Как увеличить продажи на 25% с помощью генетических алгоритмов оптимизации: опыт внедрения

Оптимизация ассортимента имеет критическое значение для бизнеса. Неправильный выбор товаров может привести к потерям, в то время как грамотная оптимизация способна существенно повысить доходы. Мы столкнулись с проблемой выбора оптимального набора товаров, который учитывал бы множество факторов: от исторических данных о продажах до сезонных колебаний спроса и участия в промоакциях.

Эволюционные алгоритмы, и, в частности, генетические алгоритмы, представляют собой мощный инструмент для решения многомерных задач оптимизации. Эти алгоритмы моделируют процессы естественного отбора, позволяя находить оптимальные решения путем эволюции популяции возможных вариантов.

Основные этапы работы с генетическими алгоритмами включают:

1. Формулирование задачи и определение целей: Мы четко определили цели оптимизации, включая увеличение продаж, максимизацию прибыли и улучшение видимости товаров.

2. Создание популяции начальных решений: Начальная популяция включала различные комбинации товаров, основанные на данных по продажам, рейтингах и отзывах.

3. Оценка фитнес-функции для каждого решения: Фитнес-функция учитывала такие параметры, как прогнозируемый объем продаж, маржинальная прибыль, стоимость логистики, рейтинг товаров и их участие в промоакциях.

4. Применение операторов мутации и скрещивания: Эти операторы позволяли исследовать новые комбинации товаров и улучшать популяцию.

5. Итерационный процесс и получение оптимального решения: Процесс повторялся до тех пор, пока не было найдено оптимальное решение.

Для продавца важно четко определить цели оптимизации ассортимента. Возможные цели могут включать:

• Увеличение продаж и оборота.

• Максимизация маржинальной прибыли.

• Повышение видимости товаров на платформе.

• Удовлетворение предпочтений целевой аудитории.

Создание популяции начальных решений начинается с формирования набора возможных ассортиментов. Это может включать:

• Различные комбинации популярных товаров.

• Новинки и трендовые товары.

• Товары с высоким рейтингом и отзывами.

Для начала можно использовать данные по продажам, предпочтениям клиентов и рыночным тенденциям. Каждый ассортимент представляет собой одно решение, а популяция включает множество таких решений для дальнейшего анализа.

Фитнес-функция позволяет оценить эффективность каждого ассортимента. Для продавца на маркетплейсе фитнес-функция может учитывать следующие параметры:

• Прогнозируемый объем продаж (на основе исторических данных и рыночных трендов).

• Маржинальная прибыль каждого товара.

• Стоимость логистики и хранения.

• Рейтинг товаров.

• Взаимодействие с текущими промоакциями и скидками.

Мутация и скрещивание используются для создания новых решений на основе текущей популяции:

• Мутация: Внесение небольших изменений в существующие ассортименты, например, замена одного товара на другой.

• Скрещивание: Комбинирование частей двух или более ассортиментов для создания новых вариантов, например, объединение популярных товаров из двух успешных наборов.

Эти операторы позволяют исследовать новые возможности и находить потенциально более эффективные комбинации товаров.

Процесс оценки, мутации и скрещивания повторяется на протяжении нескольких итераций. На каждой итерации отбираются наиболее перспективные ассортименты, которые используются для создания нового поколения решений. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение.

После завершения итерационного процесса и получения оптимального ассортимента, продавец может:

• Обновить свои товарные предложения на маркетплейсе.

• Запустить маркетинговые кампании для продвижения оптимизированного ассортимента.

Далее отслеживаем показатели продаж и прибыли, чтобы оценить эффективность изменений.

1. Сбор данных. Мы собрали данные о продажах, рейтингах, отзывах, логистических издержках и участии в промоакциях.

2. Формулирование задачи. Целью было увеличение продаж на 20%.

3. Создание начальной популяции. Мы сгенерировали начальный набор ассортиментов на основе собранных данных.

4. Оценка фитнес-функции. Разработали в Excel модель оценки эффективности наилучшего ассортимента товаров.

5. Итерационный процесс. С применением мутаций и скрещиваний мы повторяли процесс оценки и отбора лучших решений. По сути, это формирование различных комбинаций товаров с учетом ограничений – бюджетных, количественных и т.д.

