Разработать алгоритмы управления розничной ценой учитывающие ряд параметров.
Стоимость:
Договорная
Срок выполнения:
30 дней
Варианты оплаты:
По договоренности
Дата публикации:
2026-04-12 10:58
Обновлено:
2026-04-12 10:58
Был(а) на сайте:
2026-04-12 17:27
Реклама
Разработать алгоритмы управления розничной ценой учитывающие ряд параметров.
Задача
Разработать эффективные алгоритмы управления розничной ценой учитывающие ряд параметров: статистики продаж по дням, истории изменения цен, остатков на складе, цены конкурента, сроков поставки и др, с целью повышения продаж/рентабельности. Исходные данные в виде таблиц.
Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.
Задание заключается в разработке алгоритмов для управления розничной ценой, которые будут учитывать различные параметры, такие как статистика продаж, история изменения цен, остатки на складе, цены конкурентов и сроки поставки. Целью является повышение продаж и рентабельности. Исходные данные будут предоставлены в виде таблиц.
Для реализации этого задания могут потребоваться следующие навыки:
1. Анализ данных и работа с таблицами (Excel, SQL).
2. Программирование (Python, R или другой язык для разработки алгоритмов).
3. Знание методов машинного обучения для прогнозирования спроса и оптимизации цен.
4. Опыт в области бизнес-аналитики и понимание рыночной динамики.
5. Умение визуализировать данные и представлять результаты (например, с помощью библиотек Matplotlib или Tableau).
готов реализовать такие алгоритмы ценообразования на ваших таблицах, собрать рабочую модель с учетом продаж по дням, остатков, цен конкурентов, истории изменений и сроков поставки, чтобы на выходе были не просто расчеты, а понятные рекомендации по цене и логика принятия решения.
сделаю это через python и модель правил с аналитическим слоем, чтобы можно было проверить результат на реальных данных и дальше без переделки развивать систему под новые параметры и ограничения.
Связь в Telegram - @Alexuys
можете написать и в личные сообщения на площадке для обсуждения проекта
Не очень понятен смысл формирования цены по остатку товара. Там может быть десятки алгоритмов, в зависимости от ситуации. Например:
1. У вас на складе осталась 10 единиц товара на весь рынок, а спрос на товар колоссальный. Цена вырастет вырастет космическими темпами, особенно если товар крупный, типа холодильник, а не жвачка со вкусом жвачки.
2. У вас осталось те же 10 единиц товара, но спрос никакой вообще. Например, новогодние подарки, елки. 5 января они как бы уже не нужны. Цена, само собой, стремится к нулю.
3. У вас 9 марта осталось 10 единиц товара (цветы), на которые вчера был необычайно большой спрос. Понятно, что сегодня можно чуть поднять цены в расчете на "запоздавших" покупателей. Но, держать цену высоко - нет смысла, бум прошел.
И я вам могу таких алгоритмов писать и писать. Ситуаций масса на рынке.
В общем, обращайтесь, будем вместе обдумывать ваши таблицы.
Добрый день, Артём.
Задача интересная — по сути динамическое ценообразование с несколькими факторами влияния. Делается это на уровне аналитики + правил/модели, без необходимости строить сложный ML с нуля.
Вижу такой подход:
Этап 1 — анализ данных и базовые правила (~40% работы)
Разбор исходных таблиц, нормализация, выявление паттернов: эластичность спроса по цене, сезонность, оборачиваемость остатков. На выходе — понятная логика базового алгоритма с весами параметров.
Этап 2 — алгоритм ценообразования
Правила типа: остаток низкий + спрос растёт -> цена вверх; конкурент дешевле + продажи падают -> скорректировать; срок поставки длинный + остаток критический -> защитная наценка. Всё параметризуется и настраивается под вашу маржинальность.
Этап 3 — реализация и тестирование
Python-скрипт или Excel/Google Sheets с автоматическим пересчётом цен по расписанию. Бэктест на исторических данных — смотрим что было бы, если бы алгоритм работал раньше.
Для старта пришлите пример таблиц — посмотрю структуру данных и скажу где узкие места. От этого зависит и точная оценка стоимости.
Такие задачи лучше решать не просто “алгоритмом”, а через анализ данных и выявление факторов, влияющих на цену и спрос.
Я работаю с подобными вещами:
— анализ продаж и динамики спроса
— работа с остатками и оборачиваемостью
— оптимизация цен на основе данных и ограничений
— построение моделей и логики принятия решений
Как бы предложил сделать:
1) разобрать данные (продажи, остатки, конкуренты)
2) выделить ключевые зависимости
3) собрать алгоритм расчёта цены (с учётом ограничений)
4) протестировать на истории
5) при необходимости — автоматизировать
Работаю на Python + SQL, могу сделать как расчётную модель, так и полноценный сервис.
По срокам:
первый рабочий прототип можно сделать за 5–10 дней.
Стоимость лучше обсудить после понимания объёма данных и задачи.
Если есть пример данных или структура — скиньте, посмотрю и предложу конкретное решение.
17:00 12.04.26
1) В каком формате данные (Excel, база, API)?
2) За какой период есть история продаж?
3) Как часто нужно пересчитывать цены (раз в день, онлайн)?
4) Есть ли ограничения (минимальная маржа, склад и т.д.)?
Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.
Разработать алгоритмы управления розничной ценой учитывающие ряд параметров.
Реклама
Разработать алгоритмы управления розничной ценой учитывающие ряд параметров.
Разработать эффективные алгоритмы управления розничной ценой учитывающие ряд параметров: статистики продаж по дням, истории изменения цен, остатков на складе, цены конкурента, сроков поставки и др, с целью повышения продаж/рентабельности. Исходные данные в виде таблиц.