ЦенОбразование

Девять главных стратегий и тактик для успешного ценообразования

2021-08-09T08:04:12.217Z

Две вещи могут сократить прибыль ритейлера: неправильная ценовая политика и ее отсутствие. Давайте посмотрим на основные стратегии ценообразования в различных отраслях для того, чтобы подобрать сбалансированный и подходящий подход к оптимизации ваших цен.

Что такое стратегия ценообразования?

Стратегия ценообразования – это системный подход, направленный на формирование оптимальных цен на каждый продукт.

Выбор правильной стратегии помогает ритейлерам увеличивать прибыль и выручку, а также удовлетворять запросы рынка и повышать лояльность покупателей.

Мы собираемся рассмотреть плюсы и минусы каждой стратегии, чтобы вы могли использовать эту статью для выбора правильной политики ценообразования для каждой группы товаров в вашем ассортименте.

Мы также определим основные факторы, которые ритейлеры должны иметь в виду при выборе ценовой стратегии. В заключение мы покажем, как программное обеспечение помогает выбирать и применять на практике лучший набор инструментов для того, чтобы торговые сети могли добиться стратегических целей и повышать лояльность покупателей. За дело!

Ценообразование «затраты плюс» или азы ЦО

Стратегия ценообразования «затраты плюс» означает наценку к изначальной себестоимости товара. Это означает, что формирование цены основывается только на двух факторах: себестоимость и наценка. В большинстве случаев наценка – это фиксированный процесс, установленный торговой сетью в зависимости от того, какую прибыль хочет получить ритейлер с каждого проданного товара. Базовая формула ценообразования «затраты плюс» cледующая:

Вот пример использования ценообразования «затраты плюс»: представьте, что вы продаете солнцезащитные очки по цене 30 USD за штуку. На каждой продаже вы хотите заработать 50% от исходной цены. Для этого наценка должна составлять 15 USD. Финальная цена пары очков составит 45 USD.

Ценообразование «затраты плюс» - это отличная стартовая площадка для тех ритейлеров, которые только начинают бизнес и едва ли знают что-нибудь о рынке, предпочтениях клиентов или эластичности цены спроса. Эта стратегия редко применяется для новых для рынка товаров, так как отсутствуют исторические данные о том, сколько такой товар должен стоить. В то же время, подход, основанный на затратах, по-прежнему не является безопасным, поэтому ритейлеры почти всегда перестают им руководствоваться.

Оглянитесь вокруг: ценообразование на базе конкурентов

Ценообразование на основе конкурентов - это подход к ценообразованию ритейлеров, которые хотят повысить продажи и получить конкурентное преимущество за счет использования цен, отличных от цен в конкурирующих сетях. Проще говоря, ценообразование на основе конкурентов использует цены других игроков на рынке как базу. Базовая формула для формирования цены в ценообразовании на базе конкурентов следующая:

Market factor (Рыночный фактор) в формуле означает конкурентные и любые другие рыночные данные, которыми обладает ритейлер. А premium factor (фактор Premium) – это денежный эквивалент, который покупатель платит за дополнительные услуги или характеристику товара. Последний фактор имеет значение в основном в ценообразовании формата премиум, которое мы будем обсуждать дальше. Основная мысль заключается в том, что ритейлер может использовать упрощенную формулу, которая больше подойдет его позиционированию, так как это может быть дискаунтер, в товарах которого нет премиальной составляющей.

Упрощенное использование стратегии ценообразования на базе конкурентов имеет значительные недостатки и риски. Например, ритейлер, который слепо следует путем других игроков рынка, скорее всего ввяжется в разрушительную ценовую войну, таким образом испортив финансовое здоровье компании и позиционирование цены. Одна из самых важных вещей связана с тем, что нельзя оценить каждый товар на базе цены конкурента. Вместо этого вы должны определить вес каждого SKU в ассортименте и сформировать соответствующий ценовой поход к каждой продуктовой корзине. Например, важно определить цены на категорию «Лучшая цена» в зависимости от конкурентов, но для товаров эксклюзивной линейки такой подход не подойдет.

Подход использовать цены конкурентов для оптимизации собственных цен в зависимости от вашего позиционирования, прост только в теории. На практике вы встретитесь с большим количеством трудностей, как только займетесь подобным ценообразованием. Особенно сейчас, когда ритейлеры во всем мире активно переходят онлайн в связи с рецессией, которую вызвала пандемия COVID-19. Поэтому, когда десятки новых конкурентов появляются на рынке, вы должны тщательно выбрать только тех, кто влияет на ваши продажи. Кроме того, вам необходимы качественные данные о конкурентах для того, чтобы формировать собственную ценовую политику, основанную на релевантных показателях.

Ценообразование premium модели: чем дороже, тем лучше

Ценообразование на основе конкурентов – это сложный метод, в котором значимую роль играет связь с рынком. В то же самое время, то, как ритейлер интерпретирует конкурентные данные для того, чтобы установить ценовую логику, не менее важно для определения стратегии ценообразования. В зависимости от того, устанавливаете ли вы цены выше или ниже цен конкурентов, можно выделить два стратегических подхода: стратегию premium модели и стратегию проникновения на рынке. Давайте подробнее рассмотрим ценообразование premium модели.

Premium модель в ценообразовании используется розничными сетями, которые хотят отстроиться от других игроков на рынке за счет позиционирования себя, как поставщика лучших или уникальных товаров и сервиса высшего класса. В этом случае работа с рынком предполагает определение и мониторинг ваших настоящих конкурентов для формирования более высоких цен на товары. Добавленная стоимость в данном случае – тот самый фактор премиум, который мы вводили в формулу ценообразования на основе конкурентов.

Фактор премиум часто включает в себя ценность дополнительных сервисов, предлагаемых клиентам. Суть ценообразования премиум модели заключается в среднем между ценообразованием на основе конкурентов и стратегии психологического ценообразования (мы поговорим о нем чуть позже). Это означает, что покупатели из сегмента премиум рассматривают покупки по более высокой цене как подтверждение своего социального статуса. Это объясняет, почему товары даже по самым высоким ценам могут очень хорошо продаваться.

В заключение надо отметить, что ценообразование premium модели – это привилегия розничных сетей, которые уже много инвестировали в развитие своего бренда. Примеры внедрения эффективного ценообразования премиум модели можно найти практически в любой отрасли от продуктовой розницы до магазинов по продаже бытовой техники и электроники и одежды.

Откройте для себя новые рынки с ценообразованием проникновения

Теперь давайте более внимательно посмотрим на стратегию ценообразования для проникновения на рынок, подход, противоположный подходу премиум модели. Также как и ранее, его следует применять в более широком контексте ценообразования на основе конкурентов. Но стратегия проникновения предполагает цены значительно ниже, чем в среднем по рынку.

Если в какой-то сети вы видите цены не просто ниже, чем у конкурентов, а значительно ниже, значит, скорее всего здесь применяется стратегия ценообразования проникновения. Примеры такой стратегии можно найти не только в розничной торговле.

Пример Netflix – один из самых показательных. Neflix вышел на рынок с относительно низкой и доступной ценой подписки, таким образом привлекая подписчиков, которые изначально не планировали подписываться на сервис. После этого компания начала постепенно увеличивать стоимость подписки, однако каждое увеличение было настолько мало, что не допускало оттока большого количества пользователей сразу.

Пример Netflix показывает два основных преимущества, которые приносит стратегия проникновения на рынке:

Это хороший способ для новых игроков, которые хотят выйти на рынок и отвлечь внимание от конкурентов.
Эта стратегия также позволяет компании быстро набрать клиентскую базу и увеличить долю рынка.

В рамках нынешнего глобального экономического контекста стратегия ценообразования для проникновения на рынок становится особенно релевантной для ритейлеров, которые перенесли свои продажи в онлайн-канал из-за кризиса. С помощью этого подхода ритейлер может быстро занять долю на рынке в новом сегменте и получить свою долю лояльных покупателей.

Ценообразование высокой и низкой цены для максимальной прибыли

Ценообразование высокой и низкой цены предполагает постоянную переоценку изначально высоких цен и их понижение по мере того, как товары устаревают и становятся менее востребованными. Так как цены поначалу высокие, эту стратегию можно считать стратегией премиум модели, однако, это не совсем так. Первое и главное различие связано с тем, что ценообразование высокой и низкой цены не имеет отношения к конкурентам. Напротив, ритейлеры, использующие подход высокой-низкой цены, должны принимать во внимание сезонность.

Этот тип ценообразования прежде всего применим к сегменту продаж одежды и обуви, так как именно в них сезонность особенно ярко проявляется. Этот подход может быть также эффективен для товаров в других отраслях. iPhone и популярные электронные устройства – хорошие тому примеры. При выходе на рынок нового iPhone, спрос повышается и цена на устройство высокая. Через год жизненный цикл смартфона практически закончен, скоро планируется выпуск новой модели, и цены понижаются для того, чтобы очистить полки магазинов от старого товара и приготовится к продажам нового.

Этот примет также объясняет, почему скидка – один из самых важных примеров ценообразования, используемых ритейлерами в стратегии ценообразования высокой и низкой цены. Самые распространенные типа скидок:

Остатки прошлогодней коллекции: распродажа всех товаров до начала нового сезона.
Распродажа складских запасов: продажа чрезмерных запасов товара на складе до конца истечения жизненного цикла товаров.
Аутлеты: ликвидация старых коллекций в магазинах-аутлетах, магазинах при фабриках и других специализированных магазинах.

Ценообразование на основе ценности: сколько вы заплатите?

Ценообразование на основе ценности предполагает формирование цен в зависимости от желания клиентов платить. Суть очень простая: цена на товар ровно такая, сколько за нее готов платить покупатель.

Уникальные товары могут служить хорошим примером для того, чтобы проиллюстрировать, как работает ценообразование на основе ценности. Представьте, что вы продаете спортивные футболки. Внезапно, игрок какой-то команды становится очень популярным, и его фанаты внезапно готовы заплатить больше за футболку с его номером, несмотря на то что эта футболка ничем не отличается от других. В этом отношении использование стратегии ценообразования на основе ценности означает понять изменение в желании покупателя заплатить и переоценить футболку соответственно.

Один из способов определить желание клиента платить – рассчитать TEV (True Economic Value, истинную экономическую ценность) по следующей формуле:

Например, обычная спортивная футболка стоит 15 долларов. Покупатели готовы доплатить еще 5 долларов за футболку с именем известного игрока. Таким образом, получается, что 15 долларов – это стоимость ближайшей альтернативы товара (closest alternative to product), а 5 – дополнительная ценность. То есть TEV равен 20 долларам.

Это довольно простой пример, однако, он иллюстрирует основные связи между желанием покупателя платить и финальной ценой.

На практике бывает очень трудно принять во внимание каждый фактор, который влияет на желание клиентов платить. Это самая сложная задача для ценообразования на основе ценности. Кроме того, подход на основе ценности эффективен, когда его применяют только к определенной группе товаров. Но он остается одним из эффективных средств увеличения прибыли и продаж.

Динамическое ценообразование: речь о гибкости

Динамическое ценообразование предполагает формирование разных цен для разных групп покупателей, используя анализ трендов рынка, изменения в спросе, поведении покупателей, покупательскую способность и другие факторы.

Зависимость между ценой и спросом – ключевой элемент в основе динамического ценообразования. Используя актуальные и релевантные данные об этой зависимости, можно вычислить оптимальную цену по формуле, представленной ниже:

В этой формуле p – цена, а d(p) – функция спроса. Внедрение динамического ценообразования требует значительного уровня зрелости бизнеса и организации. Оно также зависит от технологической платформы, которую использует ритейлер, так как требуется обрабатывать и анализировать огромное количество сценариев и взаимосвязей.

Программный продукт для динамического ценообразования использует расширенную формулу для формирования цен, так как учитывает широкий спектр других ценовых и неценовых факторов. Среди них – расходы на логистику и хранение товара, канибализация спроса среди определенных товаров, цены конкурентов, промо активности и другие факторы. Чем более разнообразные и релевантные данные использует алгоритм системы, тем точнее будут результаты.

