыт (UX) и демонстрирует гораздо более высокие коэффициенты конверсии, чем веб. Смарт-баннер для веб-приложений является отличным вариантом использования ваших собственных медиа-каналов.

 

Заключение

Не усложняйте и не используйте слишком много метрик. Поэкспериментируйте с ними, чтобы найти самые оптимальные варианты для вашего приложения. Каждое действие (или бездействие) пользователей является показателем того, что именно стоит измерить.

About Igal Frid

Igal Frid is the Mobile Insights Specialist at AppsFlyer. He brings half a decade of experience with digital advertising leaders ironSource and Universal McCann, focusing on brand advertising, growth strategy, and the mobile gaming ecosystem. Igal is passionate about data, trends, and graphs, but his favorite question (in every subject) is “Why?“ You can follow him on LinkedIn or Twitter.

от чего зависит, как измеряется, разница плотности ДТ зимнего и летнего

Оглавление:

1. Что такое «плотность дизельного топлива».
2. Эталонные значения.
3. Какие параметры оказывают влияние.
4. Зависит ли плотность дизтоплива от температуры.
5. Расчетные нормы.
6. Разница плотности летом и зимой.
7. Зависимость экономичности от плотности.
8. Как вычислить плотность при 20 °С.
9. Зависимость плотности, расхода и эксплуатации.
10. Зависимость плотности от качества ДТ.
11. Что регулирует ГОСТ.
12. Почему зимой расход больше.
13. Может ли солярка замерзнуть.
14. Как проверить, что в продаже зимнее топливо.
15. Самостоятельное определение плотности.
16. Шаг изменения плотности.
17. Показатели нефтепродуктов.
18. Формулы расчета основных показателей ДТ.
19. Расчет веса.
20. Считаем объем.
21. Вычисление плотности.
Видео. Как замерять плотность ареометром.

Дизельное топливо используется для заправки автомобилей, сельскохозяйственной и железнодорожной техники. Качество солярки определяется ГОСТами и ТР ТС и влияет на работоспособность ДВС, в частности – плотность дизельного топлива. Она изменяется в соответствии с внешними факторами. 

Плотность топлива дизельного зависит от наличия тяжелых фракций. При повышении КПД мотора ухудшается испаряемость, происходит ускоренное накопление нагара.

1. Что такое «плотность дизельного топлива»

Плотность дизельного топлива – удельный вес, т. е. отношение веса к объему топлива. Величина зависит от вида горючего и температуры. Измеряется в «кг/м³», «г/см³».

2. Эталонные значения

Вычисление удельной массы ДТ выполняют при 20 °С. Отклонение температуры требует корректировки на коэффициент. При нагреве топлива производят вычитание, при охлаждении – сложение.

3. Какие параметры оказывают влияние 

При измерении плотности дизельного топлива учитывают тип горючего, колебания температуры и наличие присадок. Это связано с тем, что происходит изменение эталонных показателей – массы, объема.

4. Зависит ли плотность дизтоплива от температуры

Плотность ДТ зависит от колебаний температуры. Оптимальные показания наблюдаются при 20 °С.

5. Расчетные нормы

Контролеры при проверке объема солярки в цистернах, бочках принимают во внимание изменение плотности горючего. Расчеты ведутся с учетом корректирующих коэффициентов и сравнения показателей с табличными данными.

6. Разница плотности летом и зимой

В соответствии с существующими стандартами, показатели удельной массы солярки определяются так:

Для северных регионов (работает до –50 °С) плотность дизельного топлива составляет 830 кг/м3.

При превышении показателей температуры горючее густеет и забивает систему подачи топлива за счет наличия парафинов.

Пример вычисления плотности ДТ

Алгоритм получения показателей горючего:

  • Находим табличное значение (в г/см3) горючего при 20 °С.

  • Определяем степень нагрева солярки градусником. Предположим, получили значение 31 °С.

  • Производим вычисление температурного отклонения 31 – 20 = 11 °С.

  • Определяем корректировочный коэффициент: 11 х 0,0007 = 0,0077 (г/см3).

  • Вычисляем плотность. Для этого из значения ДТ по паспорту вычитаем поправочный коэффициент.

Если температурные показатели меньше 20 °С, то алгоритм вычислений аналогичен. Но последнее действие – суммирование, а не вычитание.

7. Зависимость экономичности от плотности

Прямой зависимости нет. Плотность зимнего дизельного топлива отличается от летнего требованиями ГОСТ и температуры.

Утверждение, что зимнее горючее менее экономично — неверно. Зимой расход горючего увеличивается из-за лишних затрат: подогрева антифриза, магистралей, блока цилиндров, кабины и прочего.

8. Как вычислить плотность при 20 °С

Теоретическое вычисление предполагает:

  • Проведение замеров ареометром и градусником в емкости, где находится горючее.

  • Вычисление разницы температур.

  • Применение корректировочного коэффициента.

Полученные результаты определяют тип топлива. Это влияет на вязкость горючего и способность использования в различных климатических зонах.

9. Зависимость плотности, расхода и эксплуатации

По плотности можно определить, при каких условиях может быть использовано горючее, какое влияние оказывается на работу двигателя. Если неправильно выбрать солярку, то:

Также в таком случае при передвижении в сложных условиях (дождь, снег, крутые подъемы и спуски) при нормативной нагрузке автомобиля будет наблюдаться перерасход топлива, чрезмерный износ двигателя.

10. Зависимость плотности от качества ДТ

Плотность влияет на количество фракций в составе горючего. Так, повышенные показатели сообщают о том, что в ДТ содержатся тяжелые углеводороды. Они ухудшают процесс выброса солярки, снижают скорость образования топливной смеси. Данные процессы провоцируют нарушение в работе мотора, увеличивают потребление солярки и повышают образование нагара.

11. Что регулирует ГОСТ

Требования ГОСТ определяют нормативы, которые предъявляются к ДТ в зависимости от вида. Учитывают:

  • содержание серы;

  • климатические условия использования;

  • маркировку;

  • классификацию;

  • экологический класс и прочие параметры.

Все это влияет на технические показатели горючего, сферу его использования.

Какие требования предъявляют к составу дизтоплива

ГОСТ Р 305-82 и 52368-2005 определяют допустимое количество примесей, плотность по маркам. Превышение обозначенных показателей негативно сказывается на работе ДВС, силе впрыска горючего, составе отработанного газа.

Требования ГОСТ не допускают наличия водных растворов из-за возможности появления коррозии, повреждения фильтров и насосов.

12. Почему зимой расход больше

Плотность дизельного топлива определяет выделяемое количество энергии при работе ДВС. За счет того, что зимнее дизтопливо менее плотное, чем летнее, увеличивается расход топлива (из-за меньшего выделения энергии). При этом в зимнее время горючее расходуется на обогрев кабины водителя, топливной системы, разогрев масла и т. д.

Однако использовать летнее топливо категорически запрещено, поскольку в его составе содержатся парафины. Они снижают текучесть солярки, а при пониженных температурах превращают топливо в гель.

13. Может ли солярка замерзнуть 

Солярка густеет в зависимости от количества фракций и плотности при низких температурах. Вязкость определяется типом горючего и объемным содержанием фракций. Если в дизтопливе есть вода, то при температуре ниже 0°С происходит кристаллизация (образуется лед внизу бака). Это препятствует поступлению солярки в топливную систему. При отогревании топливной системы подача горючего возобновляется.

