Сколько закупить при неопределённом спросе: модель газетчика
Сколько закупить под неопределённый спрос — для товаров, мест в инфопродукте.
Задача звучит просто: заказать больше — часть останется, заказать меньше — упустите продажи. Модель сопоставляет две потери. Издержки излишка — сколько теряется на каждой непроданной единице: хранение, уценка, испорченный товар. Издержки дефицита — сколько теряется на каждой упущенной продаже: маржа, а иногда и клиент, ушедший к конкуренту. Оптимальный объём находится там, где эти потери уравновешены с учётом разброса спроса. Практический вывод почти всегда контринтуитивен: если упущенная продажа дороже остатка, закупать нужно больше среднего спроса, а не ровно по нему.
Как открыть
Инструмент работает внутри PRO-кабинета на ваших ключах Метрики и Директа — данные клиентов никуда не копируются. Доступ — от 990 ₽/мес, первые 15 дней бесплатно и без карты.
Бесплатно и без регистрации — прямо сейчас
Соседние инструменты этой же темы, считают в браузере.
Хочешь сравнить два креатива — сколько показов нужно для уверенного ответа.…
У тебя 100 заявок и 15 сделок — реально конверсия 9-23%, а не «ровно 15%».…
2000 симуляций будущего: насколько вероятно выйти в плюс при шуме в параметрах.…
Частые вопросы
Где это применимо, кроме товаров?+
Везде, где ресурс ограничен и заказывается заранее: места в группе обучения, слоты записи, порции на мероприятии, тираж печати. Логика та же — сравнение цены излишка с ценой отказа.
Откуда брать разброс спроса?+
Из собственной истории: как отличались продажи по неделям или месяцам. Если истории нет, берут грубую оценку минимума и максимума — точность будет ниже, но направление решения обычно верное.
Почему нельзя просто заказать по среднему спросу?+
Потому что потери несимметричны. Когда упущенная продажа стоит дороже остатка, заказ ровно по среднему систематически даёт недобор прибыли: половину периодов вы будете распроданы и потеряете спрос.
Разобрать тему
Ещё в PRO по этой теме
- 🔗 Markov Chain атрибуция — Какой канал реально привёл клиента — с учётом всех заходов и распределением заслуги между каналами. Используется в Googl…
- 🎰 Bayesian A/B тест — Вместо «значимо/не значимо» — точная вероятность что вариант B лучше A.…