Electronic Resource

Using Regression Analysis to Evaluate KPI Implementation at Volvo Penta North America

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Using Regression Analysis to Evaluate KPI Implementation at Volvo Penta North America
Additional Titles: Användning av regressionsanalys för att utvärdera implementeringen av en ny KPI på Volvo Penta North America
المؤلفون: H. Granlund, Gustav, Söderholm, Marcus
بيانات النشر: KTH, Matematisk statistik 2022
نوع الوثيقة: Electronic Resource
مستخلص: Most companies want to measure the performance of various areas of their operations. By doing so, it is easier to identify weaknesses or problems and take action to improve the performance in those areas. This study is conducted in collaboration with Volvo Penta North America and seeks to evaluate the possibilities of implementing a performance indicator for their dealers. The aim of this thesis is to investigate if there is a correlation between Volvo Penta’s evaluation system for their dealers, their Dealer Operating Standard score (DOS-Score) and their respective Sales Revenue, as well as the individual segments of the DOS and the Sales Revenue. In other words, if the evaluation system can be used as a performance indicator for how good the financial performance of a dealer is. The analysis is based on first-party data from Penta regarding the operation of Penta’s dealers. By using Linear Regression, it was found that the Adjusted R-Squared of the model with Aggregated DOS against Sales Revenue was 0.1403 and the Adjusted R-Squared for the model with the Segmented DOS against Sales Revenue was 0.1983. Thus, there is no significant correlation between the Aggregated DOS and Sales Revenue. However the results from the Segmented DOS-score against Sales Revenue indicates that it is possible to improve on the current DOS algorithm. Further research with more confounders considered is required to improve the model.
De flesta företag vill mäta resultatet av olika delar av verksamheten. På så sätt är det lättare att identifiera svagheter eller problem och vidta åtgärder för att förbättra resultaten inom dessa områden. Den här studien genomförs i samarbete med Volvo Penta North America och syftar till att utvärdera möjligheterna att införa en performance indicator för deras återförsäljare. Syftet med denna studie är att undersöka om det finns ett samband mellan Volvo Pentas utvärderingssystem, Dealer Operating Standard (DOS), för sina återförsäljare och deras respektive försäljningsintäkter, samt de enskilda segmenten av DOS och försäljningsintäkterna. Med andra ord, om utvärderingssystemet kan användas som en performance indicator för hur bra en återförsäljares ekonomiska resultat är. Analysen bygger på förstahandsdata från Penta om verksamheten hos återförsäljarna. Genom att använda linjär regression fann man att Adjusted R-Squared för modellen med Aggregerad DOS mot försäljningsintäkter var 0,1403 och Adjusted R-Squared för modellen med Segmenterad DOS mot försäljningsintäkter var 0,1983. Det finns alltså ingen signifikant korrelation mellan Aggregated DOS och försäljningsintäkter. Resultaten från det segmenterade DOS-värdet mot försäljningsintäkterna visar dock att det är möjligt att förbättra den nuvarande DOS-algoritmen. Det krävs ytterligare forskning där fler utomstående faktorer beaktas för att förbättra modellen.
مصطلحات الفهرس: Linear Regression, Multiple Linear Regression, Volvo Penta, Volvo Penta North America, KPI, Key Performance Indicators, DOS, Dealer Operating Standard, Linjär Regression, Multipel Linjär Regression, Volvo Penta Nordamerika, Probability Theory and Statistics, Sannolikhetsteori och statistik, Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
URL: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-326783
TRITA-SCI-GRU ; 2022:282
الاتاحة: Open access content. Open access content
info:eu-repo/semantics/openAccess
ملاحظة: application/pdf
English
Other Numbers: UPE oai:DiVA.org:kth-326783
1387002206
المصدر المساهم: UPPSALA UNIV LIBR
From OAIster®, provided by the OCLC Cooperative.
رقم الانضمام: edsoai.on1387002206
قاعدة البيانات: OAIster