14. Как проверить, что в продаже зимнее топливо

Поступление на АЗС горючего зависит от сезона. В теплый период реализуется летнее ДТ, а в холодное время года – зимнее. Определить, какое топливо вам продали, довольно легко. Нужно поместить около 100 мл горючего в прозрачную емкость, после чего поставить его в морозилку. Если жидкость начнет мутнеть, это значит, что в составе присутствуют парафины. Зимнее топливо должно сохранять свои свойства при температуре до –22 °С, а арктическое – до –34 °С (но в холодильнике данные показатели не достигаются).

15. Самостоятельное определение плотности

Проверить плотность ДТ в зимнее время самостоятельно можно несколькими способами. Для этого выполняют:

  • Оценку текучести. Небольшое количество ДТ наливается на металлическую поверхность. Если топливо хорошо стекает, остается жидким и не мутнеет, то солярка пригодна для использования. Если горючее стекает плохо, мутнеет, то при использовании начнется его кристаллизация, что приведет к обездвиживанию автомобиля. Данный способ применяется при температуре ниже –10 °С.

  • Проверку консистенции. Если температура ниже –20 °С, то можно оценить капли на заправочном пистолете. Отмечается помутнение, загустение? Лучше заправиться на другой АЗС.

  • Оценку точных данных. Можно получить при использовании ареометра. Для этого нужно прогреть топливо до + 20 °С, выполнить замеры и сравнить полученные результаты с табличными.

Если оценка ДТ производилась после заправки, и полученные данные указывают, что горючее не соответствует показателям, следует уменьшить скорость кристаллизации. Для этого в бак добавляют качественную солярку.

16. Шаг изменения плотности

Корректирующий коэффициент – шаг изменения веса. В соответствии с ГОСТ, он равен 0,0007 единиц.

17. Показатели нефтепродуктов

Плотность топлива дизельного выше по сравнению с бензином. Так, АИ-92 определяется на уровне 0,76 г/см3, у АИ-95 – около 0,75 г/см3, для АИ-98 – 0,78 г/см3. У сжиженного газа самая низкая плотность – 0,53 г/см3, а у авиационного керосина – 0,81 г/см3.

Данные показатели определяются присутствием легких фракций, температура кипения которых составляет + 50 °С. Топливо остается одинаково текучим в любое время года. Кристаллизация начинается от – 60 °С.

18. Формулы расчета основных показателей ДТ

Для получения корректных данных учитывают температурные показатели, сорт горючего, корректировочный коэффициент (для дизельного топлива – + 20 °С, для бензинов – + 15 °С). У полученных результатов может быть небольшая погрешность (зависит от приборов). Точные результаты получают в лабораториях на специализированном оборудовании.

19. Расчет веса

Для определения веса нефтепродукта необходимо умножить плотность на объем топлива.

На нефтебазах топливо хранится в цистернах, на которых есть метки и маркировочные таблицы с указанием погрешности измерений.

20. Считаем объем

В процессе реализации продукции нужно определять объем топлива. Расчет предполагает деление массы на плотность топлива. Из сопроводительных документов получают значение массы, а по сорту из документации узнают плотность дизельного топлива. При отсутствии данных производят замеры ареометром.

21. Вычисление плотности

Расчет проводят как соотношение массы к объему. Исходные параметры указываются в сопроводительной документации либо определяются самостоятельно: вес – с помощью взвешивания емкости, а объем – по меткам в резервуаре. При вычислении плотности нужно не забывать про температурные показатели, от которых зависят корректировочные поправки.

Видео. Как замерять плотность ареометром.

описание термина, формула, пример расчета и использования в рекламе — PowerBranding.ru

Доля голоса (share of voice, SOV) — показатель рекламной активности бренда или отдельного товара, означающий долю рекламного сообщения бренда в потоке рекламных сообщений всего рынка / сегмента за анализируемый период. Измеряется в %. Измеряется в разрезе каждого медиа канала. (ТВ, пресса, интернет и т.п.)

Доля голоса говорит о том, насколько рекламное сообщение бренда заметно для потребителя в общем потоке рекламных сообщений всего рынка. Чем больше значение доли голоса, тем выше заметность рекламного сообщения бренда в сегменте, тем выше вероятность того, что потребитель его увидит и запомнит.

Формула

Доля голоса рекламного сообщения бренда за период N = (GRP рекламного сообщения за период N / GRP категории в целом за период N) *100

Доля голоса может быть рассчитана и по целевым рейтингам, тогда вместо GRP используется TRP.

Пример расчета

Цель: Рассчитать долю голоса рекламной кампании бренда за год в категории «косметика для детей».

Исходная информация:

  • Компания планирует рекламировать детский крем с помощью двух флайтов в течение года в период сезонных продаж.
  • Медиавес первого флайта составляет 2500 GRP, медиавес второго флайта 2100 GRP.
  • Прогноз общего годового медиавеса категории «косметика для детей» (все конкуренты + бренд компании) составляет 10 000 GRP.

Расчет:

Рассчитываем общий медиавес бренда за год в категории «косметика для детей»: суммарный вес всех рекламных активностей бренда в данном медиа-канале — (2500 GRP + 2100 GRP = 4600 GRP)

Рассчитываем долю голоса бренда за год в сегменте «кометика для детей»: общий медиавес бренда в категории делим на общий медиавес всех игроков в категории — (4600 GRP / 10 000 GRP = 46%)

Твитнуть Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus. comments powered by

Оборачиваемость товаров — NFP

Менеджер NFP Сергей Скарбун рассказывает о выстраивании процессов маркетинга и продаж, опираясь на анализ товарооборота компании.

Основные понятия

Для компаний, занимающихся торговой деятельностью, одним из важнейших показателей является оборачиваемость товара.

Оборачиваемость товара – это отношение скорости продажи товара к среднему запасу за определенный период. Оборачиваемость может измеряться в разах (сколько раз за период товар успевает «обернуться») или в днях (сколько дней нужно для продажи среднего запаса товара).

[Оборачиваемость] = [Объем продаж за период] / [Средний товарный запас за период]

Товарооборот или объем продаж за период может рассчитываться в количественном или суммовом выражении и показывает сколько товаров или товары на какую сумму были проданы за выбранный период.

Периодом может выступать день, неделя, месяц, квартал, год. Выбор временного обозначения — зависит от свойств товара и особенностей бизнеса. Например, для скоропортящихся товаров оборачиваемость можно считать еженедельно, а для автомобилей премиум сегмента – ежегодно.

Средний товарный запас можно рассчитать разными способами. Обычно используется среднеарифметическое значение остатков товара на складе по дням и рассчитывается по формуле:

[Средний товарный запас] = ([Товарный запас день1] /2+ [Товарный запас день2] + [Товарный запас день3]  +[Товарный запас день4]  + … + [Товарный запас деньN]/2) / ([Количество дней в анализируемом периоде]-1)

Все показатели должны рассчитываться для одинаково выбранного периода и товара. При этом, оборачиваемость может рассчитываться для отдельного товара, группы товаров, товарной категории, всех товаров одного бренда и т.д.

Для примера рассмотрим мебельный магазин, который среди прочего товара продает стулья. Всего за месяц было продано 100 стульев. Средний запас стульев на складе составлял 20 штук.

[Оборачиваемость] = [Объем продаж за месяц] / [Средний товарный запас за месяц] = 100 / 20 = 5 раз в месяц.

[Оборачиваемость в днях] = [Средний товарный запас за месяц] * [Количество дней] / [Объем продаж за месяц] = 20 * 31 / 100 = 6,2 (округлим) -> 6 дней.

Анализ оборачиваемости

Мы получили какие-то данные, но что они означают?

Первый, самый очевидный вывод – для обеспечения продаж стульев на таком же уровне пополнять склад магазина нужно порядка 5 раз в месяц.

Обратите внимание: значения усредненные и ничего не говорят о динамике продаж и остатков внутри периода. Возможно все 100 стульев были в магазине в начале месяца и продавались постепенно. Возможно их доставляли в магазин каждый день по несколько штук. А может быть в какие-то дни товар в магазине совсем отсутствовал (будь он каждый день в наличии, продажи были бы больше). Для более детального анализа можно смотреть статистику по дням.

Второй вывод можно сделать, рассмотрев показатель оборачиваемости в динамике. Если оборачиваемость растет, как правило, это хорошо. Если оборачиваемость падает – скорее всего нужно принимать меры, направленные на увеличение продаж, либо снизить объем закупаемого у поставщика товара.

Часто бывает так, что поставщик товаров предоставляет отсрочку на оплату купленного у него товара. Сравнив оборачиваемость с отсрочкой можно сделать третий вывод. Например, поставщик стульев предоставляет отсрочку для оплаты товара 15 дней. При этом рассчитанная ранее оборачиваемость равна 6 дней. Это значит, что 9 дней мы пользуемся деньгами поставщика бесплатно. Всегда желательно, чтобы оборачиваемость товара была меньше предоставляемой отсрочки.

Ежемесячно или чаще проводить детальный анализ оборачиваемости по всем товарам сложно. На практике часто для групп товаров устанавливаются эталонные значения, к которым нужно стремиться (нормативы). Обычно нормативы задаются не одним числом, а границами «от и до» Для оперативного принятия управленческих решений достаточно сравнить фактическую оборачиваемость с нормативной. Если оборачиваемость не укладывается в заданные границы – проводить более детальный анализ по таким группам товаров и принимать соответствующие решения.

Нормы оборачиваемости

Как посчитать оборачиваемость и проанализировать полученные результат разобрались. Осталось понять, как правильно установить нормы. С одной стороны, чем быстрее оборачивается товар, тем лучше – мы быстрее вернем потраченные на его закупку деньги. С другой стороны, минимизация остатков может привести к дефициту товара в магазине и в момент, когда покупатель придет в магазин, нужного товара там не окажется.

Единых стандартов нет: норма оборачиваемости зависит от множества факторов и устанавливается для каждого магазина и товара индивидуально. Магазин в центре Москвы и магазин в деревне Опухлики Невельского района Псковской области с населением 284 человек один и тот же товар будут продавать совершенно по-разному. С другой стороны, в одном и том же магазине бытовой техники разные группы товаров будут иметь разную оборачиваемость. Холодильников может быть продано 2-3 в месяц при среднем запасе 1 штука. А мобильные телефоны могут продаваться десятками каждый день и при этом их запас может быть сопоставим с объемом ежедневных продаж.

Существенную помощь для определения нормативов может оказать ABC и XYZ анализ.

ABC-анализ позволяет разбить ассортимент товаров по степени их важности для компании. Чаще всего для классификации используется показатель оборачиваемости или маржинальности в денежном эквиваленте. Иногда имеет смысл сделать двумерный ABC-анализ, т.е. ранжировать товары одновременно и по оборачиваемости и по прибыльности их продаж.

Группа A – самые важные товары, приносящие основной объем продаж или прибыли компании.

Группа B – средние по важности.

Группа C – проблемные товары. Отнесение товара к этой группе не означает, что его необходимо автоматически исключать из ассортимента. Сюда могут попасть новинки, опорные товары, части коллекции, товары, формирующие ассортимент и т.д. продающиеся по себестоимости или даже в убыток, но создающие поток клиентов в магазин,

XYZ-анализ позволяет категорировать товары по стабильности продаж.

Группа X – наиболее стабильные продажи. Отклонение от средних продаж незначительное: менее 10%.

Группа Y – имеют средние колебания спроса (10-20%).

Группа Z – товары с трудно прогнозируемым, нерегулярный спросом. Колебания продаж могут достигать 100%.

В зависимости от того, в какую группу попадает товар после классификации, ему могут быть установлены разные подходы к управлению товарными остатками и нормы оборачиваемости:

К основным факторам, присутствующим в большинстве торговых компаний, относятся:Факторы, влияющие на оборачиваемость

  • Отношение спроса и предложения. С ростом спроса оборачиваемость товаров ускоряется. Увеличение запасов товара оборачиваемость ухудшает.
  • Структура ассортимента. При широком ассортименте и большом количестве аналогов оборачиваемость товара ухудшается.
  • Частота поставок товара. Чем чаще (быстрее) товар подвозится в магазин — тем меньший запас товара можно держать на складе, следовательно, тем лучше оборачиваемость.
  • Потребительские свойства товара.

Улучшать оборачиваемость можно за счет:

  • Стимулирования продаж, например, за счет маркетинговых активностей и акций
  • Повышения точности планирования и оптимизации логистики
  • Минимизации складских остатков
  • Исключения из ассортимента товара с плохой оборачиваемостью

Последнее, что хотелось бы отметить: выполнять анализ оборачиваемости полезно, но недостаточно. Улучшение оборачиваемости, само по себе, не гарантирует улучшения ситуации в бизнесе. Только совокупность анализа всех показателей позволит посмотреть на ситуацию с разных сторон и принять правильное управленческое решение.

 

 

Важно знать — Здоровье петербуржца

Общая продолжительность родов и их течение


Общая продолжительность родов зависит от многих факторов: возраст, особенности телосложения и физическое состояние женщины, ее психологический настрой, быстрота раскрытия шейки матки, первая беременность или повторная, размер ребенка, вид предлежания и ряд других моментов.

Родовая деятельность протекает у всех женщин по-разному, но основные периоды родов четко выделяются: 1 период – период схваток, самый длительный и напряженный, 2 период – непосредственное рождение малыша, 3 период – рождение последа (плаценты).

Первый период родов (период раскрытия)

Как понятно из названия, в этот период происходит постепенное раскрытие шейки матки в результате регулярных сокращений маточной мускулатуры. Схватки происходят с уменьшающимся интервалом, сами же они становятся всё продолжительнее и чаще.
Период раскрытия — это время, прошедшее от появления регулярных схваток до полного раскрытия шейки матки. В течение этого периода родовые пути подготавливаются для прохождения через них плода со всеми плодными образованиями.

Раскрытие шейки матки происходит постепенно: вначале шейка сглаживается, затем зев раскрывается до 3—4 см и в конце первого периода родов до 10 см. Это уже полное раскрытие шейки матки. При нем во время схваток плодный пузырь становится напряженным и на высоте одной из них разрывается, передняя порция околоплодных вод изливается.

