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