Кратко, по делу — что я бы сделал как аналитик: какие исследования провести, какие гипотезы формально проверить и какие решения предложить кафе для роста продаж.
1) Какие исследования провести
- Описательная аналитика:
- Суммарные продажи по месяцам, средний чек, количество транзакций, продажи по каналу/точке.
- Разбиение по демографии: возраст, пол, район проживания, занятость.
- Временной анализ и прогноз:
- Декомпозиция ряда: $Y_t=T_t+S_t+R_t$ (тренд $T_t$, сезонность $S_t$, шум $R_t$).
- Прогнозирование (ARIMA/Prophet) для планирования запасов и персонала.
- Сегментация клиентов:
- RFM-анализ (recency, frequency, monetary) и кластеризация (k-means/GMM).
- Анализ удержания и LTV:
- Оценка удержания (cohort analysis, survival analysis) и CLV.
- Простая формула CLV: $\text{CLV}={\sum }_{t=1}^T\frac{E[{\text{margin}}_t]}{(1+i{)}^t}$.
- Ценовая и промо-эффективность:
- Оценка эластичности спроса: $E_p=\frac{\Delta Q/Q}{\Delta P/P}$.
- Анализ влияния скидок и акций на средний чек и частоту.
- Ассортимент и каналы:
- ABC/XYZ по товарным позициям; корреляции продаж позиций (ассортим. кросс-селл).
- Тестирование и таргетинг:
- A/B-тесты для предложений и креативов; uplift-модели для выбора аудиторий.
- Внешние факторы:
- Связь продаж с погодой, праздниками, событиями в городе.
2) Конкретные гипотезы для проверки (формулировка + метод)
- H1: Специальная утренняя акция увеличит количество утренних покупок на $\ge 10\%$.
- Тест: A/B (контроль/акция) по когорте пользователей, метрика — изменение числа транзакций; относительный прирост $\Delta =\frac{S_{post}-S_{pre}}{S_{pre}}$.
- H2: Молодая аудитория (18–34) чаще берёт охлаждённые напитки, старшая — горячие.
- Тест: χ² для распределения по категориям; либо логистическая регрессия.
- H3: Снижение цены на сэндвич увеличит продажи сэндвичей, но уменьшит средний чек на клиента.
- Тест: регрессионная модель количества продаж по цене; оценка эластичности $E_p$.
- H4: Внедрение программы лояльности повышает повторные покупки на $\ge 15\%$.
- Тест: квази-эксперимент или A/B; survival/cohort analysis.
- H5: Есть ярко выраженная сезонность (месяцы/праздники) — нужен запас/персонал.
- Тест: временная декомпозиция и автокорреляция.
- H6: Определённые демографические сегменты имеют больший CLV.
- Тест: сравнение средних CLV по сегментам (t-test/ANOVA).
- H7: Комбо-предложения увеличивают средний чек и конверсию.
- Тест: A/B на кассах / POS.
3) Как конкретно проверять (метрики и модели)
- Регрессии: $y={\beta }_0+{\beta }_1\cdot \text{price}+{\beta }_2\cdot \text{promo}+{\beta }_3\cdot \text{age\_group}+\epsilon$.
- Эффект акции: различие средних + доверительные интервалы; проверка значимости p-value < 0.05.
- RFM: нормализовать и кластеризовать; сегменты «Champions», «At Risk» и т.д.
- Uplift-моделирование для таргетинга акций (определить кого стимулировать).
4) Рекомендации для роста продаж (конкретные решения)
- Операционные:
- Подстроить часы работы/персонал под пики (по прогнозу); оптимизировать запасы по сезонности.
- Маркетинг и продукты:
- Внедрить таргетированные акции для сегментов с высоким потенциалом CLV (используя uplift).
- Запустить loyalty-программу с простыми правилами (например, 10-я покупка бесплатно) и измерять retention.
- Комбо/апсейл: предлагать наборы «кофе + сэндвич» утром; тестировать A/B и отслеживать средний чек.
- Персонализация предложений по демографии и времени дня (push/SMS/email).
- Ценообразование:
- Определить ценовую эластичность $E_p$ и применять дифференцированные скидки там, где низкая эластичность.
- Ассортимент:
- Убрать низкооборотные позиции, усилить бестселлеры; ввести сезонные позиции для привлечения трафика.
- Каналы и видимость:
- Усилить цифровые каналы (карты доставки, соцсети), использовать гео-таргетинг рядом с офисными районами.
- Экспансия:
- По демографии и трафику расследовать потенциал новых точек (heatmap по продажам/жилые vs офисные зоны).
- KPI для мониторинга:
- Выручка, транзакции, средний чек, конверсия посетителей→покупка, повторные покупки (30/90d retention), CLV, ROI акций.
5) Порядок внедрения (минимум затрат и быстрый эффект)
- 1) Описательная аналитика → выявить топ-проблемы/шпаргалки.
- 2) Быстрые A/B-тесты (утренний набор, комбо) — получить быстрый доход.
- 3) Внедрить сегментацию и простую loyalty-программу.
- 4) Построить модель прогнозирования спроса и оценить эластичность.
- 5) Масштабировать успешные кампании и оптимизировать ассортимент.
Если нужно — могу расписать конкретный план метрик и шаблоны регрессий/A-B тестов по вашим данным (укажите формат данных и ключевые поля).