Содержание
Консультация эксперта
Что такое динамическое ценообразование?
Для бизнеса динамическое ценообразование – это способ получить максимально возможную в текущих обстоятельствах выручку. Некоторые компании закладывают механизмы математического расчета цены в алгоритмы и не ставят об этом в известность потребителей, другие заявляют о динамическом ценообразовании открыто. Например, на сайте РЖД указаны подробные сведения о том, по каким принципам меняются тарифы, и пассажирам даны подсказки, как можно сэкономить на билетах.
Сейчас все большее влияние на динамику ценообразования оказывают искусственный интеллект (ИИ) и технологии машинного обучения. С их помощью автоматически осуществляется сбор и обработка больших массивов данных. Современные мощности позволяют делать это быстро и тем самым оперативно реагировать на малейшие изменения рынка. На основе полученных данных алгоритмы, учитывающие различные факторы, формируют цены. На торговых онлайн-площадках цены могут изменяться с периодичностью в считанные минуты или даже секунды.
Факторы, влияющие на динамическое ценообразование
На динамическое ценообразование может влиять множество факторов – как внутренних, так и внешних. К внутренним относятся такие параметры, как заполненность складов и количество товара на конкретном складе, сроки годности товаров, данные о затратах на их производство и/или закупку и хранение, динамика продаж, KPI по количеству продаж, целевые даты и другие маркетинговые данные.
Среди внешних факторов отметим следующие:
- данные конкурентов – стоимость товаров и их доставки, наличие на маркетплейсах и складах, длительность и география доставки, отзывы и рейтинги;
- временные данные – время суток, день недели, праздники;
- погодные и сезонные факторы;
- региональные данные, связанные с событиями в конкретном регионе и особенностями спроса в нем;
- установленное производителем или регулируемое государством максимальное и/или минимальное ограничение цены;
- исторические данные о ценах, спросе, транзакциях и т.п.
Современные технологии позволяют задействовать в расчетах произвольное количество влияющих на цены факторов. Алгоритмы машинного обучения постоянно совершенствуются на основе новых поступающих данных о прошлых изменениях цен и влиянии этих изменений и сопутствующих им факторов на продажи. Благодаря этому повышается точность определения наиболее подходящей ценовой стратегии бизнеса. Чем больше данных доступно, тем лучше модель машинного обучения прогнозирует оптимальные цены.
Важен не только объем собранных данных для расчета цены, но и их качество. Именно от него зависит эффективность алгоритма, применяемого для прогнозирования спроса и автоматизации ценообразования. Ключевыми показателями качества являются полнота, прозрачность и согласованность данных.
Стратегии динамического ценообразования
Существуют три основные стратегии динамического ценообразования:
- На основе цены. В данной модели формирование цены основывается на двух главных факторах – себестоимости товара и удержании прибыли на заданном уровне.
- На основе конкурентов. Учитываются, в первую очередь, цены, которые конкуренты запрашивают за тот же самый или аналогичный товар.
- На основе спроса. Чем выше спрос, тем выше цены, и наоборот.
Эти стратегии были выработаны еще во времена, когда применялись традиционные алгоритмы обработки данных, способные учитывать очень ограниченное количество влияющих факторов – обычно от одного до трех. Использование алгоритмов машинного обучения существенно расширяет возможности учета влияния на ценообразование самых разнообразных факторов – как исторических, так и происходящих в моменте.
Консультация эксперта
Технологии поддержки динамического ценообразования
Динамическое ценообразование позволяет не только массово изменять цены в зависимости от флуктуации факторов влияния, но и показывать потребителям цены, основываясь на том, к какой из ранее выделенных групп они относятся. Остановимся на этих технологиях подробнее.
Роль данных и аналитики
Современные технологии обеспечивают динамическое формирование цен с помощью моделей и алгоритмов различной сложности. Самым простым методом является анализ исторических данных об эластичности спроса по цене, в результате которого выявляется оптимальная стоимость, которая максимизирует прибыль ритейлера.
Усложненная модель, предполагающая большую точность и адаптивность – вероятностное динамическое ценообразование с непрерывно или дискретно изменяемыми ценами. После построения модели ее параметры распределения постоянно уточняются таким образом, чтобы в расчет принимались случайные и детерминированные факторы продаж.
Еще один подход к динамическому ценообразованию – это модель, учитывающая прогнозирование спроса. Она оптимальна для товаров, цены на которые подвержены только незначительным изменениям или вообще не меняются в течение длительного времени. Анализируется влияние на спрос таких факторов, как регион, день недели и время, наличие скидок и акций, цен на схожие товары и т.д., а также используются метрики, индексы и коэффициенты.
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения вывели методики динамического ценообразования на новый уровень эффективности. Они позволяют собирать, обрабатывать и анализировать на несколько порядков больше данных, чем люди. Алгоритмы могут в режиме реального времени мониторить динамику спроса и покупок в зависимости от цен и других параметров, и по итогам самостоятельно изменять цены. Такие опции незаменимы для маркетплейсов и крупных продавцов, но они подходят и для малого бизнеса. Глубокий многофакторный анализ данных позволяет ритейлерам более быстро реагировать на изменения спроса и безошибочно прогнозировать цены.
ИИ и технологии машинного обучения способны выполнять автосегментацию клиентов, определяя явные и неочевидные связи между паттернами поведения покупателей. Алгоритмам можно задать любые условия, которых они должны придерживаться при формировании ценообразования – например, получение определенного размера прибыли или реализация складских остатков за ближайший месяц.
