Управление спросом на маркетплейсах: как влиять на запасы продавцов

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что онлайн-платформы могут оптимизировать уровень запасов продавцов, грамотно распределяя спрос и повышая предсказуемость продаж.

"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 канал

На платформе торгового посредника совокупный спрос [latex]D_t[/latex] распределяется между продавцами, которые выбирают между моделями, основанными на собственных складах (FBM) и складах поставщика (FBP), и управляют своими запасами, используя базовую политику, зависящую от состояния. — На платформе торгового посредника совокупный спрос $D_t$ распределяется между продавцами, которые выбирают между моделями, основанными на собственных складах (FBM) и складах поставщика (FBP), и управляют своими запасами, используя базовую политику, зависящую от состояния.

В статье демонстрируется, что цифровые маркетплейсы могут влиять на уровень запасов продавцов за счет стратегического распределения спроса, даже при соблюдении принципов недискриминации.

Традиционные модели управления запасами часто предполагают предсказуемый спрос, что не соответствует динамичной среде онлайн-торговли. В работе «Intertemporal Demand Allocation for Inventory Control in Online Marketplaces» исследуется, как платформы могут влиять на выбор стратегий управления запасами продавцами посредством межвременного распределения спроса, не осуществляя прямого контроля над их складами. Показано, что изменение предсказуемости потока продаж позволяет платформе корректировать потребности продавцов в страховых запасах, даже при неизменной доле спроса. Каким образом оптимизация распределения спроса может стать ключевым инструментом для повышения эффективности и прибыльности цифровых маркетплейсов?

Ясность в Хаосе: Преодолевая Неточности Прогнозирования Спроса

Эффективное распределение спроса является ключевым фактором успеха для многопродавцовых платформ, однако стандартные методы прогнозирования часто сталкиваются с существенной неточностью. Данная проблема обусловлена сложностью моделирования динамики рынка, где на спрос влияет множество факторов, от сезонности и рекламных кампаний до действий конкурентов и даже внешних экономических событий. Неточные прогнозы приводят к избыточным запасам, увеличивая затраты на хранение и упущенную выгоду от нераспроданных товаров, или же, наоборот, к дефициту, что негативно сказывается на удовлетворенности покупателей и репутации платформы. В результате, платформы вынуждены искать более совершенные методы прогнозирования, учитывающие все эти факторы и позволяющие оптимизировать управление запасами и повысить прибыльность.

Неточности в прогнозировании спроса оказывают непосредственное влияние на затраты, связанные с хранением запасов, и эффективность выполнения заказов. Погрешности в оценке будущего спроса приводят к избыточным запасам, требующим дополнительных расходов на хранение и обработку, либо, напротив, к дефициту товаров, что ведет к упущенным продажам и недовольству клиентов. В связи с этим, возникает острая необходимость в разработке и внедрении более надежных и точных методов прогнозирования, способных учитывать сложные факторы, влияющие на потребительский спрос, и обеспечивать оптимальный баланс между затратами на хранение и рисками дефицита. Повышение точности прогнозов позволяет не только снизить финансовые издержки, но и улучшить качество обслуживания, укрепив позиции платформы на рынке.

Традиционные методы прогнозирования спроса зачастую оказываются неэффективными из-за упрощенного подхода к стационарным процессам, определяющим поведение потребителей. В то время как эти процессы, такие как сезонность или цикличность, кажутся постоянными, они подвержены тонким, но значимым изменениям, которые упускаются из виду при использовании стандартных статистических моделей. Например, влияние экономических факторов, изменение потребительских предпочтений или даже краткосрочные маркетинговые кампании могут искажать привычные паттерны, приводя к неточным прогнозам. Неспособность учесть эти нюансы приводит к тому, что модели не отражают реальную сложность спроса, что, в свою очередь, негативно сказывается на точности предсказаний и эффективности управления запасами. Более того, даже кажущиеся постоянными факторы могут взаимодействовать нелинейным образом, создавая неожиданные колебания, которые трудно предсказать с помощью линейных моделей, используемых в традиционных подходах.

