Аналитика цен: использование данных и технологий для оптимизации ценовых стратегий

Основные концепции ценообразования

С этой задачей справляется рыночный подход к ценообразованию, который часто совмещают с затратным или используют независимо от него. В рамках рыночных методов стоимость определяется по результатам анализа цен на такой же или аналогичный товар у конкурентов. Также в расчет берется изучение уровня спроса, потенциальной ценности продукта для потребителей и других влияющих на цены экономических факторов.

Наиболее сложной и при этом точной является параметрическая концепция ценообразования. Она предусматривает многоуровневое выполнение расчетов, а в классической модели для оценки и интерпретации их результатов принимают участие эксперты. Сейчас с этой задачей могут справиться технологии искусственного интеллекта и машинного обучения и привлечение специалистов не является обязательным. Развитие технологий позволило применять этот метод не только в крупных компаниях, способных позволить себе высокие затраты на разработку сложных алгоритмов расчетов, но и в малом бизнесе. Именно параметрические методы максимально точно определяют цены, которые обеспечивают оптимальное соотношение продаж и прибыли.

Факторы, влияющие на ценообразование

При ценообразовании учитывается множество факторов, влияющих на определение стоимости товара или услуги – от расходов на производство и рекламу до паттернов поведения клиентов.

Перечислим ключевые факторы влияния:

1. Себестоимость, рассчитываемая на основании постоянных и переменных расходов на производство.
2. Цены конкурентов и другие параметры их ценовой политики.
3. Ценность продукции для клиента – ее определение помогает установить цену, соответствующую готовности клиентов заплатить за продукт определенную сумму.
4. Спрос и его изменения в зависимости от цены и других параметров.
5. Жизненный цикл товара. Считается, что в начале жизненного цикла можно устанавливать цены выше среднерыночных, а на последних стадиях – ниже.
6. Государственное регулирование. Нужно учитывать правовые параметры, следствием которых являются дополнительные затраты или ограничения на реализацию продукции.
7. Сезонные и календарные факторы – например, высокий спрос на цветы перед 1 сентября и 8 марта.
8. Экономическая обстановка – средняя зарплата, покупательская способность, уровень инфляции, обменные курсы.
9. Региональные данные, связанные с особенностями спроса в конкретной местности.
10. Результаты исторических данные о ценах, спросе, транзакциях и т.п.

Сейчас среди ритейлеров популярно использование динамического ценообразования, идея которого основана на частом изменении стоимости товара или услуги в зависимости от комплекса различных факторов. В рамках этого подхода цены, особенно на онлайн-площадках, могут меняться постоянно – даже с интервалом в несколько минут.

Источники данных для анализа цен

При сборе данных для формирования цен и их анализе можно использовать как информацию из открытых источников, так и данные, хранящиеся в учетных системах компании. Из внутренних источников для анализа необходимы исторические данные о ценах, объеме и динамике продаж, запасах, понесенных затратах и т.п. Также ценность представляют прайс-листы поставщиков.

Источниками внешних данных для анализа становятся, в первую очередь, сайты маркетплейсов и других торговых площадок. В некоторых сферах бизнеса также доступны специализированные базы данных. Алгоритмы выполняют парсинг конкурентов – цен, количества единиц товара в наличии, стоимости доставки, акций, скидок и других данных. По результатам обработки собранной информации алгоритмы производят подробный анализ и формируют рекомендации о ценообразовании.

Методы сбора и анализа данных

На сегодняшний день сбор и обработка данных о ценах конкурентов, понесенных компанией затратах, полученной прибыли и остальных параметров, необходимых для формирования цен, осуществляется автоматически. Для этих целей существуют специализированные программы и сервисы разного уровня сложности – от простых парсеров до многофункциональных платформ.

Перечислим несколько популярных методов сбора и анализа данных:

1. Сравнение с конкурентами. Производится изучение цен на такие же или аналогичные продукты, реализуемые конкурентами. Всех конкурентов анализировать смысла нет – помимо трудоемкости, это еще и нерелевантно. Нужно выявить ключевых конкурентов, чьи позиционирование и целевая аудитория совпадают с вашими. В ходе анализа выявляются средние цены, ценовой диапазон, динамика цен. По итогам анализа можно выставить цену, чуть более выгодную потребителям, чем цена у конкурентов.
2. Конъюнктурный анализ. В его рамках осуществляется сбор данных о текущей состоянии отрасли, рыночной активности, сезонных колебаниях, динамике продаж. Анализ данных позволяет корректировать цены в соответствии с актуальными условиями и тенденциями.
3. Ценовой рейтинг. Метод направлен на оценку того, насколько справедливой целевая аудитория воспринимает цену на товар или услугу. В процессе сбора обратной связи покупателям предлагается ответить на вопрос, считают ли они текущую цену на продукт справедливой, завышенной или заниженной. Дополнительно можно узнать их мнение о том, какую конкретно цену они считают идеальной для продукта. Анализ ответов позволяет выявить приемлемый для большинства респондентов ценовой диапазон.
4. Совместный анализ. Целевой аудитории предлагается выбрать одну из нескольких вариаций продукта с частично различающимися характеристиками и разными ценами. Метод позволяет определить ключевые характеристики продукта, влияющие на выбор клиентов и их готовность платить определенную цену.
5. Прогнозирование оптимальной цены. Респондентам предлагается несколько диапазонов цен для ответа на вопрос, купят ли они товар с определенными характеристиками за указанную сумму. Это помогает выявить взаимосвязи между стоимостью и уровнем спроса.
6. Индикатор ценовой чувствительности. Для сбора данных нужно провести опрос целевой аудитории и выяснить, какой ценовой диапазон для каждого из товаров потенциальные покупатели считают приемлемым. В отличие от предыдущего метода, этот опрос открытый – потребителям предлагается самим озвучить стоимость, а не выбрать из предложенных вариантов.

