Estoy buscando datos para una tienda online con ropa de elementos que se enumeran a diferentes precios. Me gustaría utilizar esta información para hacer algún tipo de maximización de beneficios (es decir, me gustaría tener un poco de comprensión del impacto en las ventas si puedo subir/bajar el precio de un artículo en particular).
Por desgracia, yo no tengo información de la variedad "Q de ventas para la ropa elemento X al precio P" para una variedad de precios; esto sería difícil de estimar debido al pequeño número de elementos en cada categoría.
Sin embargo, tengo una distribución de ventas versus el precio y la distribución del precio de los artículos en la tienda. Estoy pensando en si me calcular $$ \frac{\text{% de todas las ventas a este precio}}{\text{% de los artículos disponibles a este precio}} $$, que me da algo análogo a una "cantidad demandada". Para la simplicidad, bucketed los precios y las ventas en incrementos de $5,.
Habiendo hecho esto, y haciendo su tradicional log-lineal de ajuste $ \ln(P) = a\ln(P)+b $ Puedo conseguir un buen ajuste y un número razonable (alrededor de $-.9$).
Pregunta 1: ¿mi metodología de sentido? Si es así, lo acabo de calcular? Siento que es un "agregado" de la elasticidad precio de todos los artículos en la tienda. Los artículos de ropa para la venta son en su mayoría sustituibles el uno con el otro, la elasticidad-precio de un elemento individual debe ser mucho mayor (ya que no hay sustitutos disponibles).
Pregunta 2: ¿hay una manera de entender el "promedio" de la elasticidad precio de cada elemento de esta (la aproximación de que todos ellos tienen acerca de la misma elasticidad precio)?
EDIT:se Basa en la sugerencia de @óptimo de control y @NickJ, parece que el problema es que no tengo realmente un buen modelo de lo que está pasando. He aquí lo que me estoy imaginando:
Supongamos que usted tiene $n$ elementos únicos, cada uno con un precio fijo $p$. Cada elemento tiene un suministro limitado disponible $s$. Observo $q(p, t)$ de ventas para cada artículo único, con el límite de $s$. Digamos que $p(p, t)$ es algo así como un proceso de poisson homogéneo, por simplicidad.
La de arriba está empezando a parecerse a una reducción del problema de optimización; me imagino encontrar a un precio óptimo para cada elemento de la base de estos factores y mi estructura de costes (coste de almacenaje, el valor tiempo del dinero, etc.), si yo pudiera, decir, cambiar los precios y estimar el cambio en la $q(p, t)$. Lamentablemente, esta función es tan pequeño, y $s$ es tan pequeño (tal vez 1 a 5 elementos) que este puede ser imposible de estimar. Lo que estoy tratando de averiguar es en cierto modo, para calcular la respuesta de la $q(p, t)$ con respecto a $p$ sin necesidad de modificar los precios, de la suposición de que el $$ n elementos son parciales sustitutos el uno por el otro.
Si fueran sustitutos perfectos, yo esperaría que TODOS los de mi menor precio de los artículos a vender, y entonces mi siguiente más baja, etc. va en alza y que podría utilizar estos resultados para estimar $q(p, t)$. Pero claramente este no es el caso, porque algunos de los artículos más caros vender primero. El problema es, $q(p, t)$ es dependiente de la combinación de elementos y precios disponibles. Alguna idea sobre cómo abordar esto?
