Pull to refresh

Comments 9

Потом случился внеочередной выходной, народ потянулся в магазины чтобы накрыть стол, а аналитики чешут репу — как так, цену подняли, а продажи выросли…
Учитывать сырые продажи, без нормировки на посещаемость, на другие покупки в этой группы товаров (вчера покупали молоко Простоквашино, сегодня — меньше, но Сельское ещё меньше) — это не аналитика, а гадание на кофейной гуще.
Все факторы отследить невозможно, нормировать на посещаемость или пенетрацию в чек тоже не получится из-за нестабильности спроса и поставок.Пытатся сделать модель которая будет работать для всех 50-70тыс SKU с учетом всех факторов, это тоже самое что пытатся сделать модель для всех акций на фондовом рынке. Мы же создали модель которая работает только для небольшой части товаров которые удовлетворяют поставленым условиям, и уже это приносит прибыль, а это главное.

Накрытый стол при выросшей цене не очень сильно повлияет
1. Если это единичная продажа то модель ее просто отпросит (там уже указано) то мы не учтем ее.
2. Если повышение будет слишком высоким то люди пойдут просто в другой магазин.

Все факторы отследить действительно невозможно. Но ведь корреляция конкретно посещаемости с продажами равна практически единице, не учитывать её простительно только при стабильной посещаемости за исследуемой промежуток времени.

Ещё остается вопрос стабильного спроса внутри опреденной группы товаров. Поднять цену на конкретный продукт по сути приводит к тому, что спрос просто переместится на аналогичный продукт. При сохранении посещаемости это может поднять прибыль, даже если кол-во продаж одного конкретного продукта упадет. Но что если покупатель решит из-за поднятия цены делать закупки в другом магазине? Упадут продажи не только данного продукта, где подняли цену, но и ряда других.
Вы правы, поднятия цены или вывод товара из асортимента будет иметь большое влияние,(как и цена конкурентов и тд) которое очнеь тяжело прогнозировать.

Потому и мы не делаем прогноза по поднятию цены, мы выводим результаты только по уменьшению цены (в статье это было) как при уменьшении цены увеличится спрос.

Всем выгодно ))) и ритейлеру- он делает низкие цены и при этом получает дополнительный доход. И покупателям, дает возможность покупать товар по меньшей цене.
Производители сандалий молятся, чтобы лето выдалось сухим.
Производители зонтов молятся, чтобы лето выдалось дождливым.
Производители кваса молятся, чтобы лето выдалось жарким.
Не молятся только производители водки. Им молиться некогда, им надо производить!

На самом деле рекомендованная цена для того и существует, чтобы не было демпинга, т.к. достаточно разницы в 30-50 копеек, и народ в одном магазине будет в очередях стоять, а в другом продавщица будет хоть в неглиже стоять — не купят.
Скажите, а вот вместо того, чтобы терять деньги на снижении цен в своей розничной сети только ради эксперимента с неясным исходом — не было бы выгоднее сходить к социологам и забацать простенький волюметрик или choice-based conjoint тест а сэкономленные деньги пропить?
конечно проще )) ведь можно просто спросить в покупателя — а вот если цена упадет на 10% то насколько больше вы будете покупать ??
вы паясничаете или взаправду не знаете ни про CBC, ни про genetic algorithms в ценовых и ассортиментных тестах?
Sign up to leave a comment.