Неточное прогнозирование спроса неизбежно приводит к неоптимальным уровням запасов, оказывая негативное влияние на прибыльность как платформы, так и продавцов. Избыточные запасы замораживают капитал и требуют дополнительных затрат на хранение, в то время как недостаток товаров приводит к упущенным продажам и снижению лояльности клиентов. Эта ситуация усугубляется для многосторонних платформ, где сложность логистики и разнообразие предлагаемых товаров требуют высокой точности прогнозов. В конечном итоге, неэффективное управление запасами, вызванное ошибочными прогнозами, подрывает конкурентоспособность и долгосрочную устойчивость бизнеса, демонстрируя необходимость внедрения более совершенных методов прогнозирования спроса.

Спектральный Анализ Спроса: Гармония в Данных

В рамках нового подхода к анализу стационарных процессов используется пространство Харди — мощный математический инструмент, основанный на теории функций аналитических в единичном круге. Пространство Харди $H^p$ (где $1 \le p \le \in fty$ ) определяется как пространство функций, удовлетворяющих условию $\sup_{0 < r < 1} \in t_{|\zeta|=r} |f(\zeta)| d\sigma(\zeta) < \in fty$ , что обеспечивает возможность анализа и декомпозиции сигналов в частотной области. Применение пространства Харди позволяет эффективно обрабатывать сигналы, характеризующиеся стационарностью и эргодичностью, предоставляя основу для спектрального анализа и выявления ключевых характеристик процессов, таких как тренды и сезонность. Данный математический аппарат обеспечивает строгий формализм для исследования временных рядов и разработки алгоритмов прогнозирования.

В рамках пространства Харди сигналы спроса подвергаются разложению на ‘Внутреннюю’ (Inner) и ‘Внешнюю’ (Outer) функции. ‘Внутренняя’ функция отражает сингулярные спектральные компоненты, связанные с мгновенными изменениями спроса и не влияющие на долгосрочное прогнозирование. ‘Внешняя’ функция, напротив, описывает гладкие, предсказуемые компоненты спектра спроса, определяющие его общую динамику. Анализ этих функций позволяет выявить преобладающие частоты и амплитуды в спектре спроса, что необходимо для определения его стационарности и разработки эффективных моделей прогнозирования. $D(z) = I(z) \cdot O(z)$ , где D(z) — сигнал спроса в пространстве Харди, I(z) — ‘Внутренняя’ функция, O(z) — ‘Внешняя’ функция.

В рамках анализа спроса с использованием функционального разложения в пространстве Харди, внешняя функция $\mathcal{O}(f)$ непосредственно определяет прогнозируемость временного ряда. Количественная оценка прогнозируемости, полученная на основе анализа внешней функции, оказывает влияние на величину среднеквадратической ошибки прогноза (Root Mean Squared Forecast Error, RMSFE). Чем больше вклад внешней функции в спектральное представление сигнала спроса, тем выше его прогнозируемость и, соответственно, ниже RMSFE. Таким образом, анализ внешней функции позволяет получить измеримую оценку точности прогноза и оценить потенциал улучшения точности прогнозирования спроса.

Спектральное разложение спроса, основанное на анализе функций в пространстве Харди, позволяет получить более детальное представление о динамике спроса, чем традиционные методы. Выделение составляющих спроса на ‘внутренние’ и ‘внешние’ функции дает возможность оценить вклад различных частотных компонентов в общую структуру спроса. Это, в свою очередь, позволяет идентифицировать тренды, сезонность и случайные колебания, что критически важно для повышения точности прогнозов. Разделение спроса на эти компоненты обеспечивает более эффективное использование методов прогнозирования, оптимизированных для конкретных частотных характеристик, и, как следствие, снижение $RMSFE$ (Root Mean Squared Forecast Error) по сравнению с подходами, рассматривающими спрос как единый сигнал.