6. Внедрение и мониторинг. Мы обновили ассортимент на маркетплейсе и отслеживали изменения в продажах и прибыли.

В результате нашего внедрения генетических алгоритмов мы достигли увеличения продаж на 25%, а маржинальная прибыль возросла на 15%. Улучшилась видимость наших товаров на платформе, что положительно сказалось на удовлетворенности клиентов и повторных покупках. В будущем мы планируем продолжать развивать методы оптимизации, интегрируя их с технологиями машинного обучения для еще более точных прогнозов и рекомендаций.

Опыт использования генетических алгоритмов для оптимизации набора товаров показал их высокую эффективность. Предлагаем вам также испытать эти алгоритмы для повышения продаж и улучшения бизнес-показателей. Инновации и адаптация к современным реалиям рынка — ключ к успеху в конкурентной среде.

Использование Excel для оценки фитнес-функции каждого ассортимента может быть удобным и эффективным. Ниже представлен пошаговый процесс, как использовать Excel для оценки фитнес-функции ассортимента и отыскания наиболее оптимального набора товаров:

1.      Соберите данные о товарах, включая:

• Исторические данные о продажах

• Маржинальную прибыль

• Рейтинги и отзывы

• Стоимость логистики и хранения

• Участие в промоакциях и скидках

2.      Создайте таблицу в Excel, в которой каждая строка будет представлять отдельный товар, а столбцы будут содержать данные о каждом товаре.

Определите, какие параметры будут учитываться в фитнес-функции, и назначьте каждому параметру весовой коэффициент в зависимости от его важности. Например:

• Прогнозируемый объем продаж (объем)

• Маржинальная прибыль (прибыль)

• Рейтинг и отзывы (рейтинг)

• Стоимость логистики и хранения (издержки)

• Участие в промоакциях и скидках (промо)

В отдельные ячейки Excel введите весовые коэффициенты для каждого параметра, например:

• Вес объема продаж: 0.4

• Вес прибыли: 0.3

• Вес рейтинга: 0.2

• Вес издержек: -0.1 (издержки уменьшают фитнес-функцию)

• Вес промо: 0.2

Для каждого параметра создайте столбцы, в которых будет произведен расчет соответствующего показателя для каждого товара. Например, если у вас есть данные о прогнозируемом объеме продаж в столбце C, то в столбце I может быть рассчитан взвешенный объем продаж: = C8 * ‘Весовой коэффициент объема продаж’.

Создайте столбец для фитнес-показателя товара, в котором будут суммированы взвешенные параметры для каждого товара. Например, если взвешенные параметры находятся в столбцах I-M, формула для фитнес-показателя товара может выглядеть так: =SUM(I8:M8).

Теперь можно оценить фитнес-функцию для возможного ассортимента. Создайте таблицу, где каждая строка будет представлять отдельный товар. Используйте функцию SUMPRODUCT для расчета общего фитнес-показателя ассортимента. Например: =SUMPRODUCT(H8:H12, N8:N12), где

• H — столбец, указывающий, включен ли товар в ассортимент (1 — включен, 0 — не включен),

• N — столбец с фитнес-показателями товаров.

Используйте инструмент "Поиск решения" (Solver) в Excel для нахождения оптимального ассортимента. Настройте целевую ячейку (фитнес-функция ассортимента) и добавьте ограничения (например, общее количество товаров в ассортименте, бюджет).

1. Включите "Поиск решения": Файл -> Параметры -> Надстройки -> Надстройки Excel -> Перейти -> Поиск решения.

2. Настройте "Поиск решения": Данные -> Поиск решения.

3. Установить целевую ячейку: ячейка с фитнес-функцией ассортимента (ячейка N6).

4. Равной: максимальному значению.

5. Изменяя переменные: ячейки, указывающие включение товаров в ассортимент (ячейки H8-H12).

6. Добавить ограничения: например, общее количество товаров <= определенного значения.

7. Далее выполнить поиск, в результате которого вы получите наиболее оптимальный набор товаров.

Таким образом, используя Excel, можно быстро оценить фитнес-функцию для каждого товара и оптимизировать набор товаров с помощью Поиск решения.