Алексей Ткаченко tkachenkoalexcey

Ткаченко Алексей Владимирович

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

Дата рождения                   14 января 1979

Телефон                              099 150 36 89

E-mail                                   [email protected]

Профессиональныенавыки

Статистическийанализ данных и вероятностное моделирование процессов хозяйственной

деятельности предприятий

• разработка аналитических оптимизационных моделей.
• разработка моделей принятия решений в условиях риска в виде дерева решений с учетом всех альтернативных стратегий и

  вероятностей состояний природы.

• разработка предсказательных моделей задач классификации, регрессии, поиска ассоциативных связей средствами Data Mining.
• создание моделей, имитирующих производственные и экономические процессы, имеющие случайную природу входных параметров;

имитационное моделирование процессов, в основе которых лежит дисциплина

очередности.

• прогнозирование значений количественных и качественных показателей производственных и экономических процессов с

помощью моделей сглаживания, сезонных моделей, моделей парной и

множественной регрессии, моделей временных рядов.

• контроль и управление качеством и производительностью труда, оказываемых услуг.
• выполнение всевозможных форм статистического анализа и обработки данных: анализ выбросов, кластерный анализ, факторный

анализ, дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез

Оптимизация выкладки товара вторговом зале (Украинский Ритейл)

ноябрь 2016 – март 2017 (5 мес.)

В рамках проекта разработанаоптимизационная модель использования полочного пространства, целью которой

является максимизировать присутствие целевого запаса в торговом зале и как

следствие минимизировать складские запасы.

В качестве входных параметров модельвключает среднесуточные продажи по товарам, габариты товара (длина, высота,

глубина), логистические показатели (МПО, время между поставками, ЦЗ), а также

информацию о линейных размерах полочного пространства. На выходе имеем

параметры выкладки – ширина, высота и глубина

Перед запуском расчета необходимовнести все текущие изменения в информации о товарах, там, где они требуются. После

чего при запуске модель пересчитывается с учетом новой информации. Изменения

могут заключаться как в актуализации значений данных, так и в вводе или выводе

товаров.

Ценообразование на основе анализацен конкурентов (Украинский Ритейл)

сентябрь 2016 – декабрь 2016 (4мес.)

В рамках проекта разработанаматематическая модель, цель которой плавно, без потери маржинального дохода

доводить цены предприятия до оптимального уровня, который лежит между слишком

высокой ценой интересной предприятию, но не способствующей формированию спроса,

и слишком низкой ценой, навязываемой конкурентом, безусловно, интересной

потребителю, но не обеспечивающей цели по прибыльности предприятия.

В модели применяется показательЦелевого индекса по каждому из конкурентов, по регионам представленности, по

группам товаров. Целевой индекс отображает управленческое решение о ценовом

позиционировании предприятия на рынке относительно конкурентов.

Сравнивая текущее Средневзвешенноеотклонение от цен конкурентов с Целевым показателем, модель выбирает алгоритмы

пересчета цены по каждому товару, общая задача которых довести Средневзвешенное

отклонение цен предприятия от цен конкурента до Целевого индекса.

Прогнозировать последствияустановления новых цен позволяет модель эластичности спроса по цене, доступная

в рамках модели.

Оценка эффективности и планированиемаркетинговых мероприятий (Украинский Ритейл)

май 2016 – июль 2016 (3 мес.)

В рамках проекта:

·        разработанамодель c применением контрольных карт, позволяющая оценивать эффект

(дополнительный товарооборот, человекопоток, …) от маркетингового мероприятия;

·        разработанкалендарь событий: в календаре фиксируются события, сила влияния которых на

продажи статистически значима, с указанием частоты проявления и степени влияния

на продажи

·        проведенаклассификация маркетинговых мероприятий компании с применением средств

машинного обучения, позволяющая планировать будущий эффект маркетинговых

мероприятий

Прогнозирование продаж (Море пива)

сентябрь 2015 - декабрь 2015 (4 мес.)

Врамках проекта реализованы следующие задачи

·        анализвременных рядов с помощью ARIMA-процессов с достаточной историей продаж (по

умолчанию 3 периода)

·        анализвременных рядов с недостаточной историей продаж

·        учетфакторов, влияющих на продажи с помощью моделей регрессии, разработка сценариев

·        построениекраткосрочных и долгосрочных согласованных прогнозов — годовой, месячный,

недельный

·        планированиена основании выполненных прогнозов – бюджетирование, мотивация …

Управление товарными запасами (Varus)

ноябрь 2013 – август 2015 (4 мес.)