Типичный алгоритм работы динамического ценообразование состоит из 4 стадий:

Исторические данные о ценах и спросе загружаются в систему.
Строится функция спроса на основе взаимосвязей, которые определил алгоритм.
Комплексный математический алгоритм обрабатывает десятки ценовых и неценовых факторов для формирования цен.
Устанавливаются цены, алгоритм анализирует результаты и формирует переоценку при необходимости.

Психологическое ценообразование, или эмоции – это важно

Психологическое ценообразование основано на идее, что различные типы цен по-разному воздействуют на покупателей. Соответственно, при формировании цен учитывается психологический эффект для увеличения прибыли и продаж.

Недавние исследования говорят, что 95% решений о покупке принимаются неосознанно. Это означает, что, если ритейлер может определить паттерны человеческого поведения, он cможет делать предложения покупателями более привлекательными. Рассмотрим несколько примеров того, как работает психологическое ценообразование.

Создание «якорей» в сознание – одно из самых значимых психологических паттернов, которые влияют на покупателей. В частности, создание «якорей» влечет за собой доверие к первой поступившей в сознании информации (что и есть «якорь») в ходе выбора между несколькими товарами. Поэтому чем выше якорь, тем выше желание клиентов платить. Иллюстрация ниже показывает, почему «якорь» так важен.

Существуют десятки способов, чтобы привязать к товару высокую «якорную» цену. Среди них:

Выкладка рядом с более дорогим товаром. Если вы хотите продать дорогой товар, положите его в магазине на полку рядом с товаром с еще более высокой ценой.
Не устанавливайте одинаковые цена на похожие товары. Недавнее исследование Йельского университета показывает, что, если у двух похожих товаров на полке одинаковая цена, покупатели вообще ничего не покупают.
«Сделайте» цену еще более низкой. Есть десятки способов, чтобы цена казалось меньше, чем она есть на самом деле. Цена 9,99 – самый яркий тому пример.
Меньше чисел после запятой. Правило гласит: чем проще выглядит цена, тем лучше. Например, 2599 выглядит лучше, чем 2,599.00.

Психологическое ценообразование может значительно увеличить финансовые показатели ритейлера, однако, масштаб его воздействия ограничен. Именно поэтому психологическое ценообразование работает как дополнительный инструмент в комбинации с другими сложными стратегиями формирования цен.

Ценообразованиетоваров,продающихсявместе

Этот тип ценообразования предполагает продажу нескольких товаров по более низкой цене, чем если бы товары продавались отдельно. Этот подход – один из самых эффективных для продажи товаров невысокого спроса.

Программный пакет Microsoft Office – один из лучших примеров подобного ценообразования. Большинству пользователей, которые покупают Microsoft Office, в среднем требуются три-четыре приложения, но доступ они имеют ко всем продуктам. Промоакции в розничных магазинах – тоже пример ценообразования товаров, продающихся вместе. Например, товары KVI продаются со скидкой вместе с товарами низкого спроса.

Основные преимущества подобного ценообразования проистекают из факта, что покупателям нравится покупать сразу несколько товаров, так как это увеличивает ценность их покупательского опыта. В дополнение, покупателям нравится разнообразие в процессе покупки и не нравится тратить время на подбор дополнительных товаров.

Однако клиентам не всегда требуются товары, которые вы продаете вместе. Кроме того, ритейлерам трудно придерживаться прозрачности при формировании цен на общее предложение товаров и находить баланс между собственными интересом и ценностью для покупателя. Поэтому, также как и с психологическим ценообразование, этот тип ценообразования работает хорошо только в комбинации с другими стратегиями.

Соберите лучший набор практик ценообразования

После того, как мы обсудили все плюсы и минусы основных стратегий в области ценообразования, вы наверно спрашиваете: «Хорошо, но как же мне выбрать единую стратегию для моей компании?» Конечно, выбор конкретной стратегии зависит от множества внутренних и внешних факторов, специфичных для каждой компании. Однако, существуют две основные рекомендации, которые, как нам кажется, подходят всем розничным сетям, вне зависимости от сектора, размера или зрелости бизнеса.

Прежде всего, комбинация подходов всегда лучше, чем единая стратегия. Как мы уже обсудили выше, каждый товар в вашем ассортименте занимает определенное место, и вы не можете использовать единый подход к формированию цены ко всем SKU. Это означает, что вы можете использовать основную стратегию ценообразования, но стоит ее дополнять элементами из других. Например, вы можете придерживаться стратегии ценообразования на основе конкурентов, и в то же время использовать некоторые принципы психологического, динамического ценообразования или ценообразования продажи товаров вместе. Иллюстрация ниже показывает основные элементы, на которых должна строиться ваша ценовая политика.

Вне зависимости от того, какой набор стратегий вы выберете, успешное их применение вряд ли будет возможно без технологической платформы. Это и есть наша вторая рекомендация. Ценообразование в ручном режим едва ли возможно для противостояния растущей конкуренции в розничной торговле. Вместо этого вам потребуется интегрированное, автоматизированное и самостоятельное ИТ-решение, которое поможет контролировать процесс формирования цен и делать его последовательными и прозрачным для всех заинтересованных сторон.

Источник: Competera

Восемь шагов к успеху: как розничной сети увеличить продажи и прибыль

2021-05-13T07:28:36.965Z

Увеличение продаж и прибыли – важная задача в стратегии каждой торговой сети. Но сказать проще, чем сделать. Давай обсудим, как ритейлеру увеличить и выручку, и прибыль без риска дестабилизации финансового положения сети.

Ниже перечислены восемь шагов, сделав которые сети будут эффективнее работать с покупателями, ставить перед собой цели по увеличению продаж и прибыли, соотносящиеся друг с другом, и сделают так, чтобы сотрудники вносили свой вклад в развитие бизнеса.

1. Убедитесь, что ваши цены приносят прибыль.
Ценообразование больше не является чем-то из области темной магии. Конкуренция и рыночный спрос превратили его в точную науку. Рынки становятся все более динамичными, и ценовая стратегия должна отражать эту тенденцию, то есть оставаться гибкой и легко настраиваемой. Ценовая стратегия – это база, на которой будут расти ваши продажи и прибыль. Если у вас еще нет стратегии по повышению прибыли, построенной на актуальных данных, прежде всего обратите внимание на этот пункт.

Может показаться, что для оптимизации и адаптации ценовой стратегии требуется огромное количество данных. Однако на деле задача по поиску и обработке данных не должна занимать много времени. С помощью программных решений можно с легкостью оптимизировать политику ценообразования за несколько кликов.

Дополнительно, такие платформы могут прогнозировать, как изменение цены повлияет на продажи, и соответствует ли оно общей стратегии ценообразования.

2. Цели торговой сети должны быть четкими и определенными.
Если, читая первый пункт, вы уже задумали о целях деятельности своей сети, то сейчас самое время продумать детали. Итак, определяем цель. Кому-то это может показаться смешным: все коммерческие компании хотят развиваться, больше продавать и больше зарабатывать. Но эти три цели - не одно и то же. Например, рост продаж не всегда ведет к росту прибыли. А развитие сети может потребовать инвестиций, которые не приведут к росту выручки.

Понимание, к чему вы стремитесь, поможет понять, как достичь этой цели. У вас на руках может быть всё необходимое, но без каждодневной работы по достижению целей вам труднее будет их достичь. Главное в этом вопросе – максимальная проработка деталей. Ставьте цели каждой экспертной группе, отвечающей за ассортимент, в соответствии с общими целями сети. Например, если основная цель сети – увеличить прибыль, то возможно потребуется увеличить прибыль от некоторых групп товаров KVI на 5% за два-три месяца.

3. Больше общайтесь со своими клиентами.
Покупатели любят, когда их слышат, и на удивление, сами любят поговорить с ритейлерами. Вне зависимости от формы – опросы, обзоры, рекомендательные формы и пр., - они хотят поделиться своим опытом. Для розничной сети в этом есть несколько преимуществ.

Во-первых, покупатели могут определить потенциальную целевую аудиторию более точно, чем это сделают маркетологи. Также, они могут указать на недочеты, которые никому, кроме них, не будут видны. Выстроив канала коммуникации с покупателями, вы получите бесплатный PR и полезную информацию. Как только вы начнете использовать результаты этой обратной связи, вы измените сеть так, чтобы она нравилась клиентам. Это приведет к росту трафика в магазины и росту продаж, а таким образом и к увеличению прибыли.

4. Придумывайте поводы для промоакций.
Все любят праздники. Новый год или день рождения покупателя – не так важно. Дайте клиентам повод получить скидку или бонус и это увеличит продажи сети. Ритейлеры придумали Черную Пятницу и Киберпонедельник для того, чтобы подтолкнуть клиента к покупке. Многие сети пошли дальше и придумывают собственные праздники, к которым приурочены скидки, промоакции и специальные предложения: всё для того, чтобы привлечь покупателя и стимулировать его покупать больше.

Кроме того, розничная сеть должна создавать персонализированные предложения, например, на основе данных о дате рождения клиента, которую можно фиксировать в системе лояльности. Попросту говоря, важно создавать собственный календарь бренда для привлечения новых и текущих покупателей. Многим из них просто нужна причина для того, чтобы купить еще что-нибудь. Если у вас получится придумать эту причину, вы будете вознаграждены.

5. Продавайте товары вместе для повышения выручки.
Кроме создания поводов для новых промоакций придумывайте, какие товары можно продавать вместе или допродавать к ним дополнительные товары (upselling). Продавать несколько товаров вместе может показаться банальным шагом, но вы удивитесь, насколько креативно это можно сделать. Необязательно же продавать семена с почвой! Попробуйте комбинировать в одном наборе подарок для мужчин и женщин или проанализируйте данные по продажам, чтобы найти товары, которые всегда покупают в дополнение к другим.

Допродажа – еще один хороший способ увеличения продаж и прибыли. Зачастую покупатели понимают, что им нужно, но не знают, что существуют лучшие альтернативы. Особенно это хорошо работает в сегменте продаж электроники и бытовой техники. Если выставить товар, более дорогой и функциональный по сравнению с тем, что ищет покупатель, большой шанс, что он захочет купить именно его.
Продажа нескольких товаров вместе или upselling – отличный способ продвигать некоторые товары и заставлять покупателей тратить больше денег.

6. Ищите новые каналы дистрибуции и другие возможности для расширения бизнеса.
Возможно, у вашей сети уж есть проверенная временем маркетинговая стратегия и успешные каналы дистрибуции. Но что, если вы не видите другие каналы распространения ассортимента? Аудит маркетинговой стратегии – замечательный способ поиска новых возможностей и покупателей, а также оптимизации финансовых показателей.
При этом поиск новых каналов не всегда требует изменения маркетинговой стратегии: продолжайте пользоваться существующими каналами и инструментами продвижения в них. Регулярный аудит – это лишь еще один шаг к открытию потенциально привлекательного канала дистрибуции вашей сети.

7. Фокус на бренде.
Ваш бренд – важный инструмент формирования имиджа ваших товаров. Имидж влияет на цены, которые вы устанавливаете на свои товары. Сейчас покупатели очень внимательно относятся к имиджу бренда и готовы платить большую цену за товары бренда, которому доверяют.
Существует несколько способов защитить и улучшить имидж своего бренда. Многие розничные сети инвестируют в кампании по сохранению окружающей среды и другие благотворительные инициативы.
То, как вы продвигаете на рынке свой ассортимент, также влияет на восприятие вашего бренда. Покупатели становятся более зрелыми и плохо реагируют на неискренний маркетинг. Проще говоря, если вы будет говорить с клиентами честно и инвестировать в то, чтобы ваши товары были произведены правильно с точки зрения этики, ваши покупатели вознаградят вас лояльностью, и вы увидите, как эти инвестиции возвращаются в виде возросших продаж и выручки.

