Хороший разбор, именно так это и выглядит в «идеальном мире данных». В реальности нюанс в том, что у большинства компаний эти паттерны либо не видны вовсе, либо видны по отдельности: склад живет своей жизнью, маркетинг своей, продажи своей.
Инженерный подход здесь не в названиях групп и не в Pivot, а в том, что final_profit становится главным сигналом, а не количество движений вокруг SKU. И да, для группы D почти всегда нужен не спор, а дополнительный слой данных: корзина, повторные покупки и влияние на конверсию. Без этого «магниты» легко превращаются в просто пожирателей бюджета.
Инструменты действительно не новые. Новое обычно не в формулах, а в том, что в реальности они либо не настроены, либо живут отдельно от продаж и поведения клиентов.
Речь не про изобретение ERP, а про то, чтобы базовые расчеты начали отвечать на простой вопрос: какой SKU зарабатывает, а какой лишь создает ощущение стабильности.
Хороший разбор, именно так это и выглядит в «идеальном мире данных». В реальности нюанс в том, что у большинства компаний эти паттерны либо не видны вовсе, либо видны по отдельности: склад живет своей жизнью, маркетинг своей, продажи своей.
Инженерный подход здесь не в названиях групп и не в Pivot, а в том, что final_profit становится главным сигналом, а не количество движений вокруг SKU. И да, для группы D почти всегда нужен не спор, а дополнительный слой данных: корзина, повторные покупки и влияние на конверсию. Без этого «магниты» легко превращаются в просто пожирателей бюджета.
Инструменты действительно не новые. Новое обычно не в формулах, а в том, что в реальности они либо не настроены, либо живут отдельно от продаж и поведения клиентов.
Речь не про изобретение ERP, а про то, чтобы базовые расчеты начали отвечать на простой вопрос: какой SKU зарабатывает, а какой лишь создает ощущение стабильности.