Hoe formuleer je een metriek die rekening houdt met de winstverwachting en de verkoopkans per categorie?

Om een metriek te formuleren die rekening houdt met de verwachte winst en de verkoopkans per categorie, kan een aanpak worden gebruikt gebaseerd op het berekenen van de verwachte waarde (Expected Value, EV) voor elke categorie:

[ EV = P(verkoop) \times Winst ]

Waar:

• P(verkoop) — de kans op succesvolle verkoop van een product of dienst in die categorie (die kan worden geschat met behulp van machine learning-modellen, bijvoorbeeld classifiers).
• Winst — de gemiddelde winst per verkoop in de categorie.

Stappen:

1. Verzamel historische gegevens over verkopen en winst per categorie.
2. Bouw een model dat de verkoopkans voorspelt voor elk object of categorie.
3. Bereken de verwachte waarde door de kans te vermenigvuldigen met de winst.
4. Gebruik deze metriek voor besluitvorming, bijvoorbeeld bij targeting of assortimentoptimalisatie.

Voorbeeld in Python (vereenvoudigd):

import pandas as pd

# Gegevens per categorie
data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'B', 'C'],
    'probability': [0.7, 0.4, 0.9],
    'profit': [100, 150, 80]
})

data['expected_value'] = data['probability'] * data['profit']
print(data[['category', 'expected_value']])

Op deze manier helpt de expected_value-metriek om zowel de verkoopkans als de winst mee te nemen, wat besluitvorming kan optimaliseren.