1. Самый простой метод — замена дней, в которые не было остатков, на «типичную» продажу для этого продукта в этот день в этом магазине в этом городе. На практике используем более продвинутые методы. К сожалению, про товары субституты не могу ответить, так как это наша разработка.
2. Легко. Умножаем вероятность покупки данной партии товара (знаем, когда товар выложили на полку и сколько он может там лежать) на общий спрос. Вероятности можно брать, например, такими: 0.5 — на самый свежий товар, (1-0.5)/(кол-во партий в продажи -1).
3. Методы самые разные — в ядре используется порядка 12 методов. От линейной регрессии до градиентного бустинга решающих деревьев. Планирую написать следующую статью, в которой опишу подробнее.
Некоторые сети реализуют подобные акции.
Однако, действительно на рынке в целом мало компаний, проводящих такие промо.
Я думаю, что в основном это происходит по следующим причинам:
1. Правильно выстроенные бизнес процессы
2. Понимание (!) ценности информации, которую компания может собирать и анализировать
3. Отношение к потерям
К сожалению, любые данные, с которыми приходится работать в ужасном виде. Кроме того, многую информацию компании вообще не собирают.
Про потери вообще молчу.
Мне кажется, что такое отношение связано с тем, что отрасль еще молода.
Например, английская компания Tesco в 1989 (!) году внедрила систему ежедневного пополнения запасов, что позволило уменьшить средний уровень запасов с 21 до 12 дней и улучшить качество обсуживанияклиентов. (пример из книги Бережливое производство) То есть в 1989г компания поняла и посчитала свои потери от оверстока и решила проблему.
Естественно, более опытные компании больше понимают специфику бизнес, а значит, и больше могут предложить своим покупателям. Российский рынок к такому еще не готов.
Спасибо за интерес.
2. Легко. Умножаем вероятность покупки данной партии товара (знаем, когда товар выложили на полку и сколько он может там лежать) на общий спрос. Вероятности можно брать, например, такими: 0.5 — на самый свежий товар, (1-0.5)/(кол-во партий в продажи -1).
3. Методы самые разные — в ядре используется порядка 12 методов. От линейной регрессии до градиентного бустинга решающих деревьев. Планирую написать следующую статью, в которой опишу подробнее.
Однако, действительно на рынке в целом мало компаний, проводящих такие промо.
Я думаю, что в основном это происходит по следующим причинам:
1. Правильно выстроенные бизнес процессы
2. Понимание (!) ценности информации, которую компания может собирать и анализировать
3. Отношение к потерям
К сожалению, любые данные, с которыми приходится работать в ужасном виде. Кроме того, многую информацию компании вообще не собирают.
Про потери вообще молчу.
Мне кажется, что такое отношение связано с тем, что отрасль еще молода.
Например, английская компания Tesco в 1989 (!) году внедрила систему ежедневного пополнения запасов, что позволило уменьшить средний уровень запасов с 21 до 12 дней и улучшить качество обсуживанияклиентов. (пример из книги Бережливое производство) То есть в 1989г компания поняла и посчитала свои потери от оверстока и решила проблему.
Естественно, более опытные компании больше понимают специфику бизнес, а значит, и больше могут предложить своим покупателям. Российский рынок к такому еще не готов.
Спасибо за интересный вопрос.