Запрос про спрос

На прошлой неделе словил вьетнамский флешбек: однажды из-за моей ошибки в алгоритме списали фуру мяса в Ростове 🥩

А вспомнил я про это, потому что меня аж 4 раза спросили про задачу восстановления спроса. Или как считать спрос на товар, если его не было в наличии весь день? Это немного необычная задача backcasting - восстановление данных в прошлом:

Вчера к 12 дня продали 1 штуку товара - товар кончился. Какой был бы спрос за вчера, если бы товар был в наличии весь день?

99% решений этой задачи заканчиваются примерно так:
Товар продавался с 8 утра до 12, а не было его с 13 до 23. Получается он был в наличии 4 часа из 16 = 25% времени (этот показатель в ритейле называют OSA - on shelf availability). Раз за 25% дня продали 1 штуку товара, то за весь день продали бы 1 / 0.25 = 4 штуки.
Профит, задача решена!

Общая формула спроса = sales / OSA

Логика c OSA проста и элегантна, но у нее есть 3 проблемы - давайте разбираться

1. Сезонность внутри дня
Расчет выше неявно предполагает, что спрос равномерно распределен внутри дня. Но это не так:
- Есть "часы пик" в районе обеда и вечером
- Некоторые товары чаще продаются утром (кофе)

Поэтому надо знать распределение спроса внутри дня и взвешивать формулу на него. Обычно вес добавляют к OSA: 1 час наличия кофе утром имеет бОльший вес, чем 1 час вечером
Общая формула спроса = sales / weigted_OSA

2. Чертов Пуассон
Все было бы хорошо, если бы спрос не был распределен по Пуассону - с длииииным хвостом продаж при низком мат ожидании
В нашем же примере про 1 продажу с 8 до 12 утра есть немаленький риск (спойлер - его можно посчитать!), что мат ожидание спроса за день = 1, но эта 1 штука просто случайно выпала на первую половину дня. И мы резко завысили спрос за день в 4 раза. Глобально формула выше всегда в среднем завышает спрос. Чем меньше средние продажи товара, тем больше ошибка

Казалось бы, может и не так страшно? Товар же непопулярный. Но непопулярных товаров много (пусть 50%). И если вы для 50% товаров завышаете спрос в несколько раз - это крупная проблема. Крупная, как фура с мясом: да-да, в Ростове ее списали ровно из-за этого…
Но проблема решаемая! Об этом и 3-ей проблеме в следующей серии

To be continued..

Канал @ml4value
#timeseries