Comments 8
Но даже плохая модель лучше, чем отсутствие модели. В прогнозировании то же самое. Плохая модель как минимум заставляет нас подумать об эффективности наших маркетинговых действий.
В сущности, все модели неправильны, но некоторые полезны
Основная причина низких или недостаточных продаж — космический ценник. Специально сравнивал цену на целый перечень товаров на разных бензоколонках и маленьких магазинчиках и перекусочных в радиусе километра от заправки (летом приходилось много и часто ездить по району). Самые высокие наценки (до 500%) были у Лукойла и Газпрома. Имхо, ну хоть 20% скидка или даже 50% — все равно дороже. Плюс весьма ощутимый разброс цен на одних и тех же заправках, на одной и той же трассе при дистанции между ними около 20 километров. Но что меня удивило — так это разница в ценах на кофе у Газпрома по левую сторону трассы и по правую. 178 рублей и 215 на большой мокаччино при расстоянии между ними в пару десятков метров. И никакие эксперты и бизнес-аналитики меня, конечного покупателя, не убедят покупать дополнительные товары именно у них. Только бензин и больше ничего.
Далеко не всем настолько важна цена. Кто-то при всём этом понимании покупает всё равно, по своим причинам. Ну может удобнее. Или для него экономия на кофе — это экономия на спичках.
Ну и… Это вы ещё наценки в торговых центрах не видели, наценки в Макдональдс, Бургер Кинг, Сабвей. Или на одежду. Но это не мешает им работать.
Рассмотрим максимально простую схему, в которой мы имеем два ряда продаж. Красным цветом обозначены продажи без промо-акции, синим – модифицированный ряд, в котором с 4 по 6 наблюдение были скидки и, соответственно, увеличение продаж
Вы описываете промо модель как скачок продаж с последующей линейной нормализацией. А бывают случаи, когда после промо идет снижение/отсутствие продаж.
Что не так с t критерием? Он же существует и для зависимых выборок
Sign up to leave a comment.
Управление ценовыми скидками: модели для количественного измерения эффекта на примере АЗС