Первый период родов – самый длительный и состоит из трех фаз:

1. Латентная фаза (длится 5-6 часов). Характеризуется установлением регулярных схваток, с промежутком между ними 10-15 минут. Латентной, или скрытой, эта фаза называется, поскольку сокращения матки во время нее безболезненны или малоболезненны. К концу фазы шейка матки окончательно сглаживается и открывается примерно на 4 см.

2. Активная фаза (длится 3-4 часа). Схватки становятся более интенсивными, длятся не менее 20 секунд, а интервал между ними сокращается до 5-6 минут. В норме во время активной фазы происходит излитие околоплодных вод, что способствует более быстрому полному раскрытию маточного зева. К концу фазы матка раскрывается на 8 см.

3. Переходная (транзиторная) фаза, или фаза замедления (длится от 40 минут до 2 часов, у повторнородящих может отсутствовать). Эта фаза не всегда четко проявляется, но ее все-таки выделяют в связи с обычным ослаблением схваток во время раскрытия от 8 до 10 см. Головка ребенка опускается и встает в узкую часть малого таза, что вызывает необходимость более медленного и плавного прохождения процесса. Уже в переходной фазе роженица ощущает желание потужиться, вытолкнуть ребенка. Но для того чтобы головка прошла по родовым путям без риска травматизации, необходимо достичь раскрытия шейки матки до 10 см.

Второй период родов (период изгнания)

Период изгнания — это время от момента полного открытия зева до рождения плода.

Именно второй период родов является их кульминацией, поскольку за непродолжительное (по сравнению со схватками) время происходит долгожданное появление малыша на свет.

После излития околоплодной жидкости схватки временно прекращаются. Объем полости матки уменьшается, полость матки и влагалище представляются в виде единого родового канала. Схватки вновь появляются и становятся более интенсивными. К ним присоединяются потуги — сокращения мышечного пресса (брюшной стенки, диафрагмы и тазового дна). Частота и интенсивность схваток и потуг постоянно нарастают. Головка опускается и сдавливает нервы крестцового сплетения. У женщины появляется сильное желание выдавить из родовых путей головку, она ищет опоры для рук и ног для усиления потуг.

Потуги – большая физическая работа. Во время потуг женщина испытывает максимальное физическое напряжение (повышается АД, учащаются пульс, дыхание). Во время потуг женщина задерживает дыхание, а в промежутках между ними отдыхает и «собирается с силами для новой потуги».

В процессе одной из потуг происходит рождение головки. Далее рождаются плечики (вначале переднее, затем заднее) и туловище. Вслед за плодом изливаются задние околоплодные воды с примесью сыровидной смазки.

Роженица, испытав сильное утомление, отдыхает после напряженной работы (частота пульса и дыхания уменьшаются).

Третий период родов (последовый период).

Последовый период — это время от рождения плода до рождения последа. В течение этого периода происходит отделение плаценты от стенок матки и рождение последа (плаценты с оболочками и пуповиной).

В процессе отделения плаценты от стенок матки повреждаются маточно-плацентарные сосуды, что сопровождается в норме кровопотерей в объеме 100—200 мл, не оказывая отрицательного влияния на состояние женщины. После рождения последа матка резко сокращается, становится плотной, что необходимо для остановки кровотечения в области плацентарной площадки; дно ее находится на середине между лоном и пупком.

В этот период происходит нормализация пульса и дыхания женщины. Поведение ее спокойное. Иногда может наблюдаться озноб (как реакция на перенесенное сильное физическое напряжение).

Третий период уже не так волнителен и напряжен, как предыдущие два. Ребенок родился и дело остается за малым – отделением последа, или плаценты. Природой предусмотрено возобновление схваток через несколько минут после рождения малыша, необходимых для эффективного отслаивания от матки тканей, питавших плод во время беременности (плацента, плодные оболочки, пуповина).

Три периода физиологических родов – естественное завершение девятимесячного ожидания. Скорее всего, во время самого родового процесса роженице будет безразлично, какой сейчас период или фаза родов, но все-таки знать о них желательно, хотя бы для большей уверенности перед поездкой в роддом.

Параметры волны

: длина волны, амплитуда, период, частота и скорость — Видео и стенограмма урока

Период и частота

Период — это время, за которое волна завершает один цикл. Период измеряем в секундах, и обозначаем его заглавной буквой T . Вы можете думать о периоде как о времени, за которое одна частица в среде перемещается вперед и назад. Если бы это была водная волна, все частицы в воде двигались бы вверх и вниз по мере прохождения волны.Время, которое требуется одной молекуле воды, чтобы подняться, спуститься вниз и затем вернуться в исходное положение, называется периодом.

Знать период волны — это нормально, но нам часто приходится говорить о волнах с точки зрения того, как часто приходят волновые циклы. Другими словами, мы хотим знать частоту волны. Частота волны — это количество циклов, которые завершаются за определенный промежуток времени. Символом для частоты является строчная f , и мы измеряем ее в циклах в секунду, что совпадает с единицей герц.Волна с частотой 20 Гц совершает 20 волновых циклов каждую секунду.

Будьте осторожны, не путайте частоту с периодом. Это частая ошибка. Частота и период взаимосвязаны. В то время как период измеряется в секундах на цикл, частота измеряется в циклах в секунду. Рассмотрим нашу волну с периодом 2 секунды. Поскольку волна завершает один цикл каждые две секунды, то ее частота составляет половину или 0,5 Гц. Итак, вы видите — период и частота взаимны.Мы можем представить их взаимосвязь простым уравнением:

Это уравнение представляет собой соотношение между частотой и периодом.

Чем больше период для волны, тем меньше волновых циклов может уместиться в пределах секунды, и, следовательно, тем ниже становится частота. Точно так же волна с большей частотой должна соответствовать большему количеству волновых циклов в каждую секунду, что означает, что период каждого цикла должен быть меньше.Независимо от того, на какую волну вы смотрите, период и частота всегда будут обратно пропорциональны друг другу.

Амплитуда и энергия

Итак, теперь мы знаем, как измерить волну на основе циклов и времени, но как насчет высоты волны? Можем ли мы измерить, насколько высоко достигает гребень волны или насколько низко опускается впадина? Мы уже упоминали об амплитуде в нашем предыдущем уроке. Это расстояние между средней линией волны и ее гребнем или впадиной. Амплитуда измеряет, сколько энергии переносится волной.Чем больше амплитуда, тем больше энергии у волны.

Символ амплитуды — заглавная буква A . Будьте осторожны, чтобы не ошибиться, полагая, что амплитуда мышления — это расстояние от гребня до впадины. Это всего лишь расстояние от точки покоя. Возьмем, к примеру, гигантскую водную волну.

Амплитуда этой волны 0,5 метра.

Мы видим, что гребни достигают полуметра выше точки покоя, а впадины — на полметра ниже точки покоя.Неважно, смотрим мы на гребень или впадину. Амплитуда этой волны 0,5 метра.

Скорость и длина волны

Если волны несут энергию и энергия волны иллюстрируется ее амплитудой, то означает ли это, что волны с высокой амплитудой движутся быстрее, чем волны с низкой амплитудой? У вас может возникнуть соблазн так думать. Но скорость волны не имеет ничего общего с амплитудой ее гребней и впадин. Скорость измеряется расстоянием, которое волна проходит за определенный промежуток времени.В частности, он измеряется в метрах в секунду. У нас уже есть «посекундная» часть. Помните, частота говорит нам, сколько циклов выполняется за секунду. Но как узнать расстояние для каждого полного цикла?