8. Мотивируйте команду
Исследования показывают, что покупатели всегда обращают внимание на то, как торговая сеть относится к своим сотрудникам. Сети, в которых плохая рабочая обстановка, портят свой имидж и это негативно влияет на покупательский опыт. Сотрудники, которые не видят возможностей для карьерного роста и не чувствуют, что их ценят, вряд ли будут хорошо работать. Фокус ритейлера на рост продаж и прибыли не означает, что можно пренебречь удовлетворенностью сотрудников. На самом деле, это фокус надо использовать для того, чтобы мотивировать сотрудников. Сотрудники, чья работа хорошо оплачивается, будут работать усерднее и вряд ли покинут компанию.

Во всех шагах, о которых мы говорили, есть несколько общих тенденций. Во-первых, инновационный подход и стратегическое видение. Это важная часть успеха. Они могут вести к улучшению имиджа бренда, оптимизации условий труда сотрудников или большему вниманию к потребностям покупателей.

Во-вторых, ключевую роль в работе ритейлера играют технологии. Технологические решения помогают ритейлерам лучше узнать рынок, найти возможности для роста, формировать цены более точно и следовать своим целям. Платформы оптимизации ценообразования можно сравнить с GPS-навигатором, который ведет ритейлера по дороге к большей прибыли, большему количеству покупателей и лучшим практикам ведения бизнеса.

Если вы хотите обсудить ваши потребности в области оптимизации ценообразования, пишите нам на data@korusconsulting.ru

Как анализировать конкурентное ценообразование для конкурентной ценовой стратегии

2021-04-23T07:06:49.448Z

Что такое конкурентное ценообразование и анализ цен?

Стратегия конкурентного ценообразования — это ценовая политика, основанная на использовании цен конкурентов для формирования собственных цен. Этот тип стратегии часто называют ценообразование на базе конкурентов. В большинстве случаев бизнес приходит к конкурентному ценообразованию после дорогостоящих упражнений, которые не приносят пользы.

Анализ конкурентного ценообразования – это данные о реакции покупателей на новые цены (проведение опроса или использование исторических данных). Но зачастую, анализ цен оценивает реакцию покупателей, но не учитывает расходы и потенциальные преимущества для сети.

Почему стратегия конкурентного ценообразования важна для ценового анализа?

Согласно отчету Forrester Consulting 81% покупателей сравнивает предложения в различных магазинах, чтобы найти наиболее выгодную цену на товар. Ритейлеры, которые умеют собирать и анализировать рыночные данные, понимают, где они находятся относительно своих конкурентов. Это помогает им предлагать оптимальные цены и становиться теми сетями, которых в первую очередь выбирают покупатели.

Конкурентное ценообразование – это стратегия, которая помогает бизнесу привлекать больше покупателей за счет оптимизации цен, формируя цены на основе данных о товарах и ценах конкурентов. Успешная ценовая стратегия может значительно увеличить продажи и прибыль и улучшить взаимодействие с поставщиками.

Как анализировать конкурентное ценообразование

1. Определите качество данных.

Для анализа конкурентов важны полные и точные данные. Ключевыми критериями для данных высокого качества являются:

Глубина сравнения. Ритейлеры должны принимать во внимание всю информацию о товаре: цвет, технические характеристики и другие товарные атрибуты.
Процент ошибок. Обычно сопоставление данных происходит в автоматическом режиме и в результате может содержать ошибки. Ручное сравнение улучшает результат, полученный машиной.
Соотношение плановых и фактических данных. Данные могут оказаться неполными, так как у алгоритма не хватит информации, которой нет на сайте конкурента. Это означает, что объем данных, который планировалось собрать, превышает тот, который фактически собрали.
Постоянно обновляемые данные. Ритейлеры должны использовать для анализа цены не позднее чем через два часа после их появления.
Время получения данных. Для эффективного сравнительного анализа данные о товарах и ценах должны обновляться в информационных системах сети каждые 20-30 минут.

2. Определите параметры данных.

Следующим шагом розничная сеть должна определить важные параметры данных о конкурентах, которые необходимы для анализа цен. Ниже несколько примеров для того, чтобы проиллюстрировать, какие факторы обычно отслеживаются.

Индекс цен. Он определяет позицию ритейлера на рынке относительно конкретного товара или класса товаров в определенный период. Индекс цен наглядно показывает, как динамика рынка влияет на продажи и предоставляет данные о ценах, установленных конкурентами.
Промоактивности конкурентов. В том же исследовании Forrester Consulting упоминается, что, как минимум, треть покупателей пытаются найти скидку на товар до его покупки. Это означает, что необходимо следить за скидками и промоакциями конкурентов для оптимизации цен на собственные промотовары.
Доступность товара. Отслеживая конкурентов и их товарные запасы, торговые сети могут изменять собственные цены в зависимости от наличия товара в данный момент времени на рынке.

Многие розничные сети считают, что ценообразование на основе конкурентов состоит только из анализа близких конкурентов. Однако подобный анализ требует тщательного изучения внутренних данных сети (так называемых исторических данных). Невозможно установить оптимальные цены и преуспеть в области ценообразования на основе конкурентов без глубокого знания рынка и собственной позиции на нем.

3. Классифицируйте конкурентов.

Как только у вас появится полная информация о ваших конкурентах, необходимо их классифицировать. Для этого берутся несколько факторов, в том числе целевая аудитория и качество товаров. Ниже три основные категории, в которые могут попасть ваши конкуренты:

Первичные: прямые конкуренты, которые работают с вашей целевой аудиторией.
Вторичные: конкуренты, которые продают более дорогие или более дешевые товары. Анализ этих конкурентов позволяет более широко посмотреть на рынок и соответственно скорректировать ваши действия.
Третичные: компании, которые продают товары, которые впрямую не связаны с товарами, которые предлагает ваша сеть. Анализ этого слоя конкурентов помогает ритейлерам расширять свой ассортимент.

Классификация конкурентов позволяет быстрее анализировать рынок и фокусироваться на правильных конкурентах.

Подход, основанный на данных, можно использовать и при определении и классификации конкурентов. Если вы монобрендовая сеть или продаете ограниченное количество товаров, вы скорее всего сможете вручную классифицировать ваших конкурентов. Но для больших ритейлеров с тысячами SKU, предлагаемых в разных ценовых зонах, требуется использовать автоматизированные системы для анализа конкурентов.

Кроме того, конкурентный ландшафт для каждого продукта меняется в ходе изменения стратегии ритейлеров и появления новых игроков на рынке. Это означает, что конкурентный анализ и классификация — это постоянный процесс, который требуется проводить часто в зависимости от типа товара или сегмента рынка.

4. Анализировать цены с помощью автоматизированных систем.

Современные торговые сети активно используют алгоритмы для сбора и анализа данных. У программных решений есть ряд значительных преимуществ:

Увеличение точности,
Возможность обработки больших объемов сложных данных,
Выполнение задач по расписанию,
Предоставление точных ценовых рекомендаций.

Возможно, самый важный аспект автоматизации ценообразования заключается в том, что она позволяет переключиться с рутинных на стратегические задачи в области ценовой стратегии.

5. Отслеживайте действия конкурентов в интернете.
Чтобы лучше понимать рынок, торговые сети должны отслеживать конкурентов, их интернет-порталы и группы в социальных сетях. В частности, надо обращать внимание на следующие моменты: описание товара, презентация товара, активность в социальных сетях, адаптивность интернет-сайтов для мобильных устройств, техническая поддержка и обратная связь, скорость отклика.

Дополнительно, ритейлеры могут подписываться на новостные рассылки и страницы конкурентов в социальных сетях. Сети должны знать, что привлекает покупателей в товарах конкурентов.

Это лишь несколько примеров того, какие преимущества могут получить ритейлеры от информации из открытых источников. Чем больше ключевых моментов они находят и анализируют, тем больше они получат информации, на базе которой смогут работать с ценообразованием.

Заключение

Трудно с нуля создавать систему ценообразования. Требуется принимать во внимание множества факторов, связанных с данными, такие как характеристики товара и качество. Розничные сети должны решить, будут ли они автоматизировать процесс ценообразования и если да, то до какой степени. Но в любом случае они должны тщательно следить за своими конкурентами, чтобы досконально понимать рынок и преуспеть на нем.

Источник: Competera

Если вы хотите обсудить ваши потребности в области оптимизации ценообразования, пишите нам на data@korusconsulting.ru

Каскад цен: правильная цена для большей прибыли

2021-04-01T11:15:18.068Z

Прейскурантная цена, чистая цена, фактурная цена, фактическая цена, фактическая маржа…так изменяется цена. Давайте обсудим, как использовать каскад цен, один из самых эффективных методов, которые используют менеджеры по ценообразованию для анализа своей ценовой политики и минимизации потерь на каждом уровне цен.

Каскад цен – это метод анализа, который позволяет найти скрытую стоимость и потери денег на каждому уровне цен. Каскад цен помогает ритейлерам посчитать выручку от каждой продажи и не терять деньги там, где ценообразование неэффективно.

До того, как цену видит покупатель, она проходит через целую серию трансформаций на различных уровнях. Каскад цен - эффективный инструмент для визуализации и оценки всего процесса изменения цены.

Как знает каждая розничная сеть, первичная цена, с которой она встречается, называется прейскурантной или рекомендованной ценой. Ее часто рекомендуют производители, это открытая информация и она не принимает в расчет, кому этот товар будет в итоге продаваться. Именно поэтому следующим шагом ритейлеры считают необходимым сделать на этот товар скидку. Например, если прейскурантная цена – 200 долларов, ее уменьшают на 10% и получаем фактическую цену – 180%.

Фактическая цена – это цена, которую покупатели платят. Фактическая или чистая цена зачастую не включают в себя расходов, не учтенных в инвойсе, таких как рибейты, скидок согласно условиям оплаты, условиям поставок и другим услугам. Опять же, здесь каскад цен используется для того, чтобы найти и изучить каждое очевидное и неочевидное изменение цены.

Как использовать каскад цен?

До того, как мы поговорим о том, как используется этот инструмент, необходимо определить основные элементы, которые в него входят:

Прейскурантная (рекомендованная) цена – начальная стоимость товара.
Скидка на цену в прейскуранте. Часто регулярные скидки используются ритейлерами для повышения привлекательности покупки и это указано в стоимости.
Скидка не по прейскуранту. Уменьшение цены, которые не показано в инвойсе и обычно включает в себя такие расходы, как рекламные рибейты или скидку за объем покупки.
Чистая цена. Стоимость товара определяется вычетом очевидных скидок из прейскурантной цены.
Стоимость проданных товаров или себестоимость.
Чистая маржа. Сумма, которую продавец получается в итоге, за вычетом всех скидок.

Кроме перечисленного, в каскаде цен также учитываются данные о других транзакциях, например, о цене на товар, упакованный или доставленный определенным образом.

Теперь, после того как мы знаем, какие цены существуют, можем смело применять каскад цен.

В обычном случае каскад цен может применяться в три этапа. Первый - подготовительный этап, во время которого готовятся необходимые данные и формируется команда экспертов, в которую обычно входят представители финансового блока, отделов маркетинга и продаж. В этот момент собираются и подвергаются первичной обработке данные о ценах для будущего анализа.
Во время второго этапа разрабатывается концепция, в которой уточняются цели внедрения каскада цен и выбираются элементы для будущего использования.
На последнем, третьем, этапе детально рассчитывается сам каскад цен.

Достаточно удобно разделить эти три этапа внедрения каскада цен на несколько простых и очевидных стадий. Вот пять шагов, которые должна сделать ваша команда:

Определите цели. Наиболее распространенные цели внедрения каскада цен – это проведение ценового аудита, определение источников потерь прибыли или оценка настоящей выручки от каждой операции.
Приведите в порядок операционные данные. Сегментация данных о ценах зависит от целей и команд, которые участвуют в расчете каскада цен. Один из самых распространенных методов упорядочивания данных предполагает их разделение на данные маркетинга, продаж и товарных сегментов.
Визуализируйте каскад цен. На этом этапе создается график, на котором показывается каждая операция и ее влияние на цену.
Проанализируйте каскад цен. После того как построена визуальная модель каскада цен, необходимо найти сильные и слабые стороны, которые показывают уровни цен, на которых теряются деньги.
Подведите итоги. Обработайте результаты и создайте план действий, указав время выполнения каждого шага и ответственных за процесс.

Преимущества каскада цен

Создание комплексного каскада цен потребует значительных человеческих, временных и финансовых ресурсов. Однако преимущества и прибыль от ценового каскада перевесит все расходы и потенциальные неудобства. Как мы уже говорили, каскад цен помогает найти источники финансовых потерь и выявить способы увеличить выручку. В общем и целом, преимущества каскада цен можно классифицировать следующим образом:

Диагностика рынка. Если вы не довольны тем, как компания работает в конкретном регионе, каскад цен поможет понять, заключается ли проблема в цене или сам товар не пользуется популярностью.
Лучшая коммуникация с клиентами. Каскад цен — это хороший способ понять, что стоит улучшить в работе над созданием имиджа бренда.
Более совершенное позиционирование промотоваров. Каскад цен ответит на вопрос, стоит ли применять скидки.
Расходы под контролем. Каскад цен дает возможность детально рассмотреть все составляющие реальной стоимости товара. Это означает, что этот метод - отличная точка отсчета для того, чтобы оптимизировать операции по всей цепочке стоимости и ценовой политике.
И, последнее, каскад цен улучшает процесс планирования и демонстрирует, насколько хорошо работает розничная сеть для достижения своих бизнес-целей.

Вот почему этот подход активно используется в ритейле, вне зависимости от уровня зрелости торговой сети и места, которое она занимает на пути к оптимальному ценообразованию.

Пусть каскад цен работает на вас

Каскад цен – это, прежде всего, метод для оценки и диагностики ценовой политики. После того, как ритейлер с помощью этого инструмента находит слабые места сети и возможности для улучшения работы, следующее, что он должен сделать, это предпринять практические шаги. И именно здесь автоматизированные платформы для ценообразования могут помочь, вне зависимости от подхода, который использует розничная сеть.

Свяжитесь с нами или узнайте больше об оптимизации цен на https://data.korusconsulting.ru/services/tsenoobrazovanie/

Машинное обучение для ценообразования в ритейле: цена всегда правильная

2021-03-09T09:18:57.674Z

С появлением машинного обучения (machine learning, ML) искусство ценообразования в розничной торговле превратилось в науку. Давайте обсудим, как эта технология используется для оптимизации ценообразования и почему будущее за решениями, которые человек принимает на основе данных ML.

В популярной американской телевизионной передаче «Цена всегда правильная» игроки должны угадать цену товара. Что остается за кадром, так это то, что ритейлеры, которые эти цены устанавливают, зачастую также играют в «угадайку». И участники передачи, и розничные сети не всегда находят правильный ответ.

И те, и другие сталкиваются с одной и той же проблемой, когда пытаются установить правильную цену. Человеческий мозг не может достаточно быстро решить сложные вопросы так, чтобы получить точную цифру, поэтому ему приходится делать экспертную оценку и надеяться, чтоб мы попали в точку.
Неудивительно, что ритейлеры все больше и больше используют ML для того, чтобы помочь своим экспертам принимать правильные решения. В этой статьей мы увидим, как машинное обучение помогает розничным магазинам выходить победителями в ценовой игре и почему каждая торговая сеть должна инвестировать в решения по ценообразованию на базе ML.

Машинное обучение в моделях ценообразования

Основная проблема всех розничных магазинов при ценообразовании – это ответ на вопрос: какая цена является правильной с учетом состояния рынка, текущего сезона, качеств продукта и других факторов, влияющих на спрос? На этот вопрос трудно ответить правильно, так как факторы постоянно меняются.

Традиционный подход к ценообразованию полностью опирается на слово эксперта. Рисунок ниже показывает основное различие между решениями, которые принимает эксперт, используя результаты, полученные с помощью ML, и решениями, которые принимает специалист только на основе своего опыта.

Машинное обучение задействует сложные алгоритмы для того, чтобы учитывать множество факторов и устанавливать правильные цены для тысячи продуктов практически за секунды. Модели ценообразования на базе ML определяют паттерны полученных данных, что дает возможность определять цены с учетом факторов, о которых ритейлер мог даже не догадываться.

Также, существует возможность добавлять новые данные для уточнения оценок ML. Это означает, что модели ML не только точнее традиционных способов ценообразования уже сейчас, но и в будущем будут более точными, так как постоянно обновляются.

Ценообразование и модели прогнозирования

Машинное обучение не только помогает установить правильные цены. При использовании ML в оптимизации ценообразования алгоритм может точно спрогнозировать реакцию покупателей на цены и спрос на тот или иной товар. Таким образом, оптимизация цен на базе ML предлагает правильные цены на тысячи товаров с учетом основной цели торговой сети (увеличение выручки, увеличение прибыли и др.).

Кроме того, ценообразование на базе ML минимизирует риск, который обычно связан с непредсказуемым покупательским спросом после изменения цены. Эксперты ритейлера могут использовать ML для тестирования гипотез об эффекте промоакций или ценовых стратегий.

То есть ML-ценообразование не выдает одну-единственную цену товара – оно предлагает цены с учетом миллионов различных условий, предлагая лучшую цену для повышения выручки, лучшую цену для повышения прибыли, лучшую цену на промотовар и т.п.

Как вы видели на картинке выше, возможности ценообразования на базе ML, не сравнимы с подходом, где используется только экспертный опыт. Ценовые модели технологических платформ ЦО не только способны обрабатывать 60 ценовых и неценовых факторов одновременно, но могут сэкономить до 4 часов времени экспертов во время каждого цикла переоценки.

Использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации процесса ценообразования - базовая вещь для команд по ЦО всех зрелых розничных сетей с тысячами товаров. Так как эта технология набирает популярность среди предприятий розничной торговли, способность управлять программными решениями с ML скоро станет неотъемлемой частью должностных обязанностей каждого менеджера по ценообразованию.

Возможность прогнозирования, которую предоставляет машинное обучение, оставляет специалистам время для экспериментов с полученными данными. Понимая, как покупатели отреагируют на новую стратегию, они могут использовать ту стратегию, которую предпочитают, например, наращивать выручку при сохранении прибыли, или наращивать прибыль при сохранении продаж в штуках. Вне зависимости от того, какой путь выберет специалист, он заранее будет знать результат и правильную цену для достижения этого результата.

Машинное обучение в розничной торговле: работа с данными

Объем данных в ритейле постоянно растет и обрабатывать эти данные в ручном режиме невозможно. Поэтому компании, которые хотят оптимизировать операционную эффективность, используют алгоритмы для ценовых рекомендаций и прогноза продаж, позволяя менеджерам фокусироваться на стратегических задачах.

До внедрения системы алгоритму требуется изучить исторические и конкурентные данные. Во время обучающей стадии модель анализирует каждый фактор, который влияет на продажи, такие как ценовое восприятие и трафик. После обучения алгоритм делает прогнозы, точность которых позже подтверждаются реальными результатами. Затем алгоритм готов к пилотированию. А если ритейлер удовлетворен результатами, то и к дальнейшему использованию.

Однако зачастую данные в розничных сетях существуют в неполном виде, их трудно извлечь из ИТ-систем или же они структурированы в неправильном формате. Ниже мы обсудим, как машинное обучение может помочь с недостатком данных в ритейле.

Причины потери данных
- Изменился формат представления данных. Новые информационные системы, а также различия в способах сбора данных (ежедневных или транзакционных).
- Данные изначально собирались для других целей. Например, для того чтобы топ менеджмент мог рассчитывать премии для категорийных менеджеров. Увы, эти данные нельзя использовать в модели ЦО.
- Розничная сеть вышла на рынок недавно. В результате первоначальные продажи почти полностью зависят от трафика в магазине. Из-за этого трудно анализировать влияние цен на продажи в определенном периоде.
- Данные собраны за короткий период для различных отделов или брендов.

Алгоритмы не могут правильно работать из-за информации, которую нельзя сравнивать.

Не имея на руках полные данные, ритейлеры могут либо пытаться использовать всё, что есть, либо восстанавливать недостающую информацию.

Работа с существующими данными

Розничная сеть должна привести все данные в единый формат. Также, если ритейлер уже собирал данные, но затем появилась новая информация, связанная с влиянием других факторов (например, цены конкурентов), компании необходимо подождать около года, чтобы собрать свежие данные.
Другой путь – купить недостающие данные. Если необходимые данные не достать, алгоритм может использовать методы моделирования данных для симуляции. И хотя такие модели не смогут давать прогнозы с точностью 100% и потребуется больше времени для обучения модели и сбора данных для нее, такой способ эффективен и часто используется.

Симуляция несуществующих данных

Модель может использовать текущие данные об определенном факторе, чтобы определить потенциально недостающие данные о других факторах. Например, если у сети есть исторические данные по ценам и продажам за два года, а данные по ценам конкурентов - за полтора года, симуляция может восстановить недостающие данные о ценах конкурентов.
Для симуляции компании используют классификаторы, которые определяют потенциальные значения с помощью различных независимых переменных.

- Метод прогнозирования
Существующие данные делятся на две группы: текущие данные, используемые во время обучения, и недостающие данные, используемые как цель прогноза.
Бинарный классификатор дает возможность понять, было ли событие вообще (например, стояли ли товары на полке). Категорийный классификатор относит товары к определенным сегментам, например, к ценовым.

- Метод К-ближайших соседей
С помощью этого метода можно восстановить недостающие данные на основании переменных, наиболее близких к ним. Примерная дистанция между ними дает возможность понять, насколько они похожи.
Прогнозирование оттока покупателей – один из классических примеров такого метода. Пять наиболее часто используемых классификаторов включают в себя логическую регрессию, дерево принятия решения, нейросети, бустер, а также алгоритм «Случайный лес» (Random Forest).

Как только восстанавливаются недостающие данные, регрессор, другой тип алгоритма, готов прогнозировать продажи. Он не сможет прогнозировать рост сегмента или вероятность продажи конкретного товара, но выдаст численную величину, на которую увеличатся продажи.

Машинное обучение для всех

Услышав про такую технологию, многие ритейлеры думают, что она доступна только таким гигантам как Walmart или Amazon. И хотя действительно эти сети используют ML для ценообразования, такую технологию может использовать любая компания. Однако, разработка собственной платформы оптимизации ценообразования потребует не один год пары десятков человекочасов. Это потребует не только финансовых затрат, но и временных на поиск людей, которые смогут управлять созданием такого решения внутри компании. Тем не менее. на рынке существуют производители программных решений, которые используют машинное обучения для своих систем ценообразования, таким образом делая их доступным практически каждой розничной сети.

Последнее десятилетие платформы ценообразования активно совершенствовались. Благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению, сейчас они в пике своей производительности. Несмотря на то, что технология ML появилась недавно, оптимизация ценообразования на базе ML уже доказала свою эффективность. Исследование за исследованием доказывают, как она увеличивает продажи и выручку, даже за короткое время.

Будущее за машинным обучением

Очевидным трендом является проникновение искусственного интеллекта и машинного обучения во все программные решения. Системы ценообразования не являются исключением. Производители систем ЦО продолжают использовать алгоритмы на базе ML и улучшать возможности своих решений, и всё больше розничных сетей получают ответ на то, как правильно устанавливать цены.

Источник: Competera

Если вы хотите узнать больше о том, как использовать автоматизированные платформы для автоматизации ценообразования, пишите нам по адресу data@korusconsulting.ru и мы будем рады обсудить этот вопрос.

Как ритейлеру улучшить ценовое восприятие – с пользой для себя

2021-02-26T14:26:08.447Z

Использование больших данных и продвинутой аналитики позволят розничным сетям без ущерба для прибыли привлекать покупателей, которые особенно пристально следят за стоимостью товаров. McKinsey в этой статье рассказывает о том, как правильно работать с этими технологиями для правильного ценообразования.

Руководителям торговых сетей хорошо известно, что ценообразование – это компромисс между прибылью и тем, как стоимость продукта воспринимает сам покупатель. Чтобы не снижать стоимость каждый раз, когда это делают конкуренты, ритейлеры должны учиться грамотно выстраивать ценовую политику. Что им может в этом помочь? Самые продвинутые розничные сети уже выявляют ключевые ценовые категории (Key Value Categories, KVC) и товары (Key Value Items, KVI) – те продукты, которые покупатели чаще всего хотят купить как можно выгоднее. Если продавец делает это правильно, он будет снижать стоимость ключевых товаров и повышать ее на другие категории.

Однако, несмотря на важность выявления KVC/KVI, у многих торговых сетей до сих пор отсутствует систематический, основанный на фактических данных подход к ценообразованию. Некоторые ритейлеры почти полностью полагаются на интуицию опытных категорийных менеджеров. Надо отдать должное: часть сетей действительно использует данные для выделения KVC/KVI. К примеру, они могут сравнивать свои цены с теми, которые формируют дискаунтеры на основании желания потребителей купить товар максимально. Другие магазины для определения KVI смотрят на такие критерии, как частота покупки и восприятие бренда.

В сегодняшней бизнес-среде, когда компании используют большой объем данных, ритейлеры должны выходить за рамки таких простых методов. Чтобы точно идентифицировать KVC/KVI, ведущим розничным сетям необходимо задействовать информацию о транзакциях, программах лояльности и онлайн-исследования. Им доступны сложные методики, способные анализировать миллиарды операций и сотни гигабайт данных. Использование в полной мере мощи продвинутой аналитики для улучшения ценового восприятия может дать значительный эффект: увеличение прибыли на 1-2% при сохранении и даже увеличении продаж.

Какие факторы влияют на ценовое восприятие?

Товары можно разделить на две группы: те, что покупают часто (от двух раз в месяц) и редко. Большая часть продуктов питания попадают в первую группу, но розничные компании – особенно гипермаркеты, в ассортименте которых больше промтоваров, – продают и непопулярные позиции. В отличие от них ассортимент сетей товаров для дома состоит в основном из SKU, которые покупаются редко, таких как электроинструменты или бытовая техника. Мы рекомендуем разные методики для выявления KVI/KVС для каждой из групп товаров.

В идеале KVI должны составлять 15-25% продаж в категории. Другие позиции в ассортименте называются товарами «переднего плана» или «фоновыми» (см. илл. 1).

Выявление KVC/KVI среди часто покупаемых товаров

Для часто покупаемых товаров KVC можно выявить, рассчитав средний балл для каждой категории. Он должен формироваться на основе трех критериев: частоты покупок (вес 40%), охвата покупателей (40%) и доли в промоакциях (20%). Затем для выявления KVI ритейлер должен предпринять четыре последовательных шага, каждый из которых включает в себя использование больших данных и продвинутых аналитических моделей.

Во-первых, идентифицируйте номер товарной позиции (Stock Keeping Unit, SKU), который представляет из себя выгодную покупку. Эти товары являются либо дешевыми по отношению к категории, либо имеют низкую цену за единицу товара. Например, двухлитровая бутылка газированной воды может считаться выгодной покупкой, в то время как пол-литровая бутылка – нет, так как стоимость литра воды в двухлитровой упаковке значительно ниже. Такой расчет необходимо проводить еженедельно для каждой позиции, чтобы корректировать временные изменения цен и промоакции (товар по акции может быть выгодной покупкой на одной неделе, но выпасть из этой категории на следующей, когда он будет продаваться по полной цене).
Далее попробуйте выделить клиентов, для которых важно покупать товары по выгодным ценам. Это те покупатели, которые отслеживают стоимость продуктов. Используйте карты лояльности, а для тех клиентов, у кого их нет, можно проводить анализ транзакционных данных и выделять не потребителей, а покупательские корзины.
Третий пункт – оценить значимость товаров, которые купили «чувствительные» к цене люди. Этот шаг потребует от торговой сети ответить на два вопроса про каждый из товаров: сколько чувствительных к цене клиентов покупают этот товар? какой процент эта категория людей составляет от общего числа покупателей? затем результаты комбинируются и приводятся к среднему значению.

Методика для редко покупаемых товаров

Для сетей, чей ассортимент состоит в основном из редко покупаемых товаров, мы рекомендуем немного другую методику. Она совмещает в себе три типа данных, опять же полученных с помощью технологии больших данных. Каждый набор аналитик помогает ритейлеру определить, какая из товарных категорий отвечает следующим критериям:

Товар часто ищут в интернете и регулярно покупают (возможно, один раз в два-три месяца). Предполагается, что покупатели запоминают цены на эти категории. Информация о том, как товар ищется онлайн, обычно доступна в системах веб-аналитики, таких как Google Analytics. Фактические покупки можно отследить из транзакционных данных сети.
Товар дорогой или его довольно регулярно покупают. Чтобы проанализировать эту категорию, магазину требуется посчитать среднюю стоимость товара и частоту покупки.
Товар часто оказывается в корзинах покупателей, чувствительных к цене. Анализируя транзакции и данные системы лояльности, ритейлеры могут определить, какие товары часто появляются в корзинах кроме тех товаров, цена на которые ниже, чем у конкурентов.

Получив эти результаты, вы можете составить внушительный список KVС. Сеть может рассчитать индекс восприятия цены на основании частоты покупки и доли продаж категорий, – для каждого товара в KVC. Те товары, которые набирают максимальный балл, и являются KVI.

Практические рекомендации к внедрению методики

В каждом случае результаты анализа можно применить на практике. Это означает, что категорийные менеджеры и продавцы должны проанализировать и одобрить эти результаты. Обычно они рассматривают список KVC с нескольких точек зрения. Например, играет ли эта категория стратегическую роль для продавца? Является ли категория драйвером трафика или дополнительных покупок (к примеру, покупка краски скорее всего приведет к покупке кисточки, лестницы, тряпок и прочего)? Есть в категории один или несколько заметных брендов? Мы обнаружили, что самые точные списки KVC/KVI – результат комбинации: экспертного знания категорийных менеджеров и качественного анализа больших данных

Для применения этих методик на практике не требуется дорогих систем или армии аналитиков. Многим сетям нужен лишь один аналитик, который знает, как запустить алгоритм расчетов. Он же может научить команду отдела продаж интерпретировать результаты и использовать их в работе.

Эта методология показала хороший результат в самых разных розничных компаниях. К примеру, одна из продуктовых сетей в Восточной Европе пыталась снижать цены каждый раз после того, как это делают конкуренты. Когда они применили стратегию ценообразования на базе KVC/KVI, их прибыль увеличилась на 2%. Другой пример – один из непродуктовых ритейлеров в Западной Европе, использовавший подобную методологию, усовершенствовал ценовую архитектуру и увечил прибыль на 1,5%.

Как завоевать клиентов с помощью поведенческого ценообразования: инструкция для ритейлеров

2020-12-03T12:04:46.997Z

Специалисты, которые более 15 лет работают в области ценообразования, говорят, что использование поведенческих технологий в области ЦО, встроенных в программные продукты, позволяет ритейлерам увеличивать прибыль от 3 до 20% в зависимости от сегмента рынка.

Когда мы слышим о поведенческом ценообразовании, то сразу думаем, как это чрезвычайно полезно для бизнеса, но плохо для покупателей. Однако, более пристальный взгляд на эту тему поможет понять, что принятые стереотипы в восприятии поведенческой экономики не совсем верны.

Основные паттерны поведения покупателей – это хорошая иллюстрация того, насколько иррационально люди могут себя вести. Однако, отказ использовать поведенческую науку ритейлерами выглядит еще более иррационально. Сейчас самое время, чтобы разобраться, как работает покупательское поведение.
Вместе с приглашенным докладчиком Стенфордского университета Мачей Краусом (Maciej Kraus) мы собираемся изучить вопросы поведенческого ценообразования, чтобы узнать, что оно означает для ритейлеров и покупателей.

Что такое поведенческая экономика?

Поведенческая экономика изучает психологию покупателей и то, как она влияет на процесс принятия решений о покупках. Практическое применение поведенческой экономики основано на поиске путей для увеличения прибыли с помощью знания паттернов покупательского поведения и мотивации клиентов.
Идея поведенческой экономики уходит корнями в теорию нравственных чувств Адама Смита. В ней впервые было заявлено, что представления человека о справедливости являются важным фактором, на котором основаны экономические решения.

В 20 веке эта концепция получила признание и стала очень популярной. C одной стороны, теоретические труды Герберта Симона, Амоса Тверски и Дэниела Канельмана пробудили интерес академического сообщества и широкой публики к поведенческой экономике. А с другой, активное развитие информационных технологий открыло дорогу к практическому использованию поведенческой экономики в различных отраслях, в том числе и в розничной торговле.

Начало 2000-х годов ознаменовало всё большую роль Больших данных в процессе принятия управленческих решений. Эрик Шмидт, бывший генеральный директор Google, однажды заметил, что сейчас мы за два дня создаем больше информации, чем человек создал с сотворения мира и до 2003 года.
Компании получают миллиарды данных о поведении своих клиентов на веб-сайтах. В течение короткого времени были разработаны первые алгоритмы прогнозирования спроса, основанные на исторических данных. Именно в этот момент поведенческих подход стал самостоятельной стратегией ценообразования.

Поведенческая экономика в реальной жизни: факты и примеры

Скептики склонны критиковать поведенческую экономику, утверждая, что продавцы и покупатели действуют на основании логики. Тем не менее, реальная жизнь говорит об обратном: большинство решений, которые принимает человек, основаны на иррациональных факторах. И чем более иррациональны наши решения, тем больше люди пытаются найти объективные причины, чтобы объяснить свое поведение.

Организации уже активно используют поведенческую экономику. Если вы хотите преуспеть в современном мире, вам тоже нужно взять ее на вооружение. Подходы к ценообразованию, которые используются в ведущих технологических компаниях, таких, например, как Apple, могут послужить для вас отличным примером. Выпуская в 2007 году 8G iPhone, производитель установил на нее стартовую цену в 600 долларов. Однако вскоре после выпуска, цена была снижена до 400 долларов. Быстрое снижение цены не было ошибкой. Представляя телефон по необоснованно высокой цене, Apple заставил покупателей поверить в то, что 400 долларов – это очень выгодная покупка. Именно так и работает ценовая психология на практике.

Выступая на тему поведенческой экономике на форуме TED, Мачей Краус привел еще один хороший пример того, как мы пристрастны при принятии решений. Кофейня продавала маленький и большой кофе по цене в 3 и 7 долларов соответственно. 87% клиентов покупали маленькую чашку и лишь 13% брали большую. Затем, покупателям предложили кофе среднего размера по цене 6 долларов. После чего 74% клиентов стали брать большой кофе за 7 долларов и лишь 26% остались верны своей маленькой чашке кофе. Этот пример демонстрирует, как искусственно созданное впечатление о выгодной покупке влияет на наше покупательское поведение.

Поведенческое ценообразование и розничная торговля: в выигрыше все

Возможно, вы сейчас думаете о том, что у кофейни небольшой выбор напитков, да и Apple предлагает не так много продуктов. В то же время в ассортименте ритейлера сотни и тысячи SKU. Так можно ли применить поведенческое ценообразование в больших розничных сетях?

Двадцать и даже десять лет назад вряд ли можно было найти альтернативу ручному труду аналитика по ценообразованию или менеджеру, способному тестировать различные подходы к ценообразованию для того, чтобы связать их с изменениями в потребностях покупателей и бизнес-показателях. Это означало, что ритейлеры едва ли могли масштабировать успешные практики поведенческого ценообразования на уровне всего ассортимента.

Более того, за изучение эффекта поведенческих практик отвечали специалисты отдела маркетинга или других подразделений. Таким образом, в течение долгого времени, ответственные за ценообразование вообще не были вовлечены в процесс применения поведенческих ценовых моделей. Отсутствие релевантных или качественных данных, а также динамического алгоритма, способного анализировать большие объемы информации, было основной проблемой того времени.

Ситуация изменилась, когда в 2010-е появились решения по ценообразованию третьей волны. Эти решения могли обрабатывать сотни ценовых сценариев, используя комбинацию технологий последнего поколения и лучшие эконометрические практики.

В течение последних 15 лет мы наблюдаем, что внедрение поведенческого ценообразования с помощью продвинутых технологий позволяет ритейлерам увеличивать прибыть на 3-20% в зависимости от рыночного сегмента. До того, как мы рассмотрим, как работают алгоритмы ценообразования, давайте посмотрим, где начинается поведенческое ценообразование.

Азы поведенческого ценообразования

Есть масса простых, но одновременно эффективных практик, которые могут применить на практике все ритейлеры. Вот несколько практических советов для тех, кто хочет заняться оптимизацией ценообразования:

Правило трех. Выше мы уже показали, как появление третьей опции на чашку кофе помогло увеличить продажи кофе. Всегда лучше предлагать по меньшей мере три варианта покупателям. Можно назвать эту модель «хороший – лучший – самый лучший» или как угодно по-другому. Но убедитесь, что ваши клиенты могут выбрать ту альтернативу, которая им по душе.

Подталкивание по умолчанию. Предлагая клиентам альтернативу, вы не заставляете их принять конкретное решение о покупке. В большинстве случаев, это может означать купить лучшее или самое лучшее. Но оформление ценников словами «лучшая цена», «лучшее предложение» и т. п — хороший пример того, как на практике можно подтолкнуть клиента к покупке.

Ценовой порог. Ценовые пороги – это особые невидимые зоны, которые означают предельную цену, которую готов заплатить покупатель. Например, большинство покупателей в Европе готовы купить среднюю шоколадку менее чем за 1 евро. И как только стоимость шоколадки превышает 1 евро, желание ее купить мгновенно падает. Знать такие ценовые пороги очень важно для повышения прибыли, но при этом удерживая лояльность покупателей.

Ценовые якоря. Пример Apple с новым телефоном по необоснованно высокой цене, которая была снижена сразу после выпуска его на рынок, является хорошим примером работы ценового якоря. Зачеркните предыдущую цену и напишите более привлекательную, и вы увидите, как мощно работают ценовые якоря.

Эффект подарка. Отличной мотивацией для покупателя является получение чего-то сверх купленного. Карта лояльности, возможность вернуть или поменять товар, и другие услуги создают дополнительную ценность, которая так привлекательна для клиентов.

Это базовые практики, которые могут служить хорошей стартовой площадкой для ритейлера, который хочет оптимизировать свое ценообразование. Но несмотря на то, что эти практики уже проявили себя в деле, ритейлер должен всегда проверять и отслеживать их эффективность и то, помогают ли они работать с вашей целевой аудиторией.

Однако, если вы хотите иметь влияние на рынок и получить настоящее стратегическое конкурентное преимущество, этих простых вещей не хватит. Для того, чтобы полностью использовать потенциал поведенческой науки в ритейле, необходимо применять автоматизированные платформы ценообразования на базе машинного обучения.

Поведенческое ценообразование 2.0

В 2010-х годах продвинутые алгоритмы наконец позволили внедрить поведенческое ценообразование на постоянной и масштабируемой основе. Для того, чтобы понять, как оно работает в деталях, сначала надо посмотреть на концепции эластичности цены и динамического ценообразования.
Эластичность цены зависит напрямую от покупательской психологии, так как она показывает, как желание купить зависит от изменения цены. Обрабатывая миллиарды данных о продажах, промоакциях и изменениях цен, продвинутая платформа ценообразования может точно определить, как изменится спрос на продукт при изменении цены. Концепция динамического ценообразования также очень проста: цены на товары должны меняться в соответствии с изменением покупательского поведения.

Работу нейронных сетей в платформах по ценообразованию можно разделить на три этапа:

Анализ влияние кросс-эластичности и десятков других ценовых и неценовых факторов (например, привлекательность промоакций, позиционирование по отношению к конкурентам, относительное позиционирование цены внутри категории и др.);
В зависимости от цели ритейлера (увеличение продаж или выручки) система предлагает лучшие цены после обработки миллионов возможных сценариев;
Алгоритм разрабатывает прогноз спроса в диапазоне 5-8 недели для того, чтобы добиться ключевых бизнес-показателей и достичь стратегических целей розничной сети.

В отчете McKinsey «Новое лицо ритейла», выпущенном в 2020 году, говорится, что «предлагая персонализированный опыт покупателям, в магазине или онлайн, требуется глубокое и детальное понимание клиента и его пути к принятию решения: от индекса к индексу, от категории к категории – для того, чтобы оперативно идентифицировать и прогнозировать повышение или понижение спроса.»

В заключении надо отметить, что те, кто считает поведенческое ценообразование отчасти дискриминирующим подходом, могут быть в чем-то правы. Но давайте посмотрим на это с другой стороны. Поведенческая экономика позволяет индивидуально подходить к ценообразованию. И будем честными, не так уж плохо, если покупатели всегда будут получать те предложения, которые им нужны, а ритейлеры – лояльных клиентов и отличные финансовые результаты.

Просто о динамическом ценообразовании: машинное обучение в управлении выручкой и оптимизации ценообразования - 2 часть

2020-09-25T10:07:38.583Z

Продолжаем делиться с вами статьей Axsoft с самими лучшими примерами динамического ценобразования.

Обсудим, как компании в транспортной индустрии, в сфере гостеприимства и в электронной коммерции используют подходы к динамическому ценообразованию.

Транспорт и логистика: динамическое ценообразование для перевозчиков в формате ride-share

Сети Uber и Lyft стали мощными соперниками официальному транспорту и таксомоторным паркам на всех континентах. С 2015 года заметно, что система общественного транспорта в США теряет пассажиров. По мнению исследователей из Университета Кентукки, каждый год с момента прихода новых транспортных перевозчиков, загруженность метрополитена уменьшается на 1,3%, а загруженность автобусов на 1,7%. Чем больше клиентов пользуется перевозчиками в формате ride-share, тем больше эффект. Авторы считают, что через восемь лет процент увеличиться до 12,7%.

Перевозчики в формате ride-share стремяться увеличить выручку от растущей базы водителей и пассажиров. «Динамическое ценообразование управляет ограничениями загрузки, увеличивая или уменьшая цены на поездки, чтобы выровнять спрос и предложение, — говорит Алекс из Perfect Price. — В качестве примера можно привести резкое повышение цен на Uber, которое сохраняет количество доступных машин, выталкивая часть пассажиров с рынка и повышая привлекательность поездок для водителей».

Uber использует машинное обучение, чтобы прогнозировать «где, когда и сколько запросов на поездки компания получит в каждый конкретный момент времени». Особое внимание уделяется прогнозированию спроса во время спортивных мероприятий, праздников или плохой погоды.

Лидер в области пассажирских перевозок увеличивает цены (например, в 1,8 или 2,5) на каждую поездку, если количество пассажиров в округе больше, чем количество доступных машин. Спрос может быть особенно высок в канун Нового года, на Хэллоуин, по вечерам в пятницу и субботу и во время государственных праздников. Cтоимость поездок обновляется в режиме реального времени, и уровень повышения цены зависит от наличия большого количества свободных водителей.

Сегмент Hospitality: эффективное использование номерного фонда с гибкой ценовой политикой

Статичное ценообразование на номера в отелях стало экономически неэффективным с развитием интернета и прозрачными ценами. В 2004 году Hilton и InterContinental начали экспериментировать с динамичным ценообразованием. Годом позже к ним присоединились сети Accor, Hyatt и Starwood, которые также внедрили гибкие модели ценообразования для некоторых из своих корпоративных клиентов.

Гостиничный бизнес использует машинное обучение для принятия решений по ценообразованию и управлению номерным фондом, используя информацию, извлеченную из огромного объема внутренних и внешних данных.

Starwood Hotels (часть сети Marriott c 2016) использует аналитику данных, чтобы сверять цены на номера с текущим спросом. В 2014 году сеть внедрила систему оптимизации выручки (Revenue Optimizing System, ROS) стоимостью более 50 миллионов долларов США.

ROS собирает воедино внутренние и внешние данные и анализирует их в режиме реального времени для прогнозирования спроса и формирования оптимальных цен. Внутренние данные включают в себя информацию о предыдущем или текущем бронировании номеров, отменах брони, количестве проживающих, поведении постояльца во время бронирования, типе номеров и их стоимости. Поведение постояльца на сайте во время бронирования и тип клиента (одинокий путешественник или человек из большой группы, приехавшей на конкретное мероприятие) влияет на рекомендацию цены.

Программное обеспечение по управлению выручкой также учитывает данные о климате и погоде, цены на номера в конкурирующих отелях, шаблоны поведения при бронировании на других веб-ресурсах и проверяет наличие концертов или других общественных мероприятий в районе, где расположен отель.

Стоимость номеров, соответствующая постоянно изменяющимся рыночным условиям, позволяет гостиничной сети эффективно управлять номерным фондом и увеличивать выручку. Cогласно старшему вице-президенту Global Loyalty Дэвиду Флюеку, система на базе машинного обучения помогла Hilton увеличить точность прогнозирования спроса на 20% c 2015.

E-commerce: ценообразование на базе машинного обучения для ритейлера одежды

Все большее число ритейлеров, которые владеют и традиционными магазинами, и онлайн-каналами продаж, вливается в ряды пользователей решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы точнее реагировать на изменения спроса.

Еще в 2013 году агентство по изучению вопросов ценообразования Profitero отметило, что Amazon ежедневно меняет цены 2,5 миллиона раз. Чтобы помочь вам представить масштаб работы над изменением цен этой онлайн-компании, приведем такие факты: Walmart и Best Buy, работающие только офлайн, в этом ноябре ежедневно меняли цены 54 633 и 52 956 соответственно.

Издание Business Insider выяснило, что 72% ритейлеров планируют инвестировать в решения на базе искусственного интеллекта и машинного обучения к 2021 году.

В качестве примера давайте посмотрим, как исследователи Крис Джонсон Феррейра, Бин Хонг Алекс Ли и Давив Симчи-Леви из Harvard Business School и Massachusetts Institute of Technology подошли к решению задачи оптимизации ценообразования для сайта распродаж дизайнерской одежды и аксессуаров с помощью машинного обучения.

Rue La La работает только в онлайн-режиме. Ритейлер устраивает распродажи длительностью от одного до четырех дней (далее «кампании») на коллекции похожих товаров (далее «стили»). Товары, которые продавали сразу во время кампании и для продажи которых не требовались дальнейшие промоакции, называются стилями первой волны. Продажи этой одежды составляют львиную долю выручки ритейлера. Поэтому менеджменту требовался технологический инструмент, который бы поддержал ценообразование и прогнозирование спроса.

«Так как большой процент товаров первой волны продается до окончания кампании, можно было бы увеличить цены на них и при этом продолжать их успешно продавать. С другой стороны, некоторые из товаров первой волны продаются лишь на половину товарных запасов к моменту окончания периода распродажи, и это может означать, что цена на них слишком высока. Эти наблюдения стали предпосылками для разработки инструмента ценообразования, который даст Rue La La возможность использовать доступные данные для увеличения выручки от продажи товаров первой волны», объясняют авторы проекта.

Исследователи закончили этот проект в два этапа. Во-первых, они создали модель прогнозирования спроса для первых представленных товаров. Данные по чекам с начала 2011 до середины 2013 года и распродажам по особым случаям использовались для обучения модели. «Эти данные включают в себя количество проданных SKU, цены, начало промокампании, длительность кампании и начальное количество запасов товаров», — рассказывают специалисты.

Ритейлер также предоставил данные о товаре: торговую марку, цвет, размер, цену, предложенную производителем, и место в классификации ассортимента. Товары были сгруппированы следующим образом: каждый товар (во всех размерах) принадлежит определенному стилю, набор стилей формирует подкласс, подклассы – класс, а классы собираются в подразделения. Эти свойства – цена стиля, размер скидки и примерная цена конкурирующих стилей — связаны с ценой. Спрос на определенный стиль зависит от цены на конкурирующие. Цена конкурирующих стилей является референтной для покупателей. Референтная цена — это цена, которую покупатель готов платить за товар или услугу.

