Анализ чувствительности спроса на продукты к ценовым и неценовым факторам (в сотрудничестве с Samokat.ru)

Одним из классов задач, изучающих влияние наблюдаемых переменных друг на друга, являются задачи «causal discovery». Данное направление исследований заключается в получении полного графа зависимостей и, иногда, размеров соответствующих эффектов. Целью данной работы является создание графа зависимостей между переменными, контролируемыми компанией «Самокат» (цены на товары и минимальный чек) и спросом на различные категории товаров. Также предполагается измерить соответствующие эффекты влияния. Такой граф может быть использован с целью сопоставления выгод и потерь при изменении факторов, подконтрольных компании. Формат работы – академический. Для получения графа используются данные компании «Самокат», отражающие спрос на товары с августа по октябрь 2021-го года в городе Санкт-Петербург. Для исследования отбираются только наиболее продающиеся товары из каждой категории. Данные агрегированы в посуточный спрос. Ввиду особенностей поставленной цели исследования готовые алгоритмы, призванные решать задачи типа «causal discovery», не подходят для данной задачи. Это связано с нарушением ключевой предпосылки (Свойство Маркова), а также с небольшим количеством наблюдений в сравнении с количеством переменных. Поэтому, мы разработали собственный метод получения графа. С помощью метода независимых компонент из данных извлекается «дополнительная компонента», выступающая прокси ненаблюдаемых переменных. Затем влияние факторов (цен и минимального чека) и размеры эффектов определяются с помощью стандартных линейных регрессий, учитывающих гетероскедастичность в данных. По результатам исследования выяснилось, что ценами, влияющими на наибольшее количество категорий спроса, являются цены на молочную продукцию (21 значимый эффект), минимальный чек (20 значимых эффектов) и цены на мясо (20 значимых эффектов). В свою очередь, категориями спроса, на которые влияют наибольшее количество ценовых факторов, оказались категории «Чай» (11 значимых эффектов), «Птица» (11 значимых эффектов) и «Мясо» (9 значимых эффектов). Граф с его эффектами и направлениями может быть использован для более эффективного управления ценовыми метриками (эффективность зависит от того, какие цели на рынке ставит компания в конкретный момент, примерами могут быть повышение маржинальности и расширение клиентской базы). Кроме того, полученные эффекты могут быть преобразованы в «штрафы» к тем ценовым метрикам, которые оказывают большое негативное влияние на спрос других товаров при повышении (повышения таких цен будут ограничиваться).