量價(jià)分析的數(shù)據(jù)挖掘我想做很久了，商品促銷策略的制定好像都是運(yùn)營憑經(jīng)驗(yàn)粗略的拍定方案，其實(shí)只要數(shù)據(jù)樣本足夠是有機(jī)會針對不同的商品/品類發(fā)現(xiàn)不同的促銷規(guī)律的，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的及精細(xì)化運(yùn)營，下面開始探索幾個促銷關(guān)鍵問題的答案，前兩個問題簡單帶過，最后一個問題重點(diǎn)分析。
- 促銷如何選品？
- 促銷延續(xù)多久？
- 促銷多大力度？
促銷如何選品
這個功能已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)，簡單說明邏輯: 對于標(biāo)品來說可以直接計(jì)算SKU的年化周轉(zhuǎn)次數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)本周，近一個月和近三個月的年化周轉(zhuǎn)，將全國周轉(zhuǎn)三個指標(biāo)均排名末尾的商品自動納入清單作為第一層篩選, 然后挑選庫存量足夠深的商品作為第二層篩選。
如果要精細(xì)運(yùn)營還可以有第三層針對地區(qū)/單店的篩選，取全國促銷清單和區(qū)域/門店排名末尾商品的交集作為區(qū)域/門店的促銷清單，每周計(jì)算一次實(shí)現(xiàn)自動化監(jiān)控。對于季節(jié)品，關(guān)鍵在于兩個參數(shù)的設(shè)置要系統(tǒng)化: 生命周期與售罄目標(biāo)，在商品上市一個月后開始在生命周期內(nèi)持續(xù)預(yù)測售罄率，將售罄率預(yù)期與目標(biāo)差異過大的商品納入促銷清單。
促銷延續(xù)多久
把[銷量/平均折扣]與[實(shí)收金額/平均折扣]的數(shù)據(jù)拉出來就能看到不管是第幾波降價(jià)打折不宜超過兩周，尤其是第二波的低折扣區(qū)間打折超過兩周后有可能實(shí)收金額還不如不打折，如果再考慮毛利就更不劃算了，這個數(shù)據(jù)也可以分品類看出各品類的部分差異。
促銷多大力度
這個問題相對復(fù)雜一些，先把它進(jìn)一步拆解
3.1 商品的價(jià)格彈性如何?
3.2 量價(jià)曲線的毛利平衡點(diǎn)在哪里?
價(jià)格彈性(PED)
Price Elasticity of Demand 表示當(dāng)價(jià)格發(fā)生1%變化時所帶來的需求的百分比變化，公式如下:
E = %△Demand / %△Price
如果 |E| > 1, 意味著需求變化大于價(jià)格變化, 則此產(chǎn)品是彈性的
If |E| < 1, 意味著需求變化帶來的價(jià)格變化較小，則此產(chǎn)品是非彈性的
容易被替代的非必需的商品通常是彈性的, 如水果店某種水果打折銷量一定會有顯著變化。
剛需商品通常是非彈性的, 如豬肉價(jià)格飛漲，但是日常該吃肉還是得吃。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備會遇到很多挑戰(zhàn)，需要考慮的因素太多，比如打折的衰減效應(yīng)，非標(biāo)準(zhǔn)折扣的計(jì)算與處理，周末與節(jié)假日的銷量波動，尾部商品庫存不足帶來的銷售變化，低銷量商品的置信度等，翻來覆去討論方案差不多花了兩周時間。但是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)很厲害最終還是把這個艱巨任務(wù)完成了，抽取出了比較靠譜的數(shù)據(jù)。
計(jì)算首先從單品緯度開始，再往上聚合到不同的品類層級，所以最終的呈現(xiàn)可以從大類一直下鉆到單品。抽取兩個品類的銷量與折扣趨勢觀察，銷量與折扣呈明顯的背離趨勢，但是彈性有所不同，整體感覺還是挺靠譜的。
線性回歸
有了原始數(shù)據(jù)就可以開始計(jì)算價(jià)格彈性了，將折扣分組對應(yīng)的銷量指數(shù)提取出來，現(xiàn)在抽取文具和玩具兩個類目來看會發(fā)現(xiàn)什么?
- 文具和玩具的彈性差異很大，文具是非彈性品類，而玩具的銷量對價(jià)格比較敏感。
-
文具最多打到8折就可以了，再深的折扣也無法帶來銷量的提升，就是白白送錢。
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對于玩具來說8折這一檔是空缺的，如果打8折會對銷量會帶來什么變化呢？
簡單的做法可以對散點(diǎn)數(shù)據(jù)作一個線形擬合得出公式y(tǒng)=-3.0186*x+3.8798, 將x=0.8代入得到1.465
但實(shí)際上量價(jià)散點(diǎn)應(yīng)該是非線性的，用線性方程擬合度貼切度欠佳，因此可以引入下面的雙對數(shù)模型。
雙對數(shù)模型(log-log model)
對于價(jià)格和銷量兩邊都取對數(shù)成為雙對數(shù)模型，通過對數(shù)轉(zhuǎn)化可以將非線性模型變成線性模型
兩邊取對數(shù)
因變量和自變量的雙對數(shù)模型數(shù)學(xué)推導(dǎo)如下:
Ln(y1)=βLn(x) [1式]
Ln(y2)=βLn(x+Δx) [2式]
兩式相減
Ln(y1)-Ln(y2) = β[Ln(x+Δx)- Ln(x)]
Ln(y1/y2) = βLn[(x+Δx)/x)]
根據(jù)泰勒一階展開約等于
(y1/y2-1)= β[(x+Δx)/x)-1]
(y1-y2)/y2=β(Δx/x)
當(dāng)Δx為%1*x時，(y1-y2)/y2=0.01*β，
也就是y平均變動0.01*β*100%個單位，即β%
β1=-1.3342就是這個品類的彈性系數(shù), 代入彈性系數(shù)對上文公式兩邊求冪
當(dāng)折扣為0.8折時, 銷量指數(shù)為exp(-1.3342*ln(0.8)-0.0119)=1.33, 銷量提升33%
毛利平衡點(diǎn)
對于加倍率不高的商品來說其實(shí)基本沒什么分析必要，只要打折了毛利總額肯定下降，如果以毛利額為目標(biāo)，彈性最高的商品最多也就打個九折還有點(diǎn)機(jī)會。
References:
Econometrics and the Log-Log Model
因變量和自變量取對數(shù)后的彈性/半彈性解釋