Оптимизация Распределения: От Теории к Практике

В рамках предложенной политики распределения спроса, использующей результаты анализа из пространства Харди, минимизация ошибки прогнозирования и оптимизация уровней запасов достигается за счет применения методов функционального анализа. Данный подход позволяет выявлять и подавлять высокочастотные компоненты в данных о спросе, которые приводят к значительным ошибкам прогнозирования. Применение теории пространства Харди позволяет построить более точные модели прогнозирования, учитывающие характеристики данных, что в свою очередь обеспечивает снижение затрат на хранение запасов и повышение уровня обслуживания клиентов. Оптимизация уровней запасов происходит за счет балансировки между стоимостью хранения и риском дефицита, определяемым на основе уточненных прогнозов спроса.

В рамках предлагаемой политики распределения спроса используются фильтры сглаживания, такие как MA(1) и MA(2), для повышения точности оценок спроса и снижения уровня шума в данных. Фильтр MA(1) вычисляет скользящую среднюю первого порядка, учитывая текущее значение спроса и предыдущее значение с определенным весом. Фильтр MA(2) расширяет этот подход, включая в расчет два предыдущих значения спроса. Применение этих фильтров позволяет уменьшить влияние случайных колебаний и повысить устойчивость прогнозов, что, в свою очередь, способствует оптимизации уровней запасов и снижению затрат на хранение. $MA(n) = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} y_{t-i}$ , где $y_t$ — значение спроса в момент времени t, а n — порядок фильтра.

Политика ‘Нейтрального Распределения’ (Neutral Allocation) обеспечивает равные средние доли спроса и риск прогнозирования для каждого участника системы. Данный подход был протестирован в различных сценариях, включая колебания объемов заказов, изменения в предпочтениях пользователей и внешние факторы, влияющие на спрос. Результаты моделирования показали, что обеспечение равных долей спроса и риска позволяет минимизировать общие затраты на запасы и улучшить показатели выполнения заказов в широком диапазоне условий, что подтверждает эффективность данной стратегии в динамичных средах. В частности, эта политика демонстрирует устойчивость к непредсказуемым изменениям спроса, обеспечивая стабильную работу системы даже при высокой волатильности.

В ходе моделирования было показано, что предлагаемая стратегия распределения ресурсов обеспечивает снижение общих затрат на хранение запасов и повышение коэффициента выполнения заказов по сравнению с политикой ‘Uniform Allocation’. В частности, зафиксировано увеличение общей прибыльности платформы на 26.78% в смоделированных сценариях. Данный прирост прибыльности обусловлен оптимизацией уровней запасов и снижением риска дефицита товаров, что позволяет более эффективно удовлетворять спрос и максимизировать доходность платформы.

Платформа и Будущее Управления Спросом

Спектральный подход к распределению спроса демонстрирует гибкость, успешно интегрируясь как с моделью ‘Выполнение заказов платформой’ (Fulfillment by Platform), так и с моделью ‘Выполнение заказов продавцом’ (Fulfillment by Merchant). Данная совместимость достигается за счет адаптации алгоритмов к различным источникам данных и логистическим схемам, позволяя платформе эффективно управлять спросом вне зависимости от того, хранит ли продавец товары самостоятельно или использует складские мощности платформы. Это обеспечивает продавцам свободу выбора наиболее подходящей стратегии выполнения заказов, а платформе — возможность расширить спектр предлагаемых услуг и повысить общую эффективность работы, оптимизируя распределение ресурсов и минимизируя издержки вне зависимости от выбранной модели.