Расстояние за цикл волны называется длиной волны . Длину волны проще всего определить, измерив пространственное расстояние между двумя гребнями волн. Ранее мы измеряли время, необходимое для завершения одного цикла. Но теперь мы измеряем длину одного полного волнового цикла.Длины длинных волн можно измерить в метрах, но мы используем нанометры для измерения длины более коротких волн. Длина волны символизирует греческую букву лямбда.

Это символ длины волны.

Итак, теперь мы можем узнать скорость волны? Конечно! У нас есть мера расстояния от длины волны, и у нас есть мера времени от частоты. Длина волны в метрах за цикл.Частота циклов в секунду. Итак, умножение на два дает нам метры в секунду. В науке мы используем строчные v для обозначения скорости, потому что это также называется скоростью. Итак, теперь мы можем подытожить наши выводы следующим уравнением: скорость равна длине волны, умноженной на частоту.

Уравнение для расчета скорости волны

Ну, это было не так уж плохо, правда? Вы узнали пять способов описания волны, используя параметры волны .Период, частота, амплитуда, скорость и длина волны используются для разделения волн на группы. Позже мы узнаем о множестве различных типов волн, которые существуют, и о том, как использовать эти параметры, чтобы понять их все.

Резюме урока

Волна — это возмущение, которое периодически проходит через среду, неся энергию, но не материю. Волны описываются и измеряются пятью параметрами волн: периодом, частотой, амплитудой, длиной волны и скоростью.Период волны — это время, необходимое для завершения одного цикла. Частота прямо противоположная; это количество волновых циклов, которые завершаются за одну секунду. Амплитуда и длина волны являются мерой расстояния. Амплитуда измеряет высоту гребня волны от средней линии. Длина волны измеряет горизонтальное расстояние между циклами. Скорость волны определяется умножением длины волны на частоту. Изучая пять основных параметров волн, мы можем легче узнать о волнах и классифицировать их на основе их характеристик.

Результаты обучения

После этого урока вы сможете:

  • Описывать каждый из пяти параметров волны: период, частоту, амплитуду, длину волны и скорость
  • Объясните, как найти каждый из пяти параметров и определить их символы
  • Задайте уравнение для определения скорости волны

Объединение измерений периода времени — Физический факультет

Предположим, вы хотите измерить период времени определенного физического процесса, например, период маятника.Вы начинаете с измерения времени одного периода. Вам нужна более точная оценка периода, чтобы измерить еще несколько отдельных периодов. Через некоторое время вам становится утомительно запускать и останавливать секундомер, и вы записываете время большего количества периодов. Вы можете еще раз изменить это количество измеряемых периодов.

Можно ли оптимальным образом использовать все эти данные для оценки периода маятника? Да!

Бернт Ростад, CC BY 2.N t_i \ over N} \ pm {1 \ over m} {\ sigma_t \ over \ sqrt {N}} \)

Два приведенных выше случая ясно показывают, что лучшая стратегия — это измерение времени для большого количества периодов, а не выполнение множества измерений одного периода за раз.

К Алекс Рид

Опубликовано 9 декабря 2020 г. 12:39 — Последнее изменение: декабрь.9, 2020 12:39

Показатели рождаемости за период: построение различных индексов и их применение во Франции, 1946-89 гг.

L Rallu et al. Popul. 1994 г.

Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Опции CiteDisplay

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

PIP: Обычный суммарный показатель периодической фертильности, общий коэффициент фертильности, является всего лишь одним из семейства синтетических показателей.Когда доступна подробная информация, можно рассчитать более полные индексы периода, которые обеспечивают большую согласованность и лишены определенных недостатков, которые часто считаются присущими принципу измерения периода. Чтобы интерпретировать индексы периода, которые суммируют производительность гипотетической или синтетической когорты, члены которой будут проживать каждый возраст своей жизни в условиях фертильности указанного года, необходимо предположить, что фертильность зависит только от условий в этом конкретном году. , а вовсе не о прошлой фертильности.Авторы рассматривают это предположение, а затем применяют его для построения пятипериодных индексов рождаемости. В конечном итоге индексы используются для измерения общей рождаемости и ее компонентов паритета во Франции с 1946 года.

Похожие статьи

  • [Модели временных рядов для прогнозирования повозрастных коэффициентов рождаемости].

    De Beer JA.De Beer JA. Maandstat Bevolking. Июль 1986; 34 (7): 45-52. Maandstat Bevolking. 1986 г. PMID: 12314332 Голландский.

  • Индексы Коула, сравнительные индексы, среднее поколение, общий коэффициент рождаемости и компоненты.

    Сардон Дж. Сардон Дж. Popul. 1996; 8: 251-7. Popul. 1996 г. PMID: 12157938

  • [Краткосрочное и среднесрочное наблюдение рождаемости и ее колебаний в промышленно развитых странах с 1971 года].

    Calot G, Sardon JP. Calot G, et al. Studia Demogr. 1984; (76): 3-43. Studia Demogr. 1984 г. PMID: 12313255 Польский.

  • [Ключи к западному демографическому «чуду»].

    Бургьер А. Бургьер А. Temas Poblac. 1991 сентябрь; 1 (3): 48-56. Temas Poblac. 1991 г. PMID: 12343351 Испанский.

  • Уровни рождаемости и будущие демографические тенденции: восстановится ли рождаемость в Европе или продолжит снижаться?

    Лутц В.Лутц В. Инт Дж. Андрол. 2006 Февраль; 29 (1): 25-33. DOI: 10.1111 / j.1365-2605.2005.00639.x. Инт Дж. Андрол. 2006 г. PMID: 16466521 Рассмотрение.

Процитировано

3 статья
  • Пути к низкой фертильности: 50 лет ограничения, сокращения и отсрочки деторождения.

    Timæus IM, Moultrie TA. Timæus IM, et al. Демография. 2020 Февраль; 57 (1): 267-296. DOI: 10.1007 / s13524-019-00848-5. Демография. 2020. PMID: 31970647 Бесплатная статья PMC.

  • Темп и СКР.

    Ни Бхролчайн М. Ни Бхролчайн М. Демография. 2011 август; 48 (3): 841-61. DOI: 10.1007 / s13524-011-0033-4. Демография. 2011 г.PMID: 21643883

  • Тенденции деторождения в Швеции, 1961–1997 гг.

    Андерссон Г. Андерссон Г. Eur J Popul. 1999 Март; 15 (1): 1-24. DOI: 10.1023 / А: 1006145610780. Eur J Popul. 1999 г. PMID: 12158988

2.9.1.3 — Измерение периода (32-бит, режимы 2 и 3) [U3 Datasheet]

Режим 2: по каждому нарастающему фронту, наблюдаемому внешним выводом, в этом режиме записывается количество тактовых циклов (тактовая частота определяется TimerClockBase / TimerClockDivisor) между этим нарастающим фронтом и предыдущим нарастающим фронтом.Значение обновляется при каждом нарастающем фронте, поэтому при чтении возвращается время между самой последней парой нарастающих фронтов.