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

некорректной работы системы:

·        передачасистеме некорректных данных об остатках

·        завышенное/заниженноезначение неснижаемого остатка

·        неактуальноезначение среднедневной продажи

·        некорректныйграфик поставок

·        низкийуровень сервиса поставщика

Анализ ценовых акций (Сoffee Life)

март 2012 – июнь 2012 (4 мес.)

В рамках проекта:

·        разработанаоценка акционного прироста как разница между фактическими акционными продажами

и прогнозами регулярных продаж за тот же период с помощью ARIMA-моделей;

·        разработанарегрессионная модель прогноза акционных продаж по товару в зависимости от

размеров скидки, регулярной цены реализации, регулярных средних продаж

·        примененапроцедура факторного анализа для разложения акционного прироста на количество товара,

реализованного в акцию за счет

                             i.       дополнительногочеловекопотока – приносит чистый дополнительный товарооборот

                            ii.       ростадлины чека – приносит чистый дополнительный товарооборот

                           iii.       засчет товаров-аналогов – не приносит дополнительного товарооборота, приводит к

снижению оборачиваемости запасов товаров-аналогов

Разработано обоснование привязкитипа акции к стадии жизненного цикла товара для достижения максимального

эффекта от акции; стадия жизненного цикла товара определяется с помощью

модифицированной матрицы BCG.

Анализ потребительского спроса(Сoffee Life)

ноябрь 2010 – март 2011 (5 мес.)

В рамках проекта разработанаметодика по определению стадии жизненного цикла товара. По итогам анализа

даются рекомендации относительно стратегий, применяемых к товарам:

·        стратегии,направленные на увеличение числа клиентов: борды, тв-реклама, активность в соц.

сетях и прочий промоушн; актуален контроль упущенных продаж

·        стратегии,направленные на стимулирование спроса: ценовые акции, программы лояльности и

пр.; актуален контроль за списаниями.

·        выводиз ассортимента

Целью применения рекомендованныхстратегий является увеличение продаж и оптимизация инвестиций.

Ценовой мониторинг конкурентов сети на рынке розничнойторговли (RBB Group)

мар.2010 – июн. 2010 (4 мес.)

Врамках проекта:

·        организованпроцесс исследования цен конкурента с помощью репрезентативных выборок

·        исходяиз собранной информации, установлена оптимальная стоимость периодического

исследования цен конкурентов

·        разработанасистема показателей, оценивающих текущее ценовое позиционирование сети на рынке

розничной торговли

·        внедренинструмент отслеживания тенденций в ценовой политике конкурента и выявление

ошибок в собственном ценообразовании

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

фев.2009 - июнь 2009 (5 мес.)

Врамках проекта:

·        разработанинструмент, оценивающий инвестиционную привлекательность открытия торговой

точки путем планирования, в частности, среднедневной выручки на основании

характеристик месторасположения планируемой торговой точки.

·        разработанаклассификация существующих торговых точек на основании портрета покупателей и

характеристик места локации

Анализ рынка офисной недвижимостиДнепропетровска (Dniprodevelopment)

сен. 2008 – фев. 2009 (6 мес.)

В рамках проекта:

·        разработанамодель c применением метода анализа иерархий, позволяющая оценивать класс

офисной площади;

·        классифицированывсе основные офисные площади Днепропетровска

·        вразрезе проведенной классификации проанализированы спрос, предложение, арендные

ставки рынка офисной недвижимости Днепропетровска

Опытработы

апрель 2016 — наст.время

Украинский Ритейл,аналитик – анализ товарногорынка, планирование и анализ эффективности маркетинговых мероприятий

сентябрь 2015 — март2016.

Море Пива,аналитик – прогнозированиепродаж, планирование

ноябрь 2013 — сентябрь2015.

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

февраль 2009 — март2013

CoffeeLife, аналитик– прогнозирование продаж, анализ ассортимента

сентябрь 2008 — февраль2009

Dniprodevelopment, аналитик– анализ рынка коммерческой недвижимости

Образованиевысшее

1994-1999

Днепропетровскийгосударственный университет, математика

Компьютерныенавыки

Excel (PowerPivot), SPSS, R, QlikView