Проблема

Оптимизация ценообразования является критически важным фактором успеха для retail-бизнеса. В рамках достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Получать исторические данные продаж (чеки), информацию о товаре и раскладке товара, информацию о скидках, промо-акциях и кампаниях.

2. Рассчитывать кривую эластичности товара и группы товаров с учетом прямых и косвенных эффектов для разных сегментов покупателей и индекса лояльности.

3. Управлять бизнес-правилами ценообразования (минимальная маржа, максимальное изменение цены, размер упаковки, цена конкурента, собственный бренд и пр.).

4. Прогнозировать продажи с учетом сезона, формирующихся трендов и акций в зависимости от различных сценариев.

5. Выполнять комплексную оптимизацию для достижения целевых показателей по марже, выручке, количеству, конкурентной цене с учетом корпоративных, категорийных и товарных бизнес-правил.

Решение

Для достижения поставленных целей и задач было предложено решение по созданию модели потребления с высокой точностью прогнозирования. Решение осуществляет следующие функции:

1. Выполняет оптимизацию на уровне зоны/категории.

2. Применяет различные бизнес-правила при оптимизации.

3. Осуществляет расчеты интерактивно в режиме реального времени.

4. Учитывает сегментацию клиентов.

5. Выполняет уточнение модели за счет регулярной загрузки информации о продажах.

6. Учитывает влияние акций.

7. Учитывает взаимные эффекты внутри категорий в частности эффект каннибализма.

8. Учитывает влияние сезона и календаря.