В этом 32-битном режиме процессор должен перейти к программе обработки прерывания, чтобы записать время, поэтому могут возникнуть небольшие ошибки, если другое прерывание уже выполняется. Возможные источники ошибок:

  • Другие режимы таймера прерывания фронта (2/3/4/5/8/9/12/13). Если прерывание уже обрабатывается из-за фронта на другом таймере, возможны задержки в несколько микросекунд.
  • Если поток выполняется, каждая выборка захватывается прерыванием с высоким приоритетом. Эти прерывания могут вызывать задержки порядка 10 микросекунд.
  • Всегда активный системный таймер U3 вызывает прерывание 61 раз в секунду. Если это прерывание происходит при возникновении фронта, возможна задержка около 1 микросекунды. Если программный сторожевой таймер включен, прерывание системного таймера выполняется дольше и возможна задержка в несколько микросекунд.

Обратите внимание, что минимальный измеряемый период ограничен пределом скорости фронта, описанным в разделе 2.9.2.

См. Раздел 3.2.1 для особых условий, если для получения данных таймера в этом режиме используется потоковый режим.

При записи в таймер нулевого значения выполняется сброс. После сброса считывание значения таймера вернет ноль, пока не будет обнаружен новый фронт. Если таймер сбрасывается и читается в том же вызове функции, чтение возвращает значение непосредственно перед сбросом.32 (этот таймер содержит 32-битное значение) на 48M мы получаем 89,5, так что эта конфигурация часов по умолчанию может отсчитывать период до 89,5 секунд. Таким образом, частота по умолчанию 48 МГц почти всегда лучший выбор.

Пределы скорости фронта

Этот режим таймера с обнаружением фронта требует ресурсов обработки, так как прерывание требуется для обработки каждого фронта. Подробнее об ограничениях скорости фронта см. В Разделе 2.9.2.

Дело тайваньских коммерческих банков

Автор

Включено в список:
  • Као, Чанг
  • Лю, Шианг-Тай

Abstract

При измерении общей эффективности набора блоков принятия решений (DMU) в промежутке времени, охватывающем несколько периодов, традиционный подход заключается в использовании агрегированных данных за несколько периодов с помощью метода анализа охвата данных (DEA), игнорирование конкретной ситуации каждого периода.В этой статье предлагается использовать реляционную сетевую модель для учета операций отдельных периодов при измерении эффективности. Общий КПД и КПД за период можно рассчитать одновременно. Примечательно, что общая эффективность представляет собой средневзвешенное значение эффективности за период, а веса являются наиболее благоприятными для оцениваемого DMU. Эта модель, вместе с двумя существующими, применяется для измерения эффективности 22 тайваньских коммерческих банков за период 2009–2011 годов.Трехлетний многопериодный анализ показывает, что предложенная модель более разборчива, чем существующие, при ранжировании результатов деятельности банков. Эффективность периода за три года неуклонно росла, указывая на то, что показатели тайваньских банков, исследованных в этой работе, улучшались за этот период.

Рекомендуемое цитирование

  • Као, Чианг и Лю, Шианг-Тай, 2014. « Многопериодное измерение эффективности в анализе объема данных: пример тайваньских коммерческих банков », Омега, Эльзевир, т.47 (C), страницы 90-98.
  • Обозначение: RePEc: eee: jomega: v: 47: y: 2014: i: c: p: 90-98
    DOI: 10.1016 / j.omega.2013.09.001

    Скачать полный текст от издателя

    Поскольку доступ к этому документу ограничен, вы можете поискать его другую версию.

    Ссылки на IDEAS

    1. Као, Чианг, 2009. « Декомпозиция эффективности в анализе охвата сетевых данных: реляционная модель », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.192 (3), страницы 949-962, февраль.
    2. Джо, Цзя-Чинг и Фу, Цу-Тан и Ю, Мин-Миин, 2012. « Неориентированная декомпозиция изменения прибыли на основе резервов с приложением к тайваньскому банковскому делу », Омега, Эльзевир, т. 40 (5), страницы 550-561.
    3. Суэёси, Тошиюки, 2001. « Расширенный DEA-дискриминантный анализ », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 131 (2), страницы 324-351, июнь.
    4. Фридман, Ли и Синуани-Стерн, Зилла, 1997.« единиц масштабирования с помощью канонического корреляционного анализа в контексте DEA », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 100 (3), страницы 629-637, август.
    5. Паради, Джозеф С. и Чжу, Хайян, 2013. « Исследование эффективности и производительности банковских отделений с анализом объема данных », Омега, Эльзевир, т. 41 (1), страницы 61-79.
    6. Пастор, Хесус Т. и Ловелл, К.А. Нокс, 2005. « Глобальный индекс производительности Мальмквиста », Economics Letters, Elsevier, vol.88 (2), страницы 266-271, август.
    7. Пещеры, Дуглас В. и Кристенсен, Laurits R & Diewert, В. Эрвин, 1982. « Экономическая теория числовых индексов и измерение затрат, выпуска и производительности », Econometrica, Econometric Society, vol. 50 (6), страницы 1393-1414, ноябрь.
    8. Синуани-Стерн, Зилла и Фридман, Ли, 1998. « DEA и дискриминантный анализ соотношений для ранжирования единиц », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.111 (3), страницы 470-478, декабрь.
    9. Као, Чианг и Лю, Шианг-Тай, 2009. « Анализ совокупности стохастических данных для измерения эффективности тайваньских коммерческих банков », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 196 (1), страницы 312-322, июль.
    10. Чанг, Шир-Джух и Сяо, Син-Чин и Хуанг, Ли-Хуа и Чанг, Сихуэй, 2011. « Тайваньский проект индикатора качества и рост производительности больниц », Омега, Эльзевир, т. 39 (1), страницы 14-22, январь.
    11. Asmild, Mette & Bogetoft, Peter & Leth Hougaard, Jens, 2013. « Рационализация неэффективности: использование персонала в отделениях крупного канадского банка », Омега, Эльзевир, т. 41 (1), страницы 80-87.
    12. M C S Portela & A S Camanho & D Borges, 2012. « Оценка успеваемости в средних школах: снимок страны, сделанный DEA », Журнал Общества оперативных исследований, Palgrave Macmillan; OR Society, т. 63 (8), страницы 1098-1115, август.
    13. Кук, Уэйд Д. и Сейфорд, Ларри М., 2009. « Data envelopment analysis (DEA) — 30 лет после », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 192 (1), страницы 1-17, январь.
    14. Fare, Rolf & Grosskopf, Shawna, 2000. « Сеть DEA ,» Науки о социально-экономическом планировании, Elsevier, vol. 34 (1), страницы 35-49, март.
    15. Ян, Сяопэн и Морита, Хироши, 2013. « Повышение эффективности с разных точек зрения: приложение для банковского сектора Японии », Омега, Эльзевир, т.41 (3), страницы 501-509.
    16. Чарнс, А. и Купер, У. У. и Родс, Э., 1978. « Измерение эффективности блоков принятия решений », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 2 (6), страницы 429-444, ноябрь.
    17. Kao, Chiang & Hwang, Shiuh-Nan, 2008. « Разложение эффективности в двухэтапном анализе с охватом данных: приложение для компаний, занимающихся страхованием, кроме страхования жизни, на Тайване », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.185 (1), страницы 418-429, февраль.
    18. Као, Чианг и Лю, Шианг-Тай, 2004. « Прогнозирование результатов деятельности банка с помощью финансовых прогнозов: пример тайваньских коммерческих банков », Журнал банковского дела и финансов, Elsevier, vol. 28 (10), страницы 2353-2368, октябрь.
    19. Hwang, Shiuh-Nan & Chen, Chialin & Chen, Yao & Lee, Hsuan-Shih & Shen, Pei-Di, 2013. « Оценка эффективности устойчивого проектирования с применением в автомобильной промышленности: упор на неэффективность из-за нежелательных факторов », Омега, Эльзевир, т.41 (3), страницы 553-558.
    20. Сяо, Синь-Чин и Чанг, Сихуэй и Чианчи, Анна М. и Хуанг, Ли-Хуа, 2010. « Первая финансовая реструктуризация и операционная эффективность: данные тайваньских коммерческих банков », Журнал банковского дела и финансов, Elsevier, vol. 34 (7), страницы 1461-1471, июль.
    21. Као, Чианг, 2009. « Измерение эффективности для параллельных производственных систем ,» Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 196 (3), страницы 1107-1112, август.
    22. Фаре, Рольф и Шона Гросскопф, Мэри Норрис и Чжунъян Чжан, 1994. « Рост производительности, технический прогресс и изменение эффективности в промышленно развитых странах », Американский экономический обзор, Американская экономическая ассоциация, т. 84 (1), страницы 66-83, март.
    23. Хесус Пастор и К. Ловелл, 2007. « Круговорот индекса продуктивности Мальмквиста », Экономическая теория, Springer; Общество по продвижению экономической теории (SAET), т. 33 (3), страницы 591-599, декабрь.
    24. C Као, 2012. « Декомпозиция эффективности для параллельных производственных систем », Журнал Общества оперативных исследований, Palgrave Macmillan; OR Society, т. 63 (1), страницы 64-71, январь.
    25. Ассаф, А. Джордж и Баррос, Карлос и Селлерс-Рубио, Рикардо, 2011. « Детерминанты эффективности в розничных магазинах: байесовская модель », Омега, Эльзевир, т. 39 (3), страницы 283-292, июнь.
    26. Charnes, A. & Cooper, W. W., 1984. « Неархимедов коэффициент CCR для анализа эффективности: ответ Бойду и Фаре », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.15 (3), страницы 333-334, март.
    27. Park, K. Sam & Park, Kwangtae, 2009. « Измерение многопериодной совокупной эффективности ,» Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 193 (2), страницы 567-580, март.
    Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

