TGViewer
rafanalytics rafanalytics @rafalytics · 5.66K subscribers
Post #143 5.72K
Аналитический подход к ценообразованию 💵

Напоминаю, что я всё ещё занимаюсь аналитикой ценообразования в Лавке, но экспертных постов на эту тему до сих пор не было 🤔

Поэтому расскажу про общепринятый подход в ценообразовании, к которому стремятся прийти все крупные игроки в ритейле, но перед этим важное замечание:
Всё, что написано в этом посте - это описание общепринятого подхода на рынке, а не конкретный пример "Яндекс.Лавки".
Да и вообще, давайте рассматривать этот пост вне контекста от Лавки 🍫


А поговорим мы про подход динамического ценообразования, который позволяет выставить цены на товары так, чтобы в итоге бизнес получил прирост в выручке и/или маржинальности. Звучит круто, не правда ли?

Давай подумаем, как можно этого добиться: вот есть у нас набор текущих цен на товары, но как их нужно изменить, чтобы получить наибольший прирост, например, в выручке?
Напоминаю, что:
Выручка - это сумма всех продаж товаров, умноженных на их цену 💰
Маржинальность - это доля от выручки, которая остаётся после вычета себестоимости товаров 💵

Ответ: нам нужно понимать, какие будут продажи у товара при той или иной цене. Зная это, мы сможем выбрать такую цену, при которой значение выручки/маржинальности по этому товару будет максимальным.

И вот тут естественным образом возникает другая задача: откуда нам знать, какие продажи будут у товара, если поставить на него цену X?

У опытных рафаналитиков читателей возникнет желание решить такую задачу при помощи машинного обучения - и они будут правы 🥰

Для этого мы обучим модель на исторических данных, чтобы научить её предсказывать продажи товара при цене X 📈

И вот, если модель прогнозирования продаж/спроса будет достаточно точной, то:
- для группы товаров мы перебираем возможные на них цены (например, +- 10% от текущей цены)
- для каждой цены прогнозируем продажи на товар
- для каждого товара выбираем такую цену, при которой выручка/маржинальность (что выбрать - зависит от цели) будет наибольшей

Именно так и может работать система динамического ценообразования, которая автоматически подберёт цены на товары при помощи аналитики и машинного обучения. У подхода есть много нюансов, так что если возникнут вопросы - напиши в комментарии 👇

Поздравляю, теперь ты знаешь про ценообразование чуть больше.
Если чувствуешь, что преисполнился - ставь сердечко ❤️
  • 🔥 2.6K
  • 🎉 2.5K
  • 👍 2.5K
  • ❤ 2.5K
  • 🍾 1
More from @rafalytics
  1. Sep 1, 2026Вдохновляющая статистика из тенниса 🎾 Есть вот такая статья про статистику Роджера Федере…
  2. Jul 14, 2026Как эффективнее попросить рефералку? 🤝 Мне часто пишут ребята из канала с просьбой пореко…
  3. Jul 7, 2026Анализируем водопой на ЧМ-2026 💧⚽️ Приятно, когда можно объединить аналитику с увлечениям…
  4. Jun 16, 2026Считаем крошки на рынке фастфуда Вчера я впервые попробовал "Крошку-Картошку") 🥔 Странно,…
  5. May 27, 2026Личный блог — это плюс в карьере или red flag для нанимающих? 🚩 Я начал вести этот канал…
  6. May 24, 2026Самый жизненный раздел из ML 😱 Вы наверняка видели видосы, где ИИ обучают играть в разные…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →