Между жадностью и конкуренцией
Суть проекта
Pricemoov называет себя «следующим поколением платформ для ценообразования, раскрывающих весь потенциал увеличения выручки».
Это комплексная платформа, охватывающая весь цикл процесса:
- сбор всех исходных данных, необходимых для корректного ценообразования,
- простая и быстрая установка розничных цен на большие ассортименты товаров,
- оптимизация установленных цен,
- определение оптовых цен, способствующих более быстрому заключению сделок с выгодой для себя,
- упрощение процедуры внутреннего согласования новых цен,
- быстрое раскатывание установленных цен во все каналы продаж.
Устанавливать розничные цены больше не нужно вручную для каждого товара или перелопачивать для этого кучу экселевских таблиц. Когда ассортимент большой — это начинает отнимать кучу времени, а в процессе непременно проскочат ошибки.
Все исходные прайс-листы поставщиков закачиваются на платформу. Внутри платформы есть отдельная панель с формулами ценообразования, которые применяются к импортируемым прайс-листам.
Цены могут вычисляться автоматически по формулам, зависящим от входной цены, желаемой маржинальности на разные категории товаров и любых признаков товаров, информация о которых есть в прайс-листах.
Дополнительно можно задавать специальные правила, которые следят за соотношением уровней цен внутри одной категории или между разными продуктовыми линейками — чтобы какие-то товары случайно не оказались слишком дешёвыми или дорогими.
Естественно, что в любой момент каждое из заданных ранее правил можно с лёгкостью поменять.
К любому календарному периоду — например, к датам распродаж — можно заранее привязать отдельный набор правил для установки цен, которые автоматически будут вводиться на это время, а потом возвращаться обратно.
Дополнительные или особые правила установки цен можно вводить ещё для разных каналов продаж, разных географических рынков и даже отдельных сегментов пользователей — например, для владельцев серебряных и золотых дисконтных карт.
Вместо ручной работы по заданию всех этих правил можно воспользоваться услугами умного ИИ-помощника, который подскажет набор правил, который стоит использовать для оптимизации бизнеса по какому-то из параметров — увеличение выручки, или прибыли, или улучшение оборачиваемости товаров на складе, или улучшения своих позиций по сравнению с конкурентами.
Этого же помощника можно попросить проверить систему уже заданных руками правил на соответствие тем же критериям — чтобы не пропустить убыточных ошибок.
ИИ-помощник может ещё и автоматически отслеживать происходящие изменения — количество товаров на складе, изменения спроса на отдельные категории товаров (из-за смены сезона, например), цены конкурентов — в процессе чего рекомендовать менять текущие правила в режиме реального времени.
Чтобы всё ещё больше упростить — можно разрешить ИИ-помощнику автоматически изменять правила в соответствие со своими рекомендациями.
Отдельный блок платформы — помощь в ценообразовании для индивидуальных оптовых сделок. Ведь тут в погоне за увеличением количества закрытых сделок довольно часто приносится в жертву рентабельность — иногда до совершенно неприличного уровня вплоть до убытков. С другой стороны, идти на уступки по ценам в этих случаях необходимо — поэтому кто-то должен помочь установить нужный баланс.
Первый уровень — панель для задания общих правил ценообразования для разных сегментов покупателей, разных географических рынков или индустрий, разных объёмов закупок. Эта панель выступает в качестве единого источника истины и для тех, кто устанавливает цены, и для продажников, которым нужно быстро отправить коммерческое предложение клиенту.
Второй уровень — это панель конкретной сделки, обсуждение которой сейчас ведётся с клиентом. Здесь начинают действовать дополнительные правила, использующие историю общения с клиентом — например, насколько давно он покупает и в каких объёмах. Тут же ведётся учёт всех предложений по ценам, которые делаются в процессе обсуждения сделки.
Если эти предложения по ценам укладываются в пределы цен, задаваемых правилами — внутреннее одобрения коммерческих предложений продажников производится автоматически. Если же нет — эти предложения автоматически поступают на вход ответственных за ценообразование. После чего ответственные могут либо разово одобрить цены, либо внести изменения в набор общих правил или правил для конкретного клиента. Ну или отказать, естественно.
Стартап родом из Франции, работает он с 2016 года — и за это время у него собралось достаточное количество клиентов, среди которых можно заметить даже Audi.
В текущем раунде Pricemoov поднял 9.1 миллионов евро, доведя общий размер инвестиций до 13 миллионов долларов.
Что интересного
Ну вот действительно, стартап основан ещё в 2016 году, и до сегодняшних инвестиций поднял всего лишь один раунд на 3 миллиона долларов.
Первый вывод — тема у стартапа востребованная. Ведь всё это время он жил — значит, сам зарабатывал. Значит, клиенты за такую платформу платили.
Второй вывод. Добавь чуть ли не к любой «старомодной» платформе функции ИИ — и ты быстро привлечёшь новые деньги. Причём сразу в несколько раз больше, чем мог раньше
Судя по смайлику, это можно считать шуткой. Но это не шутка — а признак времени. Добавление ИИ-функциональности способно сейчас резко повысить инвестиционную привлекательность стартапа, какими бы традиционными и давно известными темами он бы не занимался.
Кроме того, проблема установки оптимальных цен — вечная и востребованная. И у разных типов продавцов тут возникают разные типы задач, для решения которых требуются разные типы платформ.
Один тип задач — у облачных сервисов, которые стараются найти оптимальное сочетание между фиксированной абонентской платой и оплатой за используемые ресурсы. Так как абонентская плата обеспечивает некий «гарантированный» уровень повторяющейся выручки — а оплата за используемые ресурсы позволяет зарабатывать на более активных клиентах больше, чем на подписке. Примеры подобных платформ есть у Orb (мой обзор), поднявшего 19.1 миллионов долларов инвестиций, и у Stage (мой обзор), поднявшего 5.1 миллионов долларов.
Другой тип — у B2B-продавцов, которым нужно уметь устанавливать индивидуальные тарифы для клиентов, чтобы не упустить сделку. А после этого ещё и умудриться выставлять правильные счета, соответствующие этим тарифам, не увеличивая нагрузку на свой финансовый отдел. Пример платформы для этого есть у Subskribe (мой обзор), поднявшего 18.4 миллионов долларов.
Интересный тип задач возникает ещё у оффлайновых продуктовых магазинов — в которые люди ходят регулярно, набирая при этом полные корзины разнообразных продуктов.
Фишка в том, что уровень цен в таких магазинах люди определяют «на глазок» — сравнивая цены на несколько разных «якорных» товаров, причём у разных категорий потребителей набор якорных товаров разный. После чего они начинают ходить в подходящий по уровню цен магазин — практически не обращая внимание на конкурентоспособность цен на остальные товары в корзине.
А это даёт хорошую возможность увеличивать свою прибыль — понижая цены на якорные товары (чтобы попасть на требуемый психологический уровень цен), но немного повышая их на все остальные товары (чтобы на них уже зарабатывать). Такими фокусами помогает заниматься, например, платформа Engage3 (мой обзор), которая привлекла 59 миллионов долларов (новые инвестиции были уже после обзора).
Куда бежать
В предыдущем разделе я перечислил далеко не все типы целевой аудитории и варианты задач по ценообразованию, которые они должны решать.
А это означает, что в востребованной общей теме ценообразования есть много всяких укромных уголков, куда можно пробраться со своей специфической платформой
И там закрепиться — ведь тема-то реально вечная.
Так что первое направление движения — подумать, для каких типов продавцов, ассортиментов, типов товаров или оказываемых услуг можно сделать специфическую платформу, упрощающую им ценообразование.
Какие именно сложности в ценообразовании они испытывают? На что они сейчас тратят больше всего времени и/или мозгов в процессе определения цен? Как можно это упростить, автоматизировать и/или найти оптимальный баланс между конкурентоспособностью и выгодой?
Кроме того, явно видно, что у сегодняшнего стартапа ИИ «присобачен сбоку» к уже полноценно функционировавшей и без него платформе. Тем не менее, это не помешало стартапу подсуетиться с инвестициями как раз во время роста интереса инвесторов к стартапам с ИИ. Интерес этот, скорее всего, будет продолжать увеличиваться. Что может привести к тому, что через некоторое время платформы для решения любых задач, но без ИИ — вообще не будут рассматриваться в качестве объекта для инвестиций
А это открывает для нас ещё одно общее направление движения. Выбираем какую-то уже давно востребованную тему, где поэтому окопались консервативные компании со «старомодными» платформами… и быстренько делаем их аналоги, но с «присобаченным сбоку» ИИ — пока те не опомнились. После чего поднимаем инвестиции, размахивая флагами востребованности темы и наличия ИИ — и начинаем на эти деньги отнимать у этих консерваторов клиентов
Что это могут быть за уже давно востребованные темы, в которые с пользой для клиентов можно добавить ИИ? Кроме платформ для ценообразования
О компании
Pricemoov
- Сайт: pricemoov.com
- Последний раунд: €9.1M, 12.04.2023
- Всего инвестиций: $13M, раундов: 2