🥪Рост выручки через динамический ассортимент

Как понять что блюдо в меню нужно заменить, или что товар на полке застоялся?

Часто компании определяют ассортимент, опираясь на интуицию и прошлый опыт, что может приводить к низкой выручке или однообразию. Для решения этой проблемы применяют модели, учитывающие влияние предыдущих выборов клиентов (например, если блюда повторяются слишком часто, клиенты могут испытывать "насыщение" к ним).

Для оптимизации ассортимента авторы исследования используют модель, включающую "эффекты насыщения". Это значит, что если блюдо часто повторяется, его привлекательность для клиента уменьшается. Технология основана на подходе, учитывающего данные о покупках. Например, если работники офиса предпочитают разнообразие, технология может предложить больше уникальных блюд за неделю, чтобы избежать утомления клиентов от повторяющихся предложений.

Как работает технология:

1. Сбор информации о прошлых покупках, предпочтениях и временных интервалах, в которые клиенты чаще заказывают определенные блюда.

2. Использование модели, оценивающей вероятность выбора блюда, основываясь на его истории (частота, тип ингредиентов). На этом этапе анализируется, какие блюда могут вызвать эффект "насыщения".

3. Для каждого дня подбираются блюда, обеспечивающие максимальный интерес клиентов и минимальный эффект насыщения. Модель формирует цикличные меню, где блюдо может повторяться только через несколько дней, что позволяет избежать однообразия.

4. Технология может корректировать ассортимент на основе обновленных данных, например, если предпочтения клиентов меняются в разные сезоны или при появлении новых блюд.

Пример:

Допустим, в столовой представлены блюда из курицы, рыбы и овощей. На основе анализа прошлых покупок выявлено, что клиенты предпочитают больше овощей в начале недели, а к пятнице — более "тяжелую" еду. Модель оптимизирует меню так, чтобы в понедельник предлагать легкие овощные блюда, а к концу недели — более калорийные опции, избегая при этом повторения блюд в течение недели.

В исследовании была проведена оценка на основе данных одной столовой в Китае. Клиенты предпочитали разнообразие, и модель позволила увеличить выручку на 19% по сравнению с текущими практиками компании, при этом сохраняя высокое разнообразие.

Результаты исследования показали, что учет истории покупок и "эффекта насыщения" помогает оптимизировать ассортимент, сохраняя баланс между разнообразием и доходностью. Такая технология может быть полезна в ритейле для адаптивного предложения продуктов, особенно в рамках сервисов регулярного обслуживания - кафе, рестораны, готовая еда в магазинах и прочие места питания. Также, информация о насыщении может помочь при прогнозировании продаж и оптимизации цепочки поставок.

Больше ежедневных статей и ссылок на материалы в телеграм-канале: