XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2025

В жизни человека имеют место случайные явления, которые не позволяют осуществить точный прогноз результатов какой-либо деятельности. Теория вероятностей̆ изучает закономерности случайных явлений. Знание этих закономерностей̆ помогает принимать решения в условиях неопределённости, направленные на достижение поставленных целей̆ в различных сферах. Например, конкретным примером является, применение методов теории вероятности для анализа поведения потребителей, прогнозирования спроса и оптимизирования маркетинговых стратегий.

Понимание потребительского поведения, прогнозирование спроса на определенные продукты и оценка эффективности рекламных акций становятся ключевыми факторами успеха бизнеса. В условиях жесткой конкуренции и быстро меняющегося спроса компании стремятся использовать аналитические инструменты для оптимизации своих стратегий. Одной из популярных сфер на рынке являются косметические магазины. Этот сектор продолжает развиваться, и компании ищут новые способы привлечения и удержания клиентов.

Применение теории вероятности в маркетинге магазинов представляет собой интересную и актуальную тему, поскольку этот сектор характеризуется высокой конкуренцией и изменчивостью потребительских предпочтений. Целью работы является рассмотреть важность теории вероятности для развития рынка косметических продуктов и анализ поведения потребителей. Таким образом, изучение применения теории вероятности в маркетинге косметических магазинов открывает новые горизонты для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности маркетинговых кампаний.

Теория вероятностей- математическая наука, позволяющая по вероятностям одних случайных событий находить вероятности других случайных событий, связанных каким-либо образом с первыми[1]. Люди сталкиваются с теорией вероятности каждый день: принятие решения во время игр, создание прогнозов погоды, оценка рисков и доходов инвестиций. Также она применяется в торговле и маркетинге. Анализ данных и вероятность, помогают бизнесменам лучше понимать свою целевую аудиторию, что в свою очередь приводит к успешной деятельности компании и большой прибыли. 

В данный момент, количество косметических продуктов может поразить своим разнообразием. На это повлияло множество факторов, например, развитие Интернет-торговли, рекламные компании, доступность для приобретения, но, наиболее актуальным, на мой взгляд, является стремление потребителей к здоровому и красивому внешнему виду. С помощью теории вероятности можно отследить спрос, сезонность, и поведение клиентов. 

Одним из лидеров является сеть магазинов “Золотое яблоко”. Выручка компании за 2022 год достигла 61 млрд (прирост составил 21 млрд). По данным рейтинга Data Insight TOP100, который учитывает онлайн-продажи, Золотое Яблоко является лидером в своем сегменте и занимает 15 место среди крупнейших интернет магазинов[2]. За 2023 год компания увеличила онлайн-продажи на 98%, а число заказов — на 83%[3].

За период 2020-2023 год в рейтинге Data Insight TOP100 компания с 54 места поднялась до 15, также количество заказов выросло от 1480 тыс.шт. до 18500 тыс.шт.(Рис. 1), а онлайн-продажи увеличились с 5490 млн.руб. до 76400 млн.руб.(Рис. 2).

Рис. 1. Количество заказов, тыс.шт.

Рис. 2. Онлайн продажи, млн.руб.

Во время исследуемого периода отмечается рост трех показателей, обусловленный быстрым ростом узнаваемости и доверию к компании. Причиной этого является грамотный маркетинг, в основе которого лежат методы теории вероятности.

Например, «Золотое яблоко» активно использует ведение различных социальных сетей и площадках, что помогает компании становится более известной и популярной среди своих конкурентов. Исследование обратной связи, в частности, отклик от покупателей, помогает понять, как влияет дополнительная реклама на продвижение фирмы.

Анализ целевой аудитории (ЦА) помогает сделать прогноз, вероятности покупки какого-либо продукта в определённый период. В частности, солнцезащитный крем покупает большинство летом, а плотные крема, которые могут помочь сберечь кожу от морозов – зимой. Эта тенденция сохраняется долгий период времени, поэтому с большей вероятностью через несколько лет, она также будет актуальна.

Сегментация рынка помогает компании выявить покупателей с наиболее похожими потребностями и предпочтениями. Это может быть полезно для планирования акций, рекламных компаний. Из-за разброса цен, что также является плюсом фирмы и позволяет привлечь большее количество покупателей. Можно разбить клиентов на различные группы, которые готовы отдать определенную сумму за некий товар, это помогает адаптировать предложение под спрос. Данное разделение клиентов помогает эффективно использовать вложения в рекламу и удовлетворить большее количество групп покупателей.

Помимо этого, для составления выгодных предложений используется комбинаторика. Например, для выявления тех продуктов, которые используются вместе или являются сопутствующими товарами. Это может быть полезно при составлении акций или наборов. Если человек видит акцию 2=3, то даже несмотря на то, что ему нужен был один товар, с большей вероятностью, возьмет два. Также это хорошо показывают наборы. Скажем, если клиент хотел купить тушь и помаду, но, если он увидит комплект немного дороже, при это с помадой, тушью и карандашом для глаз, с большей вероятностью опять же набор.

Исследуя отзывы, компания создает схемы по привлечению новых и удержанию уже пришедших клиентов. Компания создала бонусную систему и ввела акцию «ПВЗ Золотое яблоко. Открыли наши пункты выдачи в Москве, заказывайте с повышенными бонусами.» и был получен отклик от посетителей, которые распложены территориально удобно рядом с ПВЗ, например, живут или работают, или пытаются сэкономить и накопить бонусы. Акция «Повышенные бонусы в день рождения. Возвращаем 10% на бонусную карту» настраивает клиентов спланировать свою покупку так, чтоб она была осуществлена в день рождение, за три дня до или 3 дня после. А для привлечения новых покупателей действует акция «Привет, это тебе. Скидка 10% на первый заказ в интернет магазине». Также существует большое количество других акций для клиентов, исходя из которых можно сделать вывод, что различные отделы компании провели аналитическую работу. С помощью теории вероятностей оценили, как влияют акции на покупки и предугадали поведение целевой аудитории.

Рассмотрим на практике пример вероятности, что клиент купит определенный продукт, зная его пожелания. Представим, что у нас есть 1000 косметических продуктов: 500 помад, 300 румян и 200 тушей. Введем различные определение, для каждого из продуктов: помада – яркий цвет, тушь –пигментированная, румяна – естественный цвет. Составим таблицу

Со стенда с косметикой покупатель взял один товар. Необходимо определить его, зная пожелания клиента – яркий, естественный и пигментированный. Начинаем подсчеты:

P(А) – клиент купит яркую помаду= 400/500 = 0,8

P(В) – клиент купит помаду естественного цвета= 350/500 = 0,7

P(С) – клиент купит пигментированную помаду = 450/500 = 0,9

P(D) – клиент купит помаду = 500/1000 = 0,5

Согласно пожеланиям, перемножаем все значения:

P (АВСD) – клиент купит помаду пигментированного, яркого, естественного цвета =0,8*0,7*0,9*0,5=0,252

Знаменатель для каждого из продуктов будет одинаковый, поэтому его не учитываем

Аналогично считаем для туши и румян, значение для туши равно

P(А) – клиент купит яркую тушь= 0/300 = 0

P(В) – клиент купит тушь естественного цвета = 150/300 = 0,5

P(С) – клиент купит пигментированную тушь = 300/300 = 1

P(D) – клиент купит тушь = 300/1000 = 0,3

P(АВСD) – клиент купит тушь пигментированного, яркого, естественного цвета =0*0,5*1*0,3=0

Значение для румян

P(А) – клиент купит яркие румяна = 100/200 = 0,5

P(В) – клиент купит румяна естественного цвета= 150/200 = 0,75

P(С) – клиент купит пигментированные румяна = 50/200 = 0,25

P(D) – клиент купит румяна = 200/1000 = 0,2

P(АВСD) – клиент купит румяна пигментированного, яркого, естественного цвета =0,5*0,75*0,25*0,2=0,01875

Вероятность покупки помады- 0,252, вероятность покупки туши – 0, а вероятность покупки румян - 0,01875. Соответственно, клиент с пожеланиями купить что-то яркое, естественное и пигментированное приобретёт помаду. Исходя из этого, можно сделать какую-либо акцию на помады или расположить стенд с товарами для губ так, чтоб он попадался посетителю на глаза, сразу как он заходит в магазин, захотел её приобрести.

