Просмотр новости
Найдите то, что Вас интересует
Спутники
РН
SpaceX
Роскосмос
NASA
СпутникиРНSpaceXРоскосмосNASAУченые факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ предложили подход, позволяющий оценить, какие промо-акции в розничной торговле действительно приносят дополнительную прибыль. Работа посвящена анализу эффективности персональных предложений и программ лояльности.
Сегодня ритейлеры активно используют скидки, бонусы и персональные предложения, чтобы стимулировать покупки. Однако такие акции часто запускаются без точного понимания того, приносят ли они реальную выгоду бизнесу или лишь дают скидку клиентам, которые и так собирались совершить покупку.
В исследовании рассматривается задача оценки реального эффекта промо-акций. Учёные анализировали, как меняется маржа клиента — то есть прибыль компании от его покупок в течение трёх недель после получения промо-предложения.
Анализ выполнен на данных крупной российской ритейл-компании. Основная сложность заключается в том, что промо-акции обычно назначаются не случайно: их чаще получают активные клиенты или покупатели с определёнными характеристиками. Поэтому напрямую сравнить клиентов с промо и без него нельзя — такие группы изначально различаются.
Чтобы корректно оценить эффект, исследователи использовали метод сопоставления клиентов по вероятности получения промо-предложения (Propensity Score Matching). Для каждого клиента, получившего промо, подбирался статистически похожий клиент, который такого предложения не получал. Это позволило более точно оценить, как именно промо влияет на прибыль.
«Такие методы позволяют понять, какие маркетинговые акции действительно меняют поведение покупателей и приводят к дополнительной прибыли. Это важно для компаний, которые стремятся делать персональные предложения более эффективными», — отметил профессор кафедры исследования операций факультета ВМК МГУ Дмитрий Голембиовский.
Результаты исследования могут использоваться при разработке систем поддержки маркетинговых решений в ритейле, которые помогают определять, каким клиентам стоит отправлять промо-предложения и какие именно.
Работа была представлена на научной конференции «Ломоносовские чтения» на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ.
Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ предложили подход, позволяющий оценить, какие промо-акции в розничной торговле действительно приносят дополнительную прибыль. Работа посвящена анализу эффективности персональных предложений и программ лояльности.
Сегодня ритейлеры активно используют скидки, бонусы и персональные предложения, чтобы стимулировать покупки. Однако такие акции часто запускаются без точного понимания того, приносят ли они реальную выгоду бизнесу или лишь дают скидку клиентам, которые и так собирались совершить покупку.
В исследовании рассматривается задача оценки реального эффекта промо-акций. Учёные анализировали, как меняется маржа клиента — то есть прибыль компании от его покупок в течение трёх недель после получения промо-предложения.
Анализ выполнен на данных крупной российской ритейл-компании. Основная сложность заключается в том, что промо-акции обычно назначаются не случайно: их чаще получают активные клиенты или покупатели с определёнными характеристиками. Поэтому напрямую сравнить клиентов с промо и без него нельзя — такие группы изначально различаются.
Чтобы корректно оценить эффект, исследователи использовали метод сопоставления клиентов по вероятности получения промо-предложения (Propensity Score Matching). Для каждого клиента, получившего промо, подбирался статистически похожий клиент, который такого предложения не получал. Это позволило более точно оценить, как именно промо влияет на прибыль.
«Такие методы позволяют понять, какие маркетинговые акции действительно меняют поведение покупателей и приводят к дополнительной прибыли. Это важно для компаний, которые стремятся делать персональные предложения более эффективными», — отметил профессор кафедры исследования операций факультета ВМК МГУ Дмитрий Голембиовский.
Результаты исследования могут использоваться при разработке систем поддержки маркетинговых решений в ритейле, которые помогают определять, каким клиентам стоит отправлять промо-предложения и какие именно.
Работа была представлена на научной конференции «Ломоносовские чтения» на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ.
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 21DSG53SPAO — Скидка 21% от 1 700₽ в разделе "Мигом" ... | 0 | 6 | 21-07-2026 |
| 2 | Баллы «Миллиона призов» можно получить за покупки в «Московском доме книги» | 5 | 7 | 01-07-2026 |
| 3 | Как сделать товарный фид драйвером онлайн-продаж | 0 | 7 | 26-06-2026 |
| 4 | Фэшн-рынок меняет привычное // Как российские бренды переживают снижение спроса на одежду в офлайне | 0 | 7 | 22-06-2026 |
| 5 | Исследование: россияне по промоакциям чаще всего покупают стиральный порошок и шоколад | 0 | 0 | 03-09-2019 |
| 6 | AI В ПРОДАЖАХ: ОТ КВАЛИФИКАЦИИ ЛИДОВ ДО ЗАКРЫТИЯ СДЕЛОК Мы ... | 0 | 5 | 15-07-2026 |
| 7 | КОНКУРЕНТНЫЙ АНАЛИЗ В DIGITAL: КАК ОБОЙТИ СОПЕРНИКОВ ОНЛАЙН В performance-маркетинге ... | 5 | 7 | 10-07-2026 |
| 8 | Программные роботы, ИИ-инфлюенсеры и война с маркетплейсами: о чем говорят ритейлеры | 0 | 5 | 14-07-2026 |
| 9 | В АКОРТ считают, что запрет промоакций в магазинах приведет к дальнейшему падению спроса | 0 | 0 | 21-04-2020 |