Моделирование потребительского спроса в сервисе доставки продуктов с адаптивными ценовыми механизмами

Данная научная работа посвящена исследованию стратегий динамического ценообразования в контексте доставки продуктов в тот же день с учетом поведения пользователей. Была поставлена цель сравнить различные подходы к ценообразованию и найти наиболее оптимальную стратегию на основе симуляционного анализа, моделирования поведения клиентов и обучения с подкреплением. Для достижения это цели задача была формализована в виде Марковского процесса принятия решений, и был построен симулятор со стохастическим временем запросов от клиентов и временем пути между точками. В рамках данного симулятора был реализован алгоритм быстрой маршрутизации, который учитывает ограничения самовывоза и доставки, временных окон и грузоподъемности. Для симуляции поведения и выбора пользователя была построена модель мультиномиального логита, оцененная на реальных данных компании Сбермаркет. Для аппроксимации функции ценности будущих состояний Марковского процесса с помощью методов обучения с подкреплением были обучены линейные модели и модели на основе градиентного бустинга. Результаты симуляций показали, что продвинутые стратегии динамического ценообразования способствуют увеличению выручки и числа обслуживаемых клиентов по сравнению с оптимальными статичными ценами. Оптимизационная стратегия на основе градиентного бустинга показала наилучшие результаты, приводя к увеличению выручки на 4,3% и числа обслуживаемых клиентов на 12%. Данное исследование подчеркивает преимущества динамического ценообразования и предлагает дальнейшие направления развития, такие как использование нейросетевых моделей на основании эмбеддингов маршрутных планов для еще более эффективного управления ценовой политикой.