Продолжая ежегодную серию статей про эффективное применение математической оптимизации в бизнесе, хотелось бы рассказать про сферу ритейла и FMCG, а именно про задачи, основанные на моделировании прогнозирования спроса и ценовой эластичности. Среди задач я постараюсь раскрыть подробности применения математического моделирования и оптимизации для динамического регулярного ценообразования, оптимизации промо и ассортимента. В чём заключаются главные задачи этих решений? Оптимизационный движок динамического регулярного ценообразования необходим для формирования рекомендаций по оптимальным ценам на товары для максимизации экономических показателей. Оптимизация промо используется для получения наиболее эффективных рекомендаций по скидкам на товары или на иные механики промо. Оптимизация ассортимента нужна для поиска лучших ассортиментных матриц с учётом влияния наличия одних товаров на наличие других.

Основной целью статьи будет системная, местами субъективная формализация подходов к вышеуказанным задачам, основанная на личном опыте разработки решений в международных вендорах и совокупном опыте компании Axenix. За рамками статьи останутся не менее важные задачи управления цепочками поставок, управления запасами, размещения товаров на полках, так как каждая из задач заслуживает отдельной объёмной статьи.

В рамках серии статей по применению математической оптимизации для решения задач в бизнесе мне хотелось бы кратко, но ёмко раскрыть причины и предпосылки возникновения потребности у бизнеса решений задач такого класса, а также привести конкретные примеры кейсов, которые успешно реализованы в крупнейших компаниях мира. В отдельности каждый кейс заслуживает не менее 50 страниц текста для полноценного описания, я же постараюсь изложить главную суть решений и некоторые технические особенности в формате статей на Хабре.

Алгоритмы математической оптимизации относятся к категории Prescriptive – аналитики, наиболее сложного и ценного для бизнеса аналитического сегмента. Данная категория позволяет создавать сложные интеллектуальные системы принятия решения с целью максимизировать экономические, производственные и многие другие KPI в рамках заданных ограничений.  Математическая оптимизация имеет своё применение в каждом из видов бизнеса любого масштаба, включая промышленность, производство, розничную торговлю, транспорт и логистика, телеком, агросектор, энергетика, строительство, финансы, банкинг, спорт, кино, медицина, образование и т.д. В текущей статье пойдет речь о задачах в индустрии пассажирских авиалиний.