Оптимизация цен на товары: прогноз спроса ч.1



Фундаментальная задача везде, но вокруг неё так много мифов! Давайте начнём разбираться с базы



Q = Q(P) - спрос в штуках, зависит от цены

P - цена

C - издержки на 1 штуку товара



Базово задача - максимизировать прибыль:

Q(P) * (P - C) --> max



И самое сложное - смоделировать зависимость Q(P)



Экономисты предполагают, что спрос складывается из многих таких выборов между продавцами, товарами и тд. Поэтому

Важна не абсолютная цена (79 руб), а относительная (Р/ P_competitor = +2% к цене конкурента, P / P_analogue = -5% к цене товара-аналога, P/ P_yesterday = +3% к вчерашней цене этого же товара)



Поэтому функция спроса на товары

Q = f(P/ P_competitor, P / P_analogue, ...)



Вообще, теоретически, на этом можно остановиться и применять наш любимый ML для прогноза Q с фичами на относительные цены. Но в реальности все сложнее 😅



Об этом - в следующих постах



#pricing #timeseries