君子爱财取之有道

以前觉得双十一只是对未来销售的一种透支.
现在想想,可能也不一定.

考虑这么一个情况.

在没有促销机制的情况下,每天的整体人群的购买行为其实是服从某种分布的.
于是,每天的营业额度就是接近与这种分布的期望值.

这个从数据上看,也是不无道理的.

不管是电商还是游戏来说,不做活动,一定时期内每天的销售额度其实是在一个稳定范围内浮动.

如果考虑促销本身只是对这个分布做的一个调整的话,那么实际期望E并不见的就是会小于原有的期望E_0的.
因为考虑把这个概率式展开计算的话,实际上就相当于调整每个参与者的概率系数/权重.

即,对于个体i,其概率为p_i,对于的价格贡献为v_i,
则整体期望E=\sum_i p_i * v_i.
满足\sum p_i = 1.

对于给定的
E_0 = \sum_i p{_0}_{i} * v_i
\sum p{_0}{_i} = 1.
存在
E = \sum_i p_i * v_i >= E_0
\sum p_i = 1.
的.

那么考虑一种情况.

加入不做促销时候的p分布已经是最优的了.
那么,继续做促销是否又not economic的呢?

如果考虑一个比较粗的粒度.
比如以月为单位的,看t周期/月的话.

实际上,对于j月的期望为
E_j = \sum_i p{_j}_{i} * v_i

则整个t周期的期望为
E(j;t) = \sum_j E_j = \sum_j \sum_i p{_j}_{i} * v_i = \sum_i (\sum p{_j}) * v_i
令(\sum p{_j}) = S_i的话,
->
E(j;t) = \sum_i S_i * v_i

也就是说,即使展开到t月来看的话,实际上也不过是权重的重新分布/分配而已.
并不一定会低于不做促销时候的期望.

所以,本质上来说.
这类促销即使说会对未来的销售额度产生影响,但也不一定是消极方面的作用.

实际上,这个至少是一个类似组合重新调整程度策略.

如果考虑实际一点的话,至少在做权重调整的时候需要考虑到t周期内的现金流现值问题.
也就是上面的v需要是对应的计算时应该使用的是现值.

再进一步考虑一些季节性消费.
比如时间周期性明显的羽绒服等强销售周期的,那么在做购买分布概率调整的时候,就有可能从某种程度上避免对后面t月的分布概率产生影响.

当然,前提是这个分布概率跟商品的品类无关.

如果有关,也只是退回到前面比较复杂的展开计算里面而已.

所以,理论上来说,做促销活动,起收益的期望至少不会比当前的差.

换句话来说,就是t周期内的预计现金流情况存在有改善的情况.
从另一个角度来说,如果t周期内的预计现金流存在改善的情况的话,也就是某种程度上的周转周期的缩短.

毕竟,对于最末端的零售商来说,越早的清库存也就意味着流动性越高.
推而往上的话,就是相关产业链的周转的加速和改善.

当然,这只是一个比较理想的情况.

毕竟,这里的一个重要假设是对预期的销售额和购买分布的变动影响有一个比较精确的估计.

而这个实际上多数产品多多少少存在一些困难.
一些产品本身有生命周期,加上次代更迭的问题,可能最多只能有一个基于历史数据的预测估计,存在相对明显的不确定风险.

不像通讯消费行业.
移动网络的消费人群相对固定,并且套餐费用相对固定.
未来现金流可以做到一个比较稳定且明确的估计.
在这种情况下做促销的话,就相对简单一些.

最低限度也可以安全地把未来现金流提前折现,用于基建再投资.
然后通过技术的变革升级来变更未来现金流的预计,固化现有收益.

总得来说,就是这个世界其实存在着一些不靠小聪明的价格游戏就能实现诚实健康盈利的方式.

如何选择不过是个人喜好的问题.

所谓君子爱财取之有道.