    Самые популярные товары

    Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и эта, и цитируются в тех же работах, что и эта.
    1. Kao, Chiang & Hwang, Shiuh-Nan, 2014.« Многопериодная эффективность и индекс производительности Мальмквиста в двухступенчатых производственных системах », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 232 (3), страницы 512-521.
    2. Као, Чианг и Лю, Шианг-Тай, 2014. « Измерение повышения эффективности тайваньских коммерческих банков в условиях неопределенности », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 235 (3), страницы 755-764.
    3. Као, Чианг, 2017. « Измерение и разложение индекса производительности Мальмквиста для параллельных производственных систем », Омега, Эльзевир, т.67 (C), страницы 54-59.
    4. Као, Чианг, 2014. « Анализ охвата сетевых данных: обзор », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 239 (1), страницы 1-16.
    5. Лю, Джон С. и Лу, Луи Й.Й. И Лу, Вэнь-Минь, 2016. « Исследовательские направления в анализе охвата данных », Омега, Эльзевир, т. 58 (C), страницы 33-45.
    6. Као, Чианг, 2016. « Разложение и агрегирование эффективности в анализе охвата сетевых данных », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.255 (3), страницы 778-786.
    7. Као, Чианг, 2014. « Декомпозиция эффективности в анализе охвата сетевых данных с помощью мер на основе резервных копий », Омега, Эльзевир, т. 45 (C), страницы 1-6.
    8. Xianmei Wang & Hanhui Hu, 2017. « Устойчивость в исследованиях социальных наук китайских высших учебных заведений: интерфейс производительности к эффективности », Устойчивое развитие, MDPI, Open Access Journal, vol. 9 (11), страницы 1-18, октябрь.
    9. Као, Чианг, 2019.« Идентификация неэффективности замкнутых серийных производственных систем ,» Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 275 (2), страницы 599-607.
    10. Као, Чианг, 2010. « Индекс продуктивности Мальмквиста на основе средневзвешенного DEA: пример тайваньских лесов после реорганизации «, Омега, Эльзевир, т. 38 (6), страницы 484-491, декабрь.
    11. Као, Чианг, 2020. « Декомпозиция мер эффективности на основе резервов в анализе охвата сетевых данных », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol.283 (2), страницы 588-600.
    12. Као, Чианг и Лю, Шианг-Тай, 2016. « Подход с параллельными границами производства для межвременного анализа эффективности: пример тайваньских коммерческих банков », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 255 (2), страницы 411-421.
    13. Ян, Чиан и Лю, Сянь-Мин, 2012. « Управленческая эффективность в отделениях тайваньских банков: сеть DEA », Экономическое моделирование, Elsevier, vol. 29 (2), страницы 450-461.
    14. Kao, Chiang & Hwang, Shiuh-Nan, 2011.« Разложение технической и масштабной эффективности в двухступенчатых производственных системах », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 211 (3), страницы 515-519, июнь.
    15. Afsharian, Mohsen & Ahn, Heinz & Harms, Sören Guntram, 2021 г. « Обзор подходов DEA с применением общего набора весов: перспектива централизованного управления », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 294 (1), страницы 3-15.
    16. Као, Чианг, 2013.« Динамический анализ охвата данных: реляционный анализ », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 227 (2), страницы 325-330.
    17. Куртзидис, Ставрос и Матусек, Роман и Церемес, Николаос Г., 2021. « Моделирование многопериодного производственного процесса: данные японских региональных банков », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 294 (1), страницы 327-339.
    18. Као, Чианг, 2015. « Измерение эффективности иерархических сетевых систем », Омега, Эльзевир, т.51 (C), страницы 121-127.
    19. Као, Чианг, 2014. « Декомпозиция эффективности для общих многоступенчатых систем в анализе охвата данных », Европейский журнал операционных исследований, Elsevier, vol. 232 (1), страницы 117-124.
    20. Као, Чианг и Лю, Шианг-Тай, 2019. « Измерение и разложение перекрестной эффективности в двух базовых сетевых системах », Омега, Эльзевир, т. 83 (C), страницы 70-79.

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите идентификатор этого элемента: RePEc: eee: jomega: v: 47: y: 2014: i: c: p: 90-98 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:. Общие контактные данные поставщика: http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/375/description#description .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет привязать ваш профиль к этому элементу. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с этой формой .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента.Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Кэтрин Лю (адрес электронной почты указан ниже). Общие контактные данные поставщика: http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/375/description#description .

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать различные сервисы RePEc.

    Свидетельств за 2007-2017 гг. В Северной Неваде (препринт)

    17

    эпидемический интеллект. В: Материалы 19-й международной конференции ACM по информации

    и управлению знаниями. ACM 2010. 1881–4.

    30 Гомид Дж., Велозо А., Мейра мл. В. и др. Наблюдение за денге на основе вычислительной модели

    пространственно-временной локализации Twitter.В: Материалы 3-й международной конференции web science

    . ACM 2011. 3.