Современные технологии позволяют автоматизировать как сбор и анализ статических данных, так и опросы с целью получения обратной связи от состоявшихся и потенциальных покупателей. Алгоритмы работают с большими объемами данных, благодаря чему для глубокого анализа можно использовать любые интересующие срезы данных в различных комбинациях.

Технологии для оптимизации цен

Расскажем о наиболее зрелых и востребованных технологиях, позволяющих автоматически вычислять приемлемые для потребителей и адекватные рынку цены на товары и услуги.

Использование аналитических платформ и инструментов

Одним из удачных примеров такого решения является российская облачная система динамического ценообразования Imprice. Ее алгоритмы, усиленные уникальной методологией автоматического определения товарных ролей, позволяют учитывать десятки факторов для формирования оптимальных цен. Сегментация целевой аудитории также производится автоматически, для каждого из сегментов и сценариев система Imprice предлагает готовые стратегии ценообразования.

Алгоритмы определяют роль в продажах каждой товарной позиции из ассортимента. Цены пересчитываются моментально при изменении приоритетных факторов. В системе Imprice реализована оптимизация цен по актуальному, а не только историческому спросу. Это позволяет учитывать стандартные и непредсказуемые факторы влияния. ИИ отслеживает динамику спроса и выставляет вероятную лучшую цену на определенный интервал времени, затем мониторит изменение спроса и повторяет этот цикл, пока не будет выявлена самая лучшая цена.

Система динамического ценообразования Imprice быстро разворачивается в облаке. С помощью гибкого API она легко интегрируется с учетными системами и каналами продаж, после чего их можно использовать в качестве источников данных.

Искусственный интеллект и машинное обучение в ценообразовании

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют не просто собирать цены конкурентов и сравнивать их. Они анализируют большие объемы данных и автоматически принимают обоснованные решения об изменении цен на основе комплексного анализа множества переменных. Алгоритмы машинного обучения постоянно совершенствуются, используя данные об изменениях цен и других параметров, и их влиянии на динамику спроса и продаж.

Чем больше данных поступает на вход алгоритмам машинного обучения, тем с большей точностью они анализируют изменения спроса и безошибочно прогнозируют цены. Также они автоматически сегментируют потребителей на основе многофакторного изучения их клиентского поведения. В алгоритмах можно задать любые условия, которых они должны придерживаться при формировании цен – например, продажа не менее определенного количества единиц товара за неделю. Все это в совокупности позволяет бизнесу выстроить эффективную ценовую политику.

Роль облачных вычислений и автоматизации процессов

Укрепляется тенденция производить сбор и анализ данных в облаке, без необходимости нагружать сервера компании, закупать дорогостоящее высокопроизводительное оборудование и специализированное программное обеспечение. Облачные системы ценовой аналитики используют мощности дата-центра, позволяющие в считанные мгновения обрабатывать большие массивы данных. Работу в облачной системе можно начать в любой момент, ее развертывание и внедрение не занимает много времени. Как правило, производители таких систем, ориентируясь на потребности своей целевой аудитории, делают их максимально гибкими в настройках и с понятным интерфейсом.

Современные технологии позволяют автоматизировать практически все рутинные процессы – от сбора данных до установления цен в соответствии с многочисленными заданными параметрами, условиями и ограничениями. Люди участвуют только в настройке систем оптимизации цен и дальнейшем изучении отчетов об эффективности ценообразования – которые также автоматически рассылает система.

Методы оптимизации ценовых стратегий

Бизнес постоянно ищет способы совершенствования ценовых стратегий, чтобы определить баланс, при котором он получает максимальную прибыль, используя различные внешние обстоятельства и внутренние факторы себе на пользу. Перечислим наиболее успешные методы оптимизации ценовых стратегий.