Во-вторых, ученые использовали данные прогнозирования как информацию для модели ценообразования, чтобы максимально увеличить прибыль. В итоге был внедрен финальный алгоритм, который решает задачу ценообразования для всего ассортимента, учитывает эффект референтной цены, и используется для принятия решения о ценообразования для каждодневной деятельности розничной сети.

«Мы просчитали финансовые и рыночные результаты нашего решения для ценообразования для стилей в различных ценовых диапазонах в рамках шестимесячного пилотного проекта с Rue La La, в котором учитывали 6000 товаров, — говорит Дэвил Симчи-Леив в статье 2017 года в журнале MIT Sloan Management Review. — В конце концов, программное обеспечение для поддержки принятия решений привело к увеличению выручки компании на 10%. Это увеличение выручки напрямую повлияло на прибыль».

Создание решения по динамическому ценообразованию на основе машинного обучения: какие факторы необходимо учесть?

Если в готовых продуктах нет необходимых для вашего бизнеса характеристик, подумайте о том, чтобы создать собственное решение. Конечно, разработка продукта требует значительных ресурсов: команды функциональных экспертов, разработчиков, специалистов в области data science и других сотрудников, достаточнго количество времени и бюджета для этой работы.

Ниже представлены факторы, которые стоит учитывать при внедрении стратегии динамического ценообразование на базе определенного решения.

Возможность использования стратегии динамического ценообразования

Алекс Шартсис рекомендует компаниям определить, эластичен ли спрос на товары и услуги. «Следует учитывать самый важный фактор – подойдет ли динамическое ценообразование вашей компании. Ваши покупатели готовы платить динамическую цену за товары или услуги?». Цена считается неэластичной, когда ее увеличение ведет в процентном отношении к небольшому проседанию в спросе, меньшему, чем процент увеличения цены.

Например, люди продолжать использовать электричество или воду, несмотря на разную их стоимость в течение дня. Также спрос неэластичен для бензина. Авторы аналитического отчета Review of Income and Price Elasticities in the Demand for Road Traffic Phil Goodwin Джойс Даргей и Марк Хэнли установили, что, если цена на горючее увеличится на 10%, объем потребляемого бензина упадет только на 2,5% в год, и далее приведет к 6% уменьшения спроса в долгосрочной перспективе.

С другой стороны, когда покупатели легко могут найти альтернативу товару или услуге, которые стали для них слишком дорогиими, спрос эластичен (например, пара джинс определенного бренда), и тогда вы можете использовать динамическое ценообразование.

Большой объем и высокое качество данных

Данные — это внутренний и главный компонент для создания любой системы с помощью модели машинного обучения. Структурированные и очищенные исторические данные (данные о прошлых мероприятиях) – это необходимое требование для обучения высокопроизводительной модели, так как точность результатов ее работы зависит от качества данных.

Обучение модели влечет за собой подпитку алгоритма с данными для обучения, необходимыми для анализа, после чего будет сформирована финальная модель, способная найти целевую ценность в новых данных. В нашем случае, целевая ценность выражена в числах – оптимальной цене.

Набор данных должен содержать информацию, представляющую максимально возможное количество вариантов: историю цен на каждую услугу или продукт, сопроводительную информацией о потребностях покупателей, внутренние и внешние факторы, влияющие на цены. Данные о ценах конкурентов тоже важны для того, чтобы принимать взвешенные решения. По факту, 85% ритейлеров, которые участвовали в исследовании Retail Systems Research в апреле 2018 года, признали, что основная их задача – это успевать за ценами конкурентов.

Cтилианос Кампакис добавляет, что плюсом будут данные о чувствительности к цене со стороны покупателей. «Если у компании есть возможность даже просто проэксперементировать с ценами, чтобы понять чувствительность к ценам на различные товары, это будет очень ценным источником информации».

Задавайте ценовые границы в модели

Очень важно устанавливать минимальную цену для того, чтобы обеспечить требуемую прибыль, и максимальную, чтобы имидж бренда совпадал с ценой. Например, эксперты McKinsey рекомендуют ритейлерам включать ограничения по ценам конкурентов, чтобы избежать цен, значительно их превышающихДля базовых товаров (антоним KVI – товары, которые обеспечивают ценностное восприятие больше всего) ценовая разница больше 30-50% может демотивировать покупателя снова вернуться в этот магазин.

Следите за результатами и меняйте цены при необходимости

Решение позволяет компаниям уточнять интервалы, через которые цены необходимо менять. Основатель Perfect Price замечает, что этот инструмент может автоматически обновлять цены и делать это часто – каждые несколько минут, недель или месяцев, в зависимости от системы.

Хорошая практика для того, чтобы избежать оттока клиента – это проверять данные динамической модели ценообразования, считает Cтилианос Кампакис. «Для этой цели лучше всего проводить A/B тестирования на небольшой части вашей клиентской базы, чтобы посмотреть, как отреагируют пользователи», — объясняет специалист по data science.

Мониторинг производительности модели и адаптация характеристик (в данном случае ценовых факторов) также необходима. «Убедитесь, что вы обновляете модель через регулярные интервалы времени. Например, если вы онлайн-ритейлер, такие факторы, как модные тенденции, могут сделать вашу ценовую модель устаревшей. Поэтому вам надо создать процесс обновления модели, который можно будет проводить каждый год или квартал», — добавляет Кампакис. Специалисты по data science учитывают скорость устаревания данных для того, чтобы планировать тестирование производительности модели.

Заключение

Значение эффективной стратегии ценообразования для деятельности любой компании трудно отрицать. Компании, работающие в интернете, действуют в высококонкурентной среде, когда потребитель может с легкостью сравнить цены на товары или услуги (даже перед походом в магазин за продуктами) и выбрать то предложение, которое соответствует его потребностям и возможностям.

В то же время, предприниматели могут воспользоваться продвинутыми технологиями, которые появились вместе с увеличением вычислительных мощностей, сокращением объемов хранимых данных и большей доступностью данных для глубокого анализа, чтобы отвечать рыночным условиям правильными ценами.

Динамическое ценообразование можно применять и для управления выручкой (когда товарные запасы могут испортиться или их ограниченное количество), и для оптимизации ценообразования. В этом отношении машинное обучение позволяет компаниями внедрять динамическое ценообразование в большом масштабе, принимая во внимание сотни, если не тысячи ценовых факторов, включая эластичность цены, и показывать определенные цены клиентским сегментам, которые готовы их платить.

Если вы хотите обсудить вопросы, связанные с оптимизацией ценообразования в вашей компании, напишите нам data@korusconsulting.ru

Просто о динамическом ценообразовании: машинное обучение в управлении выручкой и оптимизации ценообразования

2020-09-10T13:10:57.949Z

Представьте, что вы собираетесь открыть сеть междугородних автобусных перевозок. Какую стоимость билетов вы бы установили, чтобы не только покрыть расходы на каждый маршрут, но и получить средства на рост и развитие своего бизнеса? Вы бы установили фиксированную цену, цену конкурентов или использовали оба варианта?

В реальной жизни, чтобы попасть на современный высококонкурентный рынок, вам нужна более сложная стратегия ценообразования и готовность быть гибкими, чтобы реагировать на изменения. Две основные задачи, которые приходится решать компаниям в этом отношении — это управление выручкой и оптимизация ценообразования.

Мы поговорили с экспертами из Perfect Price и Prisync, а также со специалистом в области data science из Академии Тессеракта, чтобы понять, как бизнес может использовать машинное обучения в динамическом ценообразовании для достижения целей по выручке.

Cтратегия динамического ценообразования для начинающих и ключевые подходы

Динамическое ценообразование – это подход к установлению цены на продукт или услугу в зависимости от текущих рыночных условий. Он широко используется в различных отраслях, например, в индустрии туризма и гостеприимства, транспортной отрасли, электронной торговле, энергетике и сфере развлечений. Компании используют преимущества огромного объема данных среди быстро развивающейся цифровой экономики, изменяя цены в режиме реального времени с помощью динамического ценообразования. «Динамическое ценообразование использует данные для того, чтобы понимать, как действовать так, чтобы увеличивать выручку в зависимости от любых рыночных условий», — говорит Алекс Шартсис, основатель и генеральный директор Perfect Price.

Динамическое ценообразование может использоваться в различных методах установления цены. По мнению Игита Косака из Prysinc, три основные методы – это ценообразование на основе цены, на основе конкурентов и на основе спроса.
Ценообразование на основе цен «изменяет цены динамически согласно себестоимости товара и удерживает прибыль на определенном уровне». Ценообразование на основе конкурентов учитывает цены конкурентов. Ценообразование на основе спроса говорит само за себя: цены растут вместе с растущим спросом и сокращающимся предложением — и наоборот.
Каждая из этих стратегий ценообразования имеет определенные преимущества, когда их правильно используют. Давайте обсудим, как компании могут улучшить свою производительность, используя динамическое ценообразование, и какие подводные камни могут встретиться.

Что вы получите: преимущества динамического ценообразования

Автоматизация ценообразования. Компании, которые внедряют динамическое ценообразование могут полностью или частично автоматизировать изменения цен – в зависимости от собственных потребностей. Инструменты ценообразования оценивают большое количество внутренних (товарные запасы, KPI и др.) и внешних факторов (цены конкурентов, спрос и т.п.), чтобы формировать цены, которые соответствуют ценовой стратегии компании.

Повышение конкурентоспособности. Способность компании отвечать на текущий спрос, рационально использовать товарные запасы или создавать восприятие бренда с помощью определенных ценовых решений позволяют ей оставаться на плаву, вне зависимости от текущих рыночных условий. Например, авиалиния может себя обезопасить от недопродажи билетов во время низкого сезона или накануне вылета за счет предоставления скидки на билеты.

Чего бояться: недостатки динамического ценообразования

Отдаление покупателей и их потеря. Обычно люди воспринимают нормально повышения и понижения цен при бронировании жилья или авиабилетов, но ситуация совсем другая в ритейле и агентствах по прокату автомобилей. «Покупатели не любят думать, что они заплатили больше других за тот же продукт или ту же услугу. Такая ценовая политика может привести к появлению плохих отзывов, жалоб и так далее.

Один из примеров отчуждения покупателей – это процесс, когда они добавляют товар в корзину, но не покупают его и через день-другой получают код на скидку», — объясняет Косак. Постоянные клиенты могут обидеться, если увидят, что продавец дает скидку покупателям, которые долго думают перед оплатой покупки. Задавая риторический вопрос, который должен возникнуть у клиента, наш эксперт спрашивает: «Почему же с постоянными клиентами обращаются так плохо, если они приносят больше ценности бизнесу?».

Например, динамическое ценообразование Uber может вызвать некоторые проблемы при внедрении, считает специалист в области data science Cтилианос Кампакис. Эксперт вспоминает кейсы, когда пассажиры платили огромные деньги за короткие поездки из-за особенно высокого спроса на машины, к примеру, в канун Нового года.

Такие кейcы обычно вызывают много шума, вряд ли полезного для компании. Например, история клиента Uber в Эдмонтоне, Мэтта Линдси, которому начислили 1 114,71 долларов за 20-минутную поездку, обошла многие газеты. Несмотря на то, что о повышении стоимости пассажиров предупреждают водители (как в случае с Мэттом), а также уведомления в мобильном приложении, жалобы на плохой пользовательский опыт часто появляются в интернете.

Риск ввязаться в гонку на понижение. Прозрачность цены – общая черта сегодняшнего рынка. Покупатели могут выяснить, кто продает этот товар или предлагает эту услугу дешевле, за несколько кликов и переходов. Конкуренция чрезвычайно высока, и некоторые компании резко снижают цены в ответ на снижение конкурентов. Таким образом они рискуют проиграть ценовую войну, которую они развязали. Гонка на понижение идет полным ходом, когда компания специально «просит» меньше денег и уменьшает прибыль.