Рассмотрим следующий пример[4]. Фирма решила провести три новые акции, две из которых стали популярные среди клиентов. Найти вероятность того, что первая акция получит больший отклик от посетителей. Если при обращении к прошедшему опыту, вероятность клиентам понравится акции соответственно равны р1=0,5 р2=0,2 р3=0,3 (q1= 0,5 q2=0,8 q3=0,7)

Для выявления этого обозначим А событие – две акции стали популярные. Сделаем гипотезы – В1 – первая акция стала популярна, В2 – первая акция не стала популярна. По условию Р(В1)=0,5, следовательно Р(В2)=1-0,5=0,5

Найдем условную вероятность РВ1(А), т.е вероятность того, что популярными стали две акции, причем одна из них точно первая, а другая – либо вторая (тогда третья не популярна), либо третья (тогда вторая не популярна). Эти события несовместны, поэтому применима теорема сложения:

РВ1(А)= р2 * q3 + p3 * q2= 0,2*0,7+0,3*0,8= 0,14+0,24=0,38

Найдем условную вероятность РВ2(А), т.е вероятность того, что популярными стали две акции, причем первая не получила отклик покупателей. Для этого применяем теорему умножения:

РВ2(А) = р2 * р3= 0,2*0,3= 0,06

По формуле Бейеса искомая вероятность того, что первая акция стала популярна,

РА(В1)= = = = =0,9406

То есть, вероятность того, что первая акция получит отклик со стороны покупателей равна 0,9406

В заключение можно сказать, что в условиях высокой конкуренции, использование знаний в различных сферах является важным фактором достижения успеха. Применение теории вероятности в маркетинге косметических магазинов представляет собой мощный инструмент, который позволяет анализировать и предсказывать поведение и реакцию потребителей на различные предложения. С помощью создания прогнозов, можно выявить какие акции и косметические продукты будут востребованы в будущем. Это позволяет создать пользующийся спросом ассортимент и удовлетворять потребности клиентов.

Список использованной литературы

1. Большая научная энциклопедия. Теория Вероятностей. [Электронный ресурс] - Режим работы: https://bigenc.ru/c/teoriia-veroiatnostei-e4737e#:~:text=Тео́рия%20вероя́тностей%2C%20математическая%20наука%2C%20позволяющая,каким%2Dлибо%20образом%20с%20первыми. (Дата обращения 5.01.25 )

2. Рейтинг ТОП-100 крупнейших российских интернет-магазинов [Электронный ресурс] - Режим работы: https://top100.datainsight.ru (Дата обращения 5.01.25 )

3. ЮKassa, «Золотое яблоко» и СберМаркетинг выяснили, как изменился рынок косметики после ухода популярных брендов [Электронный ресурс] - Режим работы: https://yoomoney.ru/page?id=522793#:~:text=Золотое%20Яблоко%20%20один%20из%20лидеров,возглавляет%20топ%20в%20своем%20сегменте. (Дата обращения 5.01.25 )

4. Гмурман, В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике : учебное пособие для вузов / В. Е. Гмурман. — 11-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 31с-35с. — (Высшее образование). [Электронный ресурс] - Режим работы: https://urait.ru/viewer/rukovodstvo-k-resheniyu-zadach-po-teorii-veroyatnostey-i-matematicheskoy-statistike-510436#page/32 (Дата обращения 8.01.25 )