Обзор статьи «A mathematical model for pricing perishable goods for quick-commerce applications»
Автор: Денис Аветисян
Временной Парадокс Быстрой Коммерции
Индийский рынок демонстрирует стремительный рост сектора мгновенной доставки – quick commerce. Эта новая парадигма обещает потребителям сверхбыструю доставку товаров, однако порождает нетривиальные логистические задачи. Ускорение темпов оборота требует переосмысления традиционных подходов к управлению запасами и ценообразованию.
"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.
Бесплатный Телеграм каналВ основе модели quick commerce лежит динамическое ценообразование, призванное сбалансировать спрос и прибыльность, особенно в отношении скоропортящихся продуктов. Каждый сбой в логистике – это сигнал времени, указывающий на необходимость адаптации. Успех в этой сфере зависит от способности оперативно реагировать на колебания спроса и оптимизировать ценовую политику в режиме реального времени.
Традиционные методы ценообразования, основанные на статичном анализе рынка, оказываются неэффективными в условиях высокой скорости и непредсказуемости, характерных для данного сегмента. Quick commerce требует нового взгляда на ценообразование – гибкого, адаптивного и учитывающего множество факторов, включая срок годности продукции, локальные особенности спроса и конкурентное окружение. Рефакторинг ценовой политики – это диалог с прошлым, попытка извлечь уроки из предыдущих ошибок и построить более устойчивую систему.
Авторы данной работы подчеркивают, что ключевой вызов заключается в поиске оптимального баланса между максимизацией прибыли и поддержанием конкурентоспособных цен. Это особенно актуально для скоропортящихся товаров, где необходимо учитывать риски убытков от нереализованных запасов. Игнорирование этих факторов может привести к неминуемым финансовым потерям и, в конечном итоге, к краху бизнеса.
В этой связи, исследователи предлагают математическую модель, которая формализует дилемму, стоящую перед компаниями quick commerce. Данная модель позволит не только оптимизировать ценовую политику, но и улучшить условия труда работников, занятых в сфере мгновенной доставки. Она представляет собой важный шаг на пути к созданию устойчивой и социально ответственной бизнес-модели.
Вероятностные Танцы Спроса
Для осмысления динамики спроса, исследователи обращаются к концепции вероятностных процессов, в частности, к процессу Пуассона. Этот математический аппарат позволяет с высокой точностью моделировать поступление заказов от клиентов во времени, что особенно важно в условиях быстро меняющегося рынка. Ведь любое улучшение, как показывает опыт, стареет быстрее, чем ожидается, и игнорировать эту временную динамику – значит обречь модель на преждевременную неактуальность.
Применение процесса Пуассона дает возможность оценить ожидаемый спрос – ключевой параметр для эффективного управления запасами. В условиях неопределенности, когда будущие заказы неизвестны, этот параметр становится своеобразным маяком, позволяющим планировать закупки и оптимизировать логистику. Однако, простого знания ожидаемого спроса недостаточно. Необходимо понимать, что влияет на выбор клиентов, какие факторы определяют их предпочтения.
Для моделирования поведения потребителей, авторы работы используют многономиальную логит-модель. В основе этой модели лежит концепция полезности, позволяющая количественно оценить привлекательность различных товаров для каждого клиента. Полезность определяется не только характеристиками товара, но и индивидуальными предпочтениями потребителя, его текущими потребностями и даже настроением. Это сложная система взаимосвязей, которую можно успешно смоделировать, используя современные математические методы.
Как и в любом прогнозировании, необходимо учитывать, что откат – это путешествие назад по стрелке времени, и прошлое поведение клиентов не всегда является надежным предсказателем будущего. Поэтому, исследователи постоянно совершенствуют свои модели, адаптируя их к изменяющимся условиям рынка и учитывая новые факторы, влияющие на потребительский спрос. Использование вероятностных моделей, в частности процесса Пуассона и многономиальной логит-модели, позволяет не только прогнозировать спрос, но и оценивать риски, связанные с неопределенностью, и принимать обоснованные управленческие решения.
По сути, исследователи предлагают не просто математическую модель, а своего рода карту временных взаимосвязей, позволяющую понять, как спрос меняется во времени и как на эти изменения можно влиять. Эта карта, в свою очередь, является основой для создания эффективной системы управления запасами и повышения конкурентоспособности компании.
Ценность Запасов: Взгляд в Будущее
Для оптимизации управления запасами исследователи обращаются к подходу, основанному на оценке ценности. Вместо простого анализа текущей прибыли, они стремятся спрогнозировать долгосрочную рентабельность поддержания запасов, учитывая не только немедленный доход, но и потенциальный спрос в будущем. Этот подход, по мнению авторов, позволяет системе не просто реагировать на изменения, но и предвидеть их, подобно тому, как опытный стратег оценивает не только текущую ситуацию, но и вероятные ходы противника.
Оценка ценности запасов выполняется с помощью аппроксимации функции ценности. Вместо точного, но вычислительно сложного расчета, исследователи используют приближенные методы, позволяющие получить достаточно точный результат за приемлемое время. Такой подход соответствует убеждению, что в реальном мире невозможно достичь абсолютной точности, и необходимо искать компромисс между точностью и скоростью.
Для уточнения оценки функции ценности применяется метод итеративного уточнения с использованием регрессионного анализа – так называемая Fitted Value Iteration. Этот итеративный процесс позволяет постепенно улучшать точность оценки, подобно тому, как система учится на своих ошибках и корректирует свои действия. Каждая итерация приближает оценку к оптимальному значению, позволяя системе все более точно прогнозировать будущий спрос.