    31 Маеннер MJ, Yeargin-Allsopp M, Браун КВН и др. Разработка алгоритма машинного обучения

    для наблюдения за расстройствами аутистического спектра. PloS One 2016; 11: e0168224.

    32 Ван Дж., МакМайкл А.Дж., Мэн Б. и др. Пространственная динамика эпидемии тяжелого острого респираторного синдрома

    в городской местности. Bull World Health Organ 2006; 84: 965–8.

    33 Чжоу С.М., Фернандес-Гутьеррес Ф., Кеннеди Дж. И др. Определение фенотипов заболеваний в электронных медицинских картах первичной медицинской помощи

    с помощью подхода машинного обучения: тематическое исследование по выявлению ревматоидного артрита

    . PloS One 2016; 11: e0154515.

    34 Шмидхубер Дж. Глубокое обучение в нейронных сетях: обзор. Нейронная сеть 2015; 61: 85–117.

    doi: 10.1016 / j.neunet.2014.09.003

    35 Guan P, Huang D-S, Zhou B-S. Модель прогнозирования заболеваемости гепатитом А на основе искусственной нейронной сети

    .Всемирный журнал J Gastroenterol WJG 2004; 10: 3579–82.

    doi: 10.3748 / wjg.v10.i24.3579

    36 Mehra LK, Cowger C, Gross K, et al. Прогнозирование предпосевного риска пятнистости Stagonospora nodorum

    на озимой пшенице с использованием моделей машинного обучения. Front Plant Sci 2016; 7: 390.

    37 Шафиа М.А., Саджади С.Дж., Джамили А. и др. Периодичность и устойчивость в задаче расписания однопутного поезда

    . Appl Soft Comput 2012; 12: 440–52. DOI: 10.1016 / j.asoc.2011.08.026

    38 Влахос М., Ю. П., Кастелли В. Об обнаружении периодичности и структурном периодическом подобии. В:

    Proceedings of the 2005 SIAM International Conference on Data Mining. SIAM 2005. 449–60.

    39 Лу Ф.С., Хоу С., Балтрусайтис К. и др. Точный мониторинг и прогнозирование гриппа с использованием Novel

    Интернет-потоки данных: пример из мегаполиса Бостона. JMIR Public Health Surveill

    2018; 4: e4.DOI: 10.2196 / publichealth.8950

    40 Ghil M, Yiou P, Hallegatte S, et al. Экстремальные события: динамика, статистика и прогноз.

    Нелинейные процессы геофизики 2011; 18: 295–350.

    41 Ким Х.Дж., Фэй М.П., ​​Фойер Э.Дж. и др. Перестановочные тесты для регрессии точек соединения с приложениями к

    уровням рака. Stat Med 2000; 19: 335–51.

    42 Киллик Р., Фернхед П., Экли, ИА. Оптимальное обнаружение точек изменения с линейной вычислительной стоимостью

    .J Am Stat Assoc 2012; 107: 1590–8. DOI: 10.1080 / 01621459.2012.737745

    1-2 неделя беременности

    Одна и две недели беременности

    Поздравляем! В течение первой и второй недели беременности ваш организм готовится к возможному зачатию.

    Как рассчитывается беременность?

    Подсчитать дату начала развития ребенка и отследить дату беременности может оказаться непростой задачей. Начало беременности отсчитывается с первого дня последней нормальной менструации (LMP) женщины, даже если развитие плода начинается только после зачатия, то есть примерно на две недели позже.

    Беременность отсчитывается с этого дня, потому что каждый раз, когда у женщины начинается менструация, ее организм готовится к беременности. Подсчитывая от LMP, большинство женщин беременны, в среднем , 280 дней . Расчет на основе LMP также дает стандарт измерения, которому должны следовать медицинские работники, поскольку чрезвычайно трудно точно узнать, когда произошло зачатие.

    Для получения дополнительной информации о том, как измеряется беременность, ознакомьтесь с нашей информацией о расчете дат.

    Загрузите приложение Fetal Life для Apple и Android, одобренное Американской ассоциацией беременных.

    Какие изменения происходят с вашим телом?

    У вас только начались месячные, и вы, возможно, думаете о беременности. Время овуляции — это самое важное, что вам нужно знать, пытаясь зачать ребенка. Овуляция происходит, когда зрелая яйцеклетка выходит из яичника, продвигается вниз по фаллопиевой трубе и становится доступной для оплодотворения.

    Выстилка матки утолщена, чтобы подготовиться к оплодотворению яйцеклетки.Если зачатие не происходит, слизистая оболочка матки опадает. Выпадение неоплодотворенной яйцеклетки и стенки матки происходит во время менструации.

    Есть также несколько фактов, которые вам необходимо знать об овуляции:

    • Яйцо живет 12-24 часа после выхода из яичника.
    • Обычно при овуляции выделяется только одна яйцеклетка.
    • На овуляцию могут влиять стресс, болезнь, путешествия, а также значительные изменения веса, физических упражнений и режима сна.
    • У некоторых женщин во время овуляции могут наблюдаться светлые кровянистые выделения. Это не настоящий период, а скорее овуляторное кровотечение.

    Что происходит с вашим ребенком?

    Пока ничего не происходит, но будьте терпеливы, пока готовится сцена. Вскоре яйцеклетка будет выпущена и будет доступна для оплодотворения.

    Как вы отслеживаете овуляцию?

    Месячный цикл женщины измеряется с первого дня ее менструального цикла до первого дня ее следующего периода.В среднем цикл женщины составляет между 28-32 днями . Овуляция рассчитывается, начиная с первого дня цикла, то есть дня начала менструального цикла.

    У большинства женщин овуляция происходит в любой день между 11-м и 21-м днем ​​ их цикла. Это то, что многие называют «периодом фертильности» или «окном фертильности» женского цикла, потому что половой акт в это время увеличивает вероятность беременности.

    Для получения дополнительной информации об отслеживании овуляции см .:

    Что вы должны запланировать на данный момент?

    Возможно, в это время потребуется внести некоторые изменения в образ жизни, чтобы увеличить ваши шансы на зачатие и родить здорового ребенка в будущем.Адекватные физические упражнения и сбалансированное питание — важные факторы, которые необходимо оценить.

    Рекомендуется начать прием витаминов для беременных и прекратить употребление таких веществ, как:

    Если вы принимаете лекарства по рецепту, посоветуйтесь со своим врачом, безопасно ли принимать такие лекарства во время беременности. Для получения дополнительной информации о питании во время беременности, пожалуйста, ознакомьтесь с нашей информацией о питании до зачатия.

    Советы по улучшению беременности

    Самое важное, что вы можете сделать прямо сейчас, — это действовать так, как если бы вы уже знали, что беременны.Поскольку могут пройти недели, прежде чем вы узнаете, произошло ли зачатие, это защитит вас и вашего будущего ребенка от любых веществ или действий, которые могут вызвать проблемы.

    Советы партнеру мамы

    Часто партнер-мужчина не чувствует, что он играет роль в потенциальной беременности в это время. Однако его здоровье и образ жизни также могут повлиять на вашего будущего малыша. Возможно, ему потребуется оценить свое питание, прием лекарств, а также такие привычки, как курение, употребление наркотиков или алкоголя.

    Мужчинам также может быть полезен прием витаминов для беременных или других витаминных добавок, включая правильную диету, до зачатия.

    Хотите узнать больше?
    .

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.