Комментарии 4
И как это использовать в реальной жизни?
Допустим,есть данные не ритейла, а дистрибьютора. Хочу ввести новый товар нового поставщика (аналог имеющегося, но дороже/дешевле/с федеральной рекламой/с шильдиком "покупай местное"). Откуда брать "гипотезы" о том, как перераспределятся продажи?
А ритейл это не "реальная жизнь"?))
В статье мы не рассматриваем случаи товаров-аналогов и чего-либо подобного. Мы рассматриваем конкретный кейс, когда тотал-продажи по определению равны сумме продаж по отдельным категориям, и это выполняется для любого момента времени. Либо другие подобные строгие зависимости.
Также мы не строим никакие гипотезы, их определяет бизнес. Наша задача - проверить гипотезы на основе реальных данных и выдать интерпретируемые результаты. Подробнее о нашей методике тут: https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/768008/
углубляться не стал в расчеты, потому что изначально подход не понравился, математика ради математики.
я бы со своим деревенским подходом задачу решал иначе:
"от продукта" новая упаковка может либо привлечь нового покупателя (что маловероятно) либо занять чью то "территорию", поэтому надо анализировать на ретро данных или иных продуктах где присутствует аналогичные характеристики "новой упаковки" искать там зависимости и перекладывать сюда...
но как говорил мой руководитель у которого я многому научился: не попробуешь - не узнаешь)))
самый верный метод
Несогласованность эффектов или «Где деньги, Лебовски?»