Один из способов решить эти задачи – это принимать решения о ценообразовании на основе данных. Некоторые системы динамического ценообразования отслеживают и анализируют информацию о движении на рынке, спросе на товар, доступном товарном запасе, ценах конкурентов, цифровом следе покупателя, а также данные веб-аналитики (например, самые часто просматриваемые страницы, брошенные корзины, время, когда просматривались страницы) и предлагают оптимальную цену. Дополнительно эти инструменты позволяют задать границы цены.

Подходы к динамическому ценообразованию: rule-based против машинного обучения

Если говорить в терминах архитектуры программных продуктов, на рынке существуют два типа решений для динамического ценообразования.
Система rule-based строит свою работу на основании базы знаний, в которой заданы правила: факты о проблеме, основанные на экспертном знании предметной области. Эти правила представлены в формулировках «если, то». Когда программное обеспечение различает паттерн в данных, модуль реакции (часть такого программного обеспечения) выделяет связь между правилами и известными фактами. Затем это правило выполняется, и программный продукт действует согласно ему. Таким образом, системы rule-based основываются только на встроенном знании для того, чтобы отвечать на запросы современной среды, в которой они работают.

Подобные решения не отличаются гибкостью и используют правила, созданные для бизнес-целей конкретной компании. Система не может адаптировать, добавлять или удалять правила в ответ на меняющуюся среду, чтобы отвечать на необычные или неожиданные события. С появлением новых товаров или увеличением складских площадей или товарных запасов, эти инструменты требуют все больше человеческого вмешательства. Требуется добавлять новые правила, менять существующие, следить, чтобы правила не дублировались, и при этом следовать текущим бизнес-целям.

Специалист в области data science Стилианос Кампакис замечает, что у такого динамического ценообразования, основанного на принципе rule-based, те же проблемы, что и систем rule-based в целом: «Хотя алгоритм их работы прозрачен и понятен, они не могут добиться производительности решений на базе машинного обучения, за исключением примеров с очень простыми задачами».

Программное обеспечение на базе машинного обучения следует другой логике. Оно получает знания из данных (data mining), чтобы найти подходы для решения самой проблемы без прямого программирования. Чем больше данных залить в системы на базе машинного обучение, тем лучше они обучаются и лучше работают. Другими словами, такой программный продукт не нуждается в детальных инструкциях, что делать в той или иной ситуации.

Алекс Шартсис отмечает, что проблему динамического ценообразования может решить только искусственный интеллект (ИИ). Эксперт противопоставляет rule-based-системы решениям на основе искусственного интеллекта и машинного обучения и говорит, что первые не решат вопрос динамического ценообразования из-за недостатка гибкости.

По мнению Алекса, лучшие кейсы использования динамического ценообразования на базе ИИ и машинного обучения обычно используют большое количество данных о ежедневных транзакциях, когда спрос меняется и покупатели готовы заплатить динамическую цену. «Большинство не хочет платить динамическую цену за утреннюю чашку кофе, но готовы заплатить больше, например, за авиабилет», добавляет специалист.

Что же машинное обучение привносит в динамическое ценообразование? ИИ и машинное обучение позволяют проводить более глубокий анализ данных, который расширяет функциональности решения. Программное обеспечение со встроенными моделям ценообразования обладает следующими чертами и возможностями:

Гранулярная сегментация клиентов с кластерным анализом. Эти решения могут открыть неочевидные связи между конкретными характеристиками покупателя (паттерны поведения) и с высокой точностью распределить покупателей на группы.
Учет большого количества факторов для большого количества товаров

Ценообразование на основе конкурентов и атрибутов – одни из самых влиятельных факторов, которые можно учитывать для формирования цены. Это внешние факторы, такие как отраслевые тренды, сезонность, погода, место расположения. И внутренние факторы, такие как себестоимость и информация о покупателях, например, история поиска товаров или бронирования, демография, доход, устройство, с которого покупатель зашел на сайт, и в конечном итоге, желание покупателя платить.

«Наше программное обеспечение работает с массивами данных, внутренних и внешних. В зависимости от задачи, мы можем использовать широкий круг данных о погоде, траффике, конкурентах и т.д.», — говорит Шартсис.

Ценообразование на основе KPI. Компании могут установить цену на товар для того, чтобы достичь определенных показателей, например, размера прибыли, увеличения выручки, оптимизации товарных запасов и др.

Анализ данных рынка в режиме реального времени без сложных правил. Возможно в режиме реального времени автоматически оптимизировать цены в зависимости от изменяющегося спроса и рыночных условий без необходимости создавать сложные правила ценообразования.

Вычисление эластичности по цене. Решения дают пользователям возможность определять ценовую эластичность для того, чтобы заранее спрогнозировать, примут ли покупатели новую цену.

Способы применения оптимизации ценообразования и управления выручкой с помощью динамического ценообразования

Динамическое ценообразование — это не изменение цен ради изменения цен. Цель компании – определить равновесие, когда спрос и предложение совпадают, и обе стороны (поставщик услуги/товара и клиент) согласны с ее корректностью. В этом смысле, отправной точкой служит желание клиента платить.

Динамическое ценообразование можно использовать в двух различных ценовых стратегиях: при управлении выручкой и оптимизации ценообразования. Эти стратегии различаются от отрасли к отрасли и в зависимости от предлагаемого товара.

Главная цель управления выручкой – продать заинтересованным покупателям правильный товар по разумной цене в правильное время и через правильный канал. Это относится к компаниям, у которых фиксированный товарный запас, например, как авиабилеты или номера в отеле. Практика управления выручкой пришла из туристической отрасли, где набор услуг ограничен и может вскоре исчезнуть, а значит, через какое-то время они потеряют ценность, но могут быть заранее забронированы.

При оптимизации ценообразования компании прогнозируют, до какого уровня может измениться покупательское поведение (спрос) при изменении цены на товары или услуги в разных каналах продаж. В отличие от управления выручкой, оно используется для того, чтобы измерить, насколько чувствительны покупатели к изменению цены на товары, которые обычно стоят одинаково. Оптимизация ценообразования чаще всего используется в розничной торговле, где сама цена может служить одним из ключевых драйверов покупки.

В следующей части статьи мы обсудим, как в различных отраслях используется эта стратегия.

Если вам интересно обсудить собственные потребности в области оптимизации ценообразования, напишите нам на data@korusconsulting.ru

Настоящая цена: ценообразование на основе ценности в розничной торговле

2020-07-21T07:36:49.376Z

Незадолго до закрытия компания Toys R Us снизила почти все свои цены на 10-30% — так она отчаянно пыталась привлечь клиентов, но они так и не появились. Несмотря на скидку, цены на товары Toys R Us оставались завышенными, чтобы заинтересовать покупателей. За десятилетия развития рынка и конкуренции вокруг розничного гиганта Toys R Us потеряли из вида то, что их покупатели оценивают товары, сравнивая их с аналогами. В результате, ритейлеру пришлось закрыться.
Его закрытие – яркий пример того, почему ценообразование на основе ценности так важно для ритейлеров, и почему жизненно важно иметь четкое представление о том, что хотят клиенты и с какими компаниями вас сравнивают. В этой статье мы поговорим о том, что такое ценообразование на основе ценности и как его можно применять в вашем бизнесе.

Что такое ценообразование на основе ценности?

Ценообразование на основе ценности базируется на подходе к определению цен с учетом того, сколько покупатель готов заплатить. Достигнув равновесия с мнением покупателей и понимая, как они оценивают товар, ритейлер может увеличить прибыль и сохранять конкурентоспособные цены. Чтобы ценообразование на основе ценности не шло вразрез с общей стратегией, ритейлеры должны полностью понимать требования и потребности клиентов.

Однако, ценообразование на основе ценности учитывает больше факторов, чем просто готовность покупателей платить. Чтобы использовать этот тип ценообразования в полной мере необходимо точно понимать, как покупатели воспринимают ваши продукты, что они хотят, что ожидают и от товара, и от розничной сети, и какими характеристиками товар должен обладать.

Ценообразование на основе ценности привносит необходимые детали в общую стратегию ценообразования. Ценообразование на основе цен конкурентов, например, может дать общее представление о стоимости ваших товаров. Если покупатели готовы заплатить 20 долларов за футболку вашего конкурента, наверняка, они заплатят столько же и за вашу футболку. Но устанавливать цены только на основании этого фактора — означает потерять из виду краеугольный аспект для точного установления цены: вы должны отличаться от своих конкурентов и должны отстроить ваши товары, продвижение их на рынке и, соответственно, подход к ценообразованию. Поэтому, если вы потратите время, чтобы досконально выяснить, что покупатели думают про вашу компанию, ваши товары, конкурирующие товары на рынке и другие важные вещи, вы сможете вывести вашу стратегию ценообразования на новый уровень, в результате повышая продажи и прибыль.

Базовые принципы ценообразования на основе ценности

Один из способов определить, сколько покупатель готов заплатить – это рассчитать TEV (True Economic Value, истинную экономическую стоимость). Базовая формула расчета TEV следующая:

TEV = стоимость ближайшей альтернативы товару + значение отличия ценности

К примеру, ваш конкурент может продавать простую белую футболку за 10 долларов. На вашей футболке, однако, нанесен логотип уважаемого бренда. Покупатели считают, что логотип этого бренда добавляет 5 долларов к стоимости простой белой футболки. Таким образом TEV составляет 15 долларов. Расчет TEV таким образом позволяет определить, сколько покупатель готов платить за ваш товар.

Как вы могли заметить, последняя часть уравнения, отличие ценности, меняется в зависимости от целевого сегмента покупателей. Поэтому важно фокусироваться на правильном сегменте и при необходимости рассчитывать TEV по-разному для различных сегментов рынка. Для каждого конкретного товара ценность может различаться в зависимости от региона, пола, возраста или даже от конкретного покупателя. Поэтому, если вы планируете рассчитать TEV для внедрения ценообразования на основе ценности, данные от клиентов жизненно необходимы. Это можно легко сделать, если провести опросы и анкетирование покупателей, задавая релевантные вопросы правильному сегменту клиентов.

Итак, предположим, вы опросили целевую аудиторию, рассчитали TEV и установили цены на основе полученной информации, а покупатели считают, что цена слишком высокая. Почему так произошло? Потому что вы не обладаете полной информацией о том, что думают покупатели о вашем товаре. Цена может быть ниже, чем TEV, который вы рассчитали. Но почему так?

Вы знаете свой продукт от А до Я. Вы знаете его истинную стоимость, его характеристики и можете сравнить его с продуктом ваших конкурентов. Вы знаете всё то, что имеет большое значение в установлении настоящей стоимости вашего продукта, а вот ваши покупатели этого не знают. Почти всегда у покупателей более ограниченный взгляд на товар. Иногда они не знают какие-то конкретные характеристики товара и как правильно сравнивать с альтернативным товаром на рынке. Это и приводит к разнице между предполагаемой Вами ценностью и ценностью для покупателя. И первая обычно ниже, чем вторая. Причем предполагаемая ценность почти или полностью такая же, как и подсчитанный TEV.

Эффект от снижения цены товара до уровня ценности для покупателя, к счастью, может быть нивелирован правильной маркетинговой стратегий или очень хорошим продавцом — в зависимости от того, что вы продаете. Правильный маркетинг или продавец могут рассказать покупателям больше о характеристиках товара и его отличиях от продуктов-конкурентов, увеличивая таким образом стоимость.

Знание того, как ваши покупатели понимают ценность товара, несет несколько преимуществ. Понимая, как они воспринимают ваши товары, какие предложения они сравнивают с вашими и какие характеристики они ценят и ожидают, вы можете устанавливать цены, которые им понравятся.

Опросы и интервью покупателей для получения этой информации помогут вам понять, в чем главная ценность и польза вашего товара для покупателя, и сделать предложение, от которого они не смогут отказаться.

Правильное применение ценообразования на основе ценности — беспроигрышный способ увеличения выручки и продаж, а также отстройки от конкурентов. Именно стратегия ценообразования на основе ценности необходима для того, чтобы эффективно работать на современном рынке.