Влияние акции скидок на анализ товаров-драйверов

Проблема анализа результатов действий - в том, что на одного клиента в один момент нельзя одновременно и подействовать и не подействовать. Поэтому невозможно узнать результат обоих вариантов и посмотреть разницу.

Также некорректно сравнивать воздействие на клиента в разные моменты: во второй раз у него уже будут другие потребности, будет другое настроение, погода, ассортимент, конкурентная ситуация и кто знает какие еще факторы.

Но бизнес - это систематическая многократная деятельность, и мы в любой момент можем случайным образом разделить клиентов на две максимально похожие группы, подействовать только на одну из них, и изучить отличие результатов. Все остальные факторы, кроме воздействия, в обеих группах действуют одинаково хаотично, поэтому отличие двух групп будет состоять из результатов воздействия и шума от остальных факторов. Чем больше клиентские группы, тем больше усредняется и сглаживается шум и лучше на его фоне виден результат. Именно этот способ рекомендован в серьезных исследованиях в медицине и доказательном маркетинге.

В качестве примера, рассмотрим воздействие ситуации отсутствия любимого товара в продаже, и внешний фактор - скидка на этот любимый товар.

В момент очередного посещения магазина, клиенту может не повезти, и его любимого товара не окажется в продаже. Запомним, был ли любимый товар в продаже во все моменты посещения торговой сети каждым клиентом. Получится две группы наблюдений: воздействия и контрольная.

Отсчитаем от каждого наблюдения одинаковые периоды и сравним среднюю понедельную прибыль от клиента в группе воздействия и в контрольной. Если отсутствие товара в продаже - редкая ситуация, то все дополнительные факторы, влияющие на продажи, с ней не связаны, и отличие графиков иллюстрирует результат воздействия в среднем за этот период: www.slideshare.net/MaximDrobyshev/lifestyle-marketing-49723339.

Скидка на любимый товар также будет действовать на обе группы клиентов: у которых в момент наблюдения был прискорбный инцидент отсутствия в продаже любимого товара, и на тех, кому в этот момент повезло.

Прибыль от покупки в момент наблюдения будет, конечно, посчитана с учетом скидки на любимый товар (если он был в продаже). Что отражает тот факт, что это влияние анализируется в ситуации предоставления скидки, и в другой ситуации такое влияние будет несколько отличаться.

При построении прогнозной модели, если эта разница существенна и лучше объясняется наличием скидок, а не другими факторами, LifeStyle Segmentation выделит такие наблюдения в соответствующие подсегменты на дереве решений по дате или по проценту скидки, если эти данные были указаны. В последнем случае, при введении подобных скидок в будущем для прогнозов результата воздействий будут использоваться статистика воздействий именно в этой ситуации.