Оптимизация контроля запасов оказывает непосредственное влияние на эффективность тактики “Базового запаса”, широко используемой продавцами. Данная стратегия предполагает поддержание определенного уровня запасов для удовлетворения спроса, и ее результативность напрямую зависит от точности прогнозов. Совершенствование системы управления запасами позволяет снизить потребность в избыточных запасах, минимизируя затраты на хранение и снижая риск устаревания продукции. Более того, эффективный контроль запасов позволяет продавцам более оперативно реагировать на изменения в потребительском спросе, обеспечивая своевременное выполнение заказов и повышая уровень удовлетворенности клиентов. Таким образом, оптимизация контроля запасов является ключевым фактором повышения эффективности бизнеса для продавцов, использующих стратегию “Базового запаса”.

Повышение точности прогнозирования спроса потенциально снижает потребность в страховом запасе, что ведет к сокращению издержек и увеличению оперативности реагирования на изменения рыночной конъюнктуры. Однако исследования показывают, что внедрение систем прогнозирования, особенно в контексте платформенного исполнения заказов, может парадоксальным образом приводить к увеличению уровней страхового запаса. Это связано с тем, что искусственно созданные погрешности в прогнозах, возникающие при оптимизации, заставляют продавцов формировать более значительные буферные запасы для компенсации потенциальных дефицитов. Таким образом, возникает компромисс: повышение точности прогнозирования не всегда линейно ведет к снижению издержек, а требует тщательной калибровки и учета возможных искажений, влияющих на уровень страхового запаса и общую эффективность системы управления запасами.

Предложенная платформа обеспечивает основу для создания более устойчивых и эффективных многопродавцовых систем, принося пользу как самой платформе, так и ее продавцам. Ключевым аспектом является влияние на уровни запасов продавцов посредством формирования предсказуемости спроса. Оптимизируя распределение заказов и улучшая точность прогнозирования, система позволяет снизить потребность в избыточных запасах, одновременно повышая оперативность реагирования на изменения рыночной конъюнктуры. Это, в свою очередь, приводит к снижению издержек для продавцов и повышению общей эффективности всей экосистемы платформы, создавая условия для более гибкого и адаптивного управления цепочками поставок.

Исследование демонстрирует, что даже при соблюдении принципов нейтральности, цифровые площадки способны влиять на уровень запасов продавцов, используя стратегическое распределение спроса. Этот подход направлен на повышение предсказуемости спроса, что, в свою очередь, оптимизирует управление запасами. Как заметил Джон фон Нейманн: «В науке не бывает абсолютной точности, лишь степени неопределенности». В данном случае, снижение неопределенности в прогнозировании спроса позволяет минимизировать издержки и повысить эффективность всей системы, что соответствует стремлению к упрощению и элегантности в архитектуре управления запасами. Использование методов, таких как inner-outer factorization, позволяет достичь этой компрессии без потерь, удаляя лишние факторы, влияющие на точность прогнозов.

Куда же дальше?

Представленная работа демонстрирует, что даже в рамках кажущейся нейтральности цифровые площадки обладают инструментами влияния на запасы продавцов, используя аллокацию спроса для формирования предсказуемости. Однако, за этой технической возможностью скрывается философский вопрос: является ли управление предсказуемостью достаточным оправданием для вмешательства в естественные рыночные процессы? Более того, представленное решение опирается на факторное разложение и политику базового запаса, что, несомненно, является элегантным, но не единственно возможным подходом.

Будущие исследования должны сосредоточиться на оценке устойчивости данной модели к манипуляциям со стороны продавцов, стремящихся искусственно завысить свою предсказуемость. Необходимо также изучить возможность применения альтернативных методов оптимизации, избегающих предположений о стационарности спроса, столь характерных для классических моделей управления запасами. Особый интерес представляет вопрос о масштабируемости предложенного подхода для площадок, оперирующих миллионами наименований и продавцов.

В конечном итоге, истинный прогресс в данной области будет достигнут не за счет создания все более сложных алгоритмов, а за счет глубокого понимания фундаментальных принципов, управляющих динамикой спроса и предложения. Простота — не ограничение, а ключ к истинному знанию. И если система не может быть объяснена в одном предложении, значит, она еще не понята.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2604.07312.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-04-10 02:18