Спасибо за вопрос!
Ваша заявка успешно отправлена. Вы получите подтверждение на почту.
Ценообразование (Price Optimization) – набор инструментов, аналитических и оптимизационных алгоритмов на базе машинного обучения (ML), а также бизнес-процессов и методологий для повышения финансовой эффективности бизнеса.
Внедрение систем оптимизации регулярного ценообразования, ценообразования акций и распродаж позволяет максимизировать доходность через механизмы предиктивных моделей спроса, подкрепленных глубокой аналитикой ценовых корзин и зон, эффективного конкурентного ценообразования и стратегий ценового позиционирования на рынке.
В условиях быстроменяющегося рынка и массовой цифровизации покупатели получают информацию о ценах со скоростью клика, и такая информация часто служит важным доводом для принятия решения о покупке. Выстроить эффективную модель ценового позиционирования без учета всех возможных факторов, влияющих на спрос, не теряя при этом прибыль, становится все сложней. Передовые оптимизационные алгоритмы с легкостью решают подобные задачи, снимают влияние человеческого фактора при формировании цены и повышают прибыльность бизнеса.
Скачайте бесплатно исследование «Стратегия ценообразования: как бороться за покупателя, повышая рентабельность бизнеса»
Получите бесплатно чек-лист для подготовки розничной сети к новым вызовам рынка 2022
Конкретные показатели будут зависеть от многих факторов, как внешних, так и внутренних. Тем не менее, в ходе наших проектов по оптимизации ценообразования мы видим результаты по увеличение валового дохода на 3-10%, при точности прогноза в 98%.
Например, у нашего клиента, торгового дома «Вимос», уже в пилотном проекте по использованию системы ценообразования на базе платформы Competera выручка выросла на 10%, а валовая прибыль на 9%.
В ручном режиме невозможно отследить все факторы, которые влияют на формирование правильных цен. Здесь на помощь приходят автоматизированные платформы, которые оптимизируют цены. Они построены с помощью инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения. Машинное обучение помогает решать следующие задачи:
При омниканальной модели неважно, в каком из каналов компания работает с покупателем, о нем формируется единое представление и история покупок. Чтобы сформировать ценовую политику при омниканальности, нужно ответить на несколько вопросов. Какие цены должны быть первичными? Что важнее – цена в магазине или в интернете? Как оптимизировать бизнес ритейлера с помощью ценообразования так, чтобы он был конкурентоспособным в любых каналах продаж? Из-за разницы процессов по сравнению с одно- и мультиканальной подходами важно учитывать несколько важный правил при оптимизации цен.
Выбор конкретного метода ценообразования зависит от многих внутренних и внешних факторов, специфичных для каждого ритейлера. Но в общем случае стоит комбинировать несколько подходов. Каждый товар в вашем ассортименте занимает определенное место, и вы не можете использовать единый подход к формированию цены ко всем SKU.
Модель динамического ценообразования – это продажа одного и тоже продукта разным группам покупателей по разным ценам. Ритейлеры используют этот метод в двух форматах:
Стратегия ценообразования – это системный подход, направленный на формирование оптимальных цен на каждый продукт. Но в рамках этой стратегии есть различные методы ценообразования:
Стратегия ценообразования не существует обособленно и плотно интегрирована с общими приоритетами розничной сети. Ритейлер может занять позицию поглощения своего сегмента рынка (через демпинг цен), выбрать экспансию (открытие большого количества магазинов на свободных территориях) или же постараться удержать доли рынка и т. д., при этом стратегия ценообразования будет являться одним из инструментов.
Многое зависит от конкретного сегмента, но так или иначе стратегия ценообразования будет ориентироваться на конкурентную среду (в том числе и на отсутствие конкурентов). Выбранная стратегия будет служить ориентиром в тактических решениях: как в отдельный момент времени принимать решение по ценам и на каких принципах.
Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.
Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.