Динамическое ценообразование

При динамическом ценообразовании учитывается большее количество внешних и внутренних факторов, чем при статическом. Среди внешних факторов – время суток, день недели, погода, наличие на маркетплейсах конкуретных товаров и их сроки доставки, рейтинг товаров и десятки других. К внутренним факторам относятся сроки годности товаров, заполненность складов, анализ динамики продаж, KPI по количеству продаж в рублях или единицах, целевые даты и другие маркетинговые данные.

Облачная система ценообразования Imprice, о которой мы начали рассказывать выше, позволяет выстроить динамическое ассортиментное ценообразование с индивидуальной эффективной стоимостной стратегией для каждого сегмента. Ее алгоритмы оптимизируют не стоимость каждого отдельного товара, а цену всего «товарного портфеля» с учетом взаимного влияния позиций и всех связей внутри ассортимента.

Ценообразование на основе потребительской ценности

При ценностном ценообразовании бизнес устанавливает цены, ориентируясь в первую очередь на ценность товара или услуги для целевой аудитории. Предварительно нужно провести детальное и основательное изучение своей целевой аудитории и ее сегментацию. Необходимо понять приоритеты, убеждения, ожидания, сомнения, проблемы, страхи, ограничения и другие факторы, влияющие на решение потребителя о приобретении того или иного продукта или услуги.

Глубокий поведенческий анализ целевой аудитории позволяет определить ключевые факторы ценности для конкретного продукта и установить цены, соответствующие воспринимаемой покупателями ценности. В основе метода лежит идея о том, что потребители готовы платить большую цену за товары или услуги, представляющие для них лично значительную ценность. Дополнительным бонусом такого подхода является чувство удовлетворенности клиентов, проявляющееся в рекомендациях компании или бренда друзьям, написании положительных отзывов, повторном обращении и других признаках лояльности.

Конкурентный анализ и его роль в стратегии ценообразования

Анализ конкурентной среды является одним из самых распространенных методов оптимизации цен. Он актуален для бизнеса любого масштаба и может выполняться как на базовом уровне, путем сравнения цен, так и в расширенном виде, когда учитываются также стоимость, сроки и география доставки, наличие товара на маркетплейсах и складах, отзывы и рейтинги. Для различных регионов могут быть использованы разные стратегии формирования цен, поскольку конкурентная среда, например, в Москве и небольшом поселке отличается.

Конкурентный анализ может эффективно сочетаться с другими подходами к аналитике цен. В совокупности с ними он помогает бизнесу определить оптимальные ценовые стратегии, чтобы сохранять конкурентоспособность, не снижая при этом прибыль.

Преимущества и вызовы использования аналитики цен

Большинство потребителей перед покупкой сравнивает цены на выбранный товар в нескольких магазинах – тем более, что в онлайне это занимает несколько минут, а то и секунд. В таких условиях пренебрегать аналитикой цен, не сверяясь хотя бы с ценами конкурентов, означает обречь себя на потерю значительной части клиентов. Производя анализ, вы исследуете также объемы рынка, количество конкурентов и их подходы, поведение лидеров в своей отрасли. Все это ведет к определению оптимальной стратегии ценообразования, росту продаж и максимизации прибыли. Но на этом преимущества ведения ценовой аналитики не исчерпываются.

Перечислим дополнительные бизнес-выгоды от использования аналитики цен:

• увеличение рентабельности рекламы;
• улучшение позиционирования компании или бренда;
• повышение точности ассортиментного планирования;
• адаптация к быстро изменяемым рыночным условиям;
• оперативная распродажа остатков;
• получение скидок от поставщиков в случае сравнения их предложений с предложениями конкурентов;
• планирование акций и скидок;
• рост лояльности потребителей к бренду или компании.

При анализе важно не только количество и диапазон собранных данных, но и их качество. К основным критериям качества данных относятся их полнота, прозрачность, достоверность, актуальность, согласованность. От уровня качества данных напрямую зависит эффективность алгоритмов, применяемых для прогнозирования спроса и автоматизации ценообразования.

Резюме

Использование технологий для всестороннего анализа цен и формирования наиболее выгодного для компании и приемлемого для потребителей ценообразования – одно из основных конкурентных преимуществ в современном мире. Может показаться, что такой подход наиболее актуален для онлайн-ритейла, но интеллектуальное ценообразование успешно применяют и компании, оказывающие услуги в различных сферах, и офлайн-магазины.

Разнообразие инструментов для автоматизации ценообразования таково, что можно найти на любой бюджет решение, учитывающее ваши потребности, цели и задачи, специфику и подходы к формированию цен. Мониторинг цен конкурентов и других влияющих на ценообразование факторов стал проще и доступнее, а интеграции позволяют включать в анализ данные из различных открытых и локальных источников. Вы можете полностью доверить ценообразование средствам автоматизации или использовать их частично, оставив за специалистами определение стратегий, мониторинг и контроль процессов. Системы анализа цен интенсивно развиваются вместе с расширением возможностей ИИ, машинного обучения и других технологий – и эта тенденция будет только усиливаться.