Загрузка данных…

Первая загрузка может занять 5–10 секунд (большой объём продаж)

Составной балл 0–100: выше = требует больше внимания. Учитывает срочность пополнения, волатильность спроса, залежалый сток, маржу и ABC/XYZ класс.

Идентификация клиента — по дисконтным картам (регистр «ПродажиПоДисконтнымКартам» 1С). Recency — дни с последней покупки; Frequency — число покупок; Monetary — сумма выручки.

Эвристика P(churn): сравнение «тишины» клиента (recency) с его типичным межпокупочным интервалом. Личный ритм усаживается к глобальному медианному (эмпирический Байес), чтобы 1–2 покупки не давали ложный P≈1. Это сигнал, не обученная модель — причинность оттока не моделируется.

Пары товаров, покупаемые вместе. Корзина = (клиент, день). Lift>1 — пара встречается чаще случайного; confidence — доля корзин с одним товаром, где есть и второй. Основа для рекомендаций ассортимента и кросс-сейла.

Bloomberg-стиль: введите команду и Enter. Примеры: SBER, GAZP GO, BTC, rate, fx, alloc, abc, snap, help.

Внешний рыночный контекст для распределения капитала. Ключевая ставка — безрисковый ориентир доходности; курсы валют — ЦБ РФ; индексы и акции — Московская биржа (задержка ~15 мин); крипто — CoinGecko.

Активы на едином языке «доходность / риск / Sharpe». Безрисковый ориентир — ключевая ставка ЦБ. Доходность розницы — годовой рост выручки (proxy); рыночные активы — историческая годовая доходность MOEX за ~1 год. Это baseline-движок; портфельная оптимизация (Markowitz) — следующая фаза.

Оптимизация по ликвидным рыночным активам (индекс MOEX, голубые фишки, BTC/ETH) на реальной ковариации дневных доходностей за ~год. Monte-Carlo по long-only портфелям. ★ — касательный портфель (макс. Sharpe), ◆ — минимальный риск. Розница 1С не входит (неторгуемый актив) — см. вкладку «Капитал».

What-if: как сдвинется недельная выручка при шоке курса USD/RUB, индекса MOEX или биткоина. Чувствительность (beta) — наклон регрессии недельных приростов выручки на фактор; r² показывает доверие. Это first-order сигнал, не прогноз: beta из коротких рядов статистически слабая, корреляция ≠ причинность.

Кросс-корреляция недельных приростов выручки 1С с внешними рядами (курс USD/RUB ЦБ, индекс MOEX, Bitcoin) при лагах 0–6 недель. Ищем лидирующие индикаторы — что опережает продажи. Корреляция ≠ причинность; на коротком ряде значения шумные.

Автоматический поиск отклонений в продажах и остатках: провалы/всплески выручки (z-score с учётом дня недели), «полка-призрак» (есть остаток, нет продаж), убыточные товары (ниже себестоимости), аномальные цены продажи.

Сравнивает свежее окно (~30 дн) с опорным (~90 дн) и измеряет сдвиг распределений: PSI (индекс стабильности популяции) и двухвыборочный KS-тест по сумме чека, количеству, цене, дневной выручке и миксу групп. Значимый дрейф = сломалась выгрузка 1С либо реально изменился режим продаж. PSI: <0.1 стабильно · 0.1–0.25 умеренно · ≥0.25 значимо.

Прогноз дневной выручки: тренд + недельная сезонность, интервал P10–P90 (тёмная линия — медиана P50). Бэктест walk-forward сравнивает модель с сезонно-наивным прогнозом (MASE<1 = лучше наивного). Таблица пополнения — прогноз спроса top-SKU и страховой запас (P90). Аддитивный baseline без промо/погоды/праздников.

Amazon-уровень: IPI (Inventory Performance Index) — композит sell-through, доли в наличии, излишков и неликвида. GMROI — валовая прибыль на рубль запаса (розничный ROIC). Dead capital — замороженный капитал в сверхнормативном (>6 мес) и непродаваемом (stranded — без розничной цены) запасе. Контрибуционные квадранты: маржа × скорость. КАВЕАТ: GMROI по текущему остатку как прокси среднего запаса.

Мёртвый запас (>6 мес покрытия) — это замороженный капитал с нулевой доходностью. Opportunity cost — сколько вы теряете в год, держа его вместо доходного актива (по целевой ставке). Даже уценка в минус к себестоимости выгоднее, если высвобожденные деньги переложить в актив с целевой доходностью. Глубина уценки — тиры по «мёртвости». КАВЕАТ: эвристика, не эластичность — нужен A/B-тест (см. «Ценообразование»).

Каннибализация — SKU внутри одной группы с противофазными недельными продажами (отрицательная корреляция): клиент берёт один ИЛИ другой, они делят спрос → кандидаты на рационализацию ассортимента (оставить победителя по выручке). Комплементы — пары с lift>1 из Market Basket (карты лояльности) → выкладка/бандлы. КАВЕАТ: корреляция ≠ причинность, противофаза может быть сезонной.

Оценка ценовой эластичности спроса по SKU (лог-лог регрессия ln(qty)~ln(price), r² = доверие) и профит-оптимальная цена в коридоре guard-rails ±30%. Эффект на объём и прибыль — по модели постоянной эластичности.

⚠ Это сигнал, а не авто-переоценка. Эластичность из коротких шумных рядов статистически слаба (низкий r²), причинность цена→спрос не доказана. Перед раскаткой обязателен A/B-тест и решение человека. «⚠» в таблице — экстремальная эластичность (|e|>6), оценка ненадёжна.

Приоритизированная лента сигналов со всех слоёв: операционные аномалии, дрейф данных, рыночные шоки (IMOEX/USD-RUB/BTC) и лидирующие индикаторы. Критичное — поштучно, предупреждения — дайджестом по категории. Сигналы для ручного решения, не авто-действия.