Для обеспечения масштабируемости и эффективности расчетов, исследователи используют упрощенную линейную функцию ценности. Вместо сложных нелинейных моделей, они выбирают линейную аппроксимацию, которая обеспечивает приемлемую точность при значительно меньших вычислительных затратах. Этот подход соответствует принципу бережливости и стремлению к простоте, позволяя эффективно управлять запасами даже в условиях ограниченных ресурсов.
По мнению авторов, выбранный подход позволяет системе не просто оптимизировать текущие запасы, но и подготовиться к будущим изменениям спроса, подобно тому, как опытный моряк предвидит приближение шторма и принимает меры для защиты своего судна. Линейная функция ценности, в сочетании с итеративным уточнением и аппроксимацией, обеспечивает надежный и эффективный инструмент для управления запасами в динамичной среде.
Таким образом, исследователи предлагают систему, которая способна адаптироваться к изменениям и учиться на своих ошибках, подобно тому, как любая зрелая система эволюционирует и совершенствуется со временем. Вместо простого реагирования на текущие события, система стремится предвидеть будущее и подготовиться к нему, обеспечивая устойчивость и долгосрочную рентабельность.
Неуловимая Динамика Быстрого Спроса
Нестабильный спрос – определяющая характеристика сферы быстрой коммерции. Он подобен изменчивому течению реки, где предсказать каждое мгновение невозможно. Поэтому, надежные стратегии управления запасами должны учитывать случайные колебания, словно опытный капитан, умеющий лавировать в шторм. Игнорирование этой непредсказуемости чревато убытками и потерей доверия со стороны клиентов.
Исследователи подчеркивают, что управление запасами в данной сфере – это не просто статичный расчет, а скорее, динамичная хроника жизни системы. Каждый день, каждый час, спрос меняется, и запасы должны адаптироваться к этим изменениям. Вместо того, чтобы пытаться предсказать будущее с абсолютной точностью, авторы предлагают принять неопределенность как данность и разработать стратегии, которые позволяют быстро реагировать на возникающие вызовы.
Однако, даже самая совершенная система управления запасами не сможет принести пользу, если не учитывать психологию потребителя. Резкие колебания цен могут отпугнуть клиентов, даже если они понимают, что это связано с изменениями спроса. Поэтому, авторы предлагают ввести ограничение на скорость изменения цен – так называемую ‘инерцию цен’. Это подобно умеренному темпу жизни, когда изменения происходят постепенно, позволяя всем адаптироваться к новым условиям. Внедрение инерции цен позволяет поддерживать доверие клиентов и избежать резких колебаний спроса.
Комбинация этих элементов, по мнению исследователей, позволяет создать устойчивую и прибыльную систему управления запасами и ценами в стремительном мире быстрой коммерции. Это не просто набор технических приемов, а скорее, философия управления, основанная на понимании динамики системы и потребностей клиента. Каждый элемент этой системы играет свою роль, словно шестеренки в сложном механизме, обеспечивая его бесперебойную работу. Игнорирование любого из этих элементов может привести к сбоям и убыткам.
Авторы подчеркивают, что управление запасами в быстрой коммерции – это не одномоментный акт, а непрерывный процесс адаптации к меняющимся условиям. Это подобно долгому путешествию, где каждый день приносит новые вызовы и возможности. Только те, кто умеет адаптироваться к меняющимся условиям, смогут достичь успеха.
Простота — это высшая степень совершенства.
— Brian Kernighan
Любая система управления запасами, даже столь динамичная, как предлагается в этой работе по ценообразованию для быстрой торговли, неизбежно стареет. Эта модель, использующая стохастическое приближение и итерацию ценностей, может быть элегантным решением сейчас, но со временем ее эффективность снизится. Простота, как в этом случае, когда математическая модель стремится к оптимизации прибыли с учетом вероятностного характера спроса (Poisson Process), является ключом к долговечности. Не стоит усложнять систему, ведь только медленные, продуманные изменения позволят ей адаптироваться к меняющимся условиям и сохранить устойчивость.
Что дальше?
Представленная модель, безусловно, элегантна в своей математической строгости. Однако, как и любая модель, она – лишь упрощение реальности, своего рода «технический долг», который неизбежно потребует погашения. Мы исходим из предположения о стационарности процессов – пуассоновского характера спроса, стоимости хранения, – но время – это не просто метрика, а среда, в которой эти параметры неизбежно меняются. Ускорение жизненного цикла товаров в quick commerce требует не только оперативной реакции на изменения, но и способности к *самообучению* модели, адаптации к непредсказуемым трендам и сезонным колебаниям.
Более того, модель фокусируется на максимизации прибыли, что, конечно, логично. Но достаточно ли этого? Игнорирование таких факторов, как лояльность клиентов, репутационные риски, и даже этические соображения, может привести к краткосрочным выгодам и долгосрочным потерям. Необходимо исследовать, как динамическое ценообразование влияет на восприятие ценности клиентами, и как избежать эффекта «выгорания» спроса, когда постоянные скидки обесценивают продукт в глазах потребителя.
В конечном итоге, задача не в создании идеальной модели ценообразования, а в создании системы, способной достойно стареть – то есть, адаптироваться к меняющимся условиям, учиться на своих ошибках и сохранять свою актуальность на протяжении всего жизненного цикла продукта. Будущие исследования должны быть направлены не только на повышение точности прогнозов, но и на разработку механизмов управления сложностью и неопределенностью.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.11360.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/