Вы, наверное, уже нарешали миллион всяких тренировочных задачек, а хотите боевую?

Прилетела сегодня из маркетинга. В общих чертах задачка про моделирование.

📎 Вводная: Маркетплейс, там ты можешь заказать всякие товары с доставкой. Цена доставки не фиксирована и зависит от кучи разных факторов (загруженность курьеров, расстояние и т.д.). Планируется выделять деньги для покрытия части цены доставки, чтобы она была привлекательнее для клиента. К тому же, если цена доставки будет ниже, мы можем увеличить конверсию в покупку.

📎 Дано: Опытным путём установлено, что комфортная цена — N (известно). Мы готовы выделять M денег на один заказ (не известно), сколько это — зависит от итогового бюджета, который тоже не известен. Мы будем брать в эту программу компенсации только те заказы, где при добавлении к расчётной сумме из M столько денег, чтобы получить N в итоге. Если сумма сильно больше N (и даже вся M не поможет прийти к N), мы игнорируем такие заказы.

Чем больше M, тем больше заказов будут смотреться выгоднее и тем больше конверсия в покупку, но тем выше итоговый бюджет на всё это дело, т.к. количество заказов растёт. Снижая M, мы уменьшаем конверсию и тотал заказов, снижая бюджет.

💛 Что нужно на выходе: Нужна модель, которая вычислит оптимальный баланс размера M, бюджета и ожидаемой конверсии. Сроки как обычно, вчера, поэтому имплементировать какого-нибудь Байеса или NLP не вариант, максимально быстрая реализация в небольшой ущерб точности.

Нестандартная задачка, как мы любим, размять мозги 🧐