Консультация эксперта
Автоматизация и инструменты для расчета цен
Система Imprice производит интеллектуальную автоматическую сегментацию аудитории и предлагает готовые стратегии ценообразования для каждого сегмента и сценария. Алгоритмы выявляют все взаимосвязи внутри ассортимента и определяют роль каждого товара в продажах. В случае изменения приоритетных факторов цены пересчитываются мгновенно, эту процедуру можно запускать с интервалом в 10 минут или более.
На этапе внедрения эксперты Imprice предлагают комплексы эффективных ценовых стратегий и помогают адаптировать их под специфику компании. Проведя аудит вашего ассортимента, они разделят его на сегменты с разным «ценовым поведением» на основе бизнес-задач, оговоренных условий, выявленных алгоритмами ролей и внутренних связей товаров. Для каждого сегмента будет выбрана наиболее оптимальная система ценообразования. Затем эксперты настроят сегменты и инструменты мониторинга в системе Imprice. После этого поддержку системы динамического ценообразования сможет осуществлять ваш сотрудник.
В системе Imprice реализована оптимизация цен по актуальному спросу, учитывающая не только стандартные, но и непредсказуемые факторы – такие, как скачки курсов валют, экономический кризис, резкий рост спроса, политическая нестабильность. ИИ отслеживает динамику спроса в режиме реального времени и выставляет вероятную лучшую цену на текущий день либо неделю. В ходе дальнейшего мониторинга при повышении спроса ИИ поднимает цену, при снижении – уменьшает, и повторяет этот цикл в течение определенного периода, пока на какое-то время не закрепится самая лучшая цена. Использование данных об актуальном спросе решает проблему недостаточности объема исторических данных для полноценного анализа на старте.
ИИ-алгоритмы Imprice используются для оптимизации цен в любой отрасли ритейла, в том числе для индивидуального ценообразования каждой торговой точки сети и каждого региона интернет-магазина. Модульность системы позволяет распределить затраты на внедрение системы динамического ценообразования, поэтапно подключая новые опции.
Расскажем подробнее о принципах работы ИИ-модулей Imprice:
- Автоматическое определение роли каждой товарной позиции. Модуль находит наиболее востребованные (KVI) товары в вашем ассортименте и для каждого из них определяет рекомендованную методику ценообразования. Алгоритмы вычисляют, какие цены для каких товаров выгоднее – минимальная, среднерыночная и т.п.
- Автоматическое определение основных конкурентов. Анализ производится на базе истории изменений цен конкурентов и данных о ценах из учетной системы компании. Для каждого товара выявляется список товаров конкурентов, влияющих на его продажи, и их цены учитываются при расчете.
- Автоматическая оптимизация цен по критерию «максимум валовой прибыли» или «максимум продаж». Модуль, принимая в расчет взаимозаменяемость и дополняемость товаров, выявляет оптимальные наборы цен, при которых весь ассортимент или отдельный его сегмент даст компании максимум валовой прибыли, выручки или количества проданных единиц.
Imprice легко интегрируется с учетными системами и каналами продаж через API, после чего односторонний или двусторонний обмен данными между ними осуществляется автоматически.
Консультация эксперта
Преимущества динамического ценообразования
Динамическое ценообразование может выглядеть достаточно сложным механизмом с точки зрения реализации. Однако у него есть преимущества как для онлайн, так и для офлайн ритейлеров, благодаря которым вложения окупаются и прибыль компании растет. Конечно, если используемые для ценообразования средства автоматизации настроены и работают правильно, а данные собраны качественно.
Перечислим ключевые выгоды для бизнеса:
- Увеличение продаж и достижение других бизнес-целей путем выставления обоснованно оптимальной стоимости товара.
- Повышение конкурентоспособности за счет быстрого реагирования на текущий спрос.
- Возможность быстро распродать складские запасы определенных товаров и не остаться в убытках.
- Получение дополнительной информации для формирования портрета целевой аудитории, что помогает улучшить не только ценообразование, но и другие маркетинговые стратегии.
- Рост удовлетворенности клиентов, приобретающих услугу или товар по устраивающей их цене.
В сущности, динамическое ценообразование помогает бизнесу постоянно находить баланс между ценой и объемом продаж.
Часто задаваемые вопросы
С чего начать внедрение в компании динамического ценообразования?
Вы можете начать применять динамическое ценообразование, приобретя специализированное программное решение – такое, как Imprice. Для начала вам нужно будет определиться с целями. Целью может быть достижение определенного объема продаж в единицах или рублях, максимизация прибыли или стабилизация финансового состояния компании. Отталкиваясь от озвученных вами целей, специалисты настроят в программе правила ценообразования. Например, если товар пользуется низким спросом, вы можете установить его цену чуть ниже, чем у конкурентов, но выше заданного минимума.
Для компаний каких отраслей актуально динамическое ценообразование?
Динамическое ценообразование широко используется в различных областях онлайн и офлайн ритейла. Оно весьма востребовано в сфере услуг, стоимость которых напрямую зависит от времени суток, дня недели, различных событий – в HoReCa, транспортной отрасли, индустрии туризма, сфере развлечений и т.п. В последнее время динамическое изменение цен применяется на маркетплейсах и в целом в онлайн-торговле практически повсеместно, особенно среди мультиканальных ритейлеров, розничных сетей и оптовых поставщиков, ассортимент которых содержит тысячи наименований товаров.
Может ли динамическое ценообразование принести компании убытки?
Может, если алгоритмы формирования цен настроены неправильно, используют недостаточные или ошибочные данные. Кратковременные убытки в самом начале внедрения и тестирования системы динамического ценообразования допустимы. Но после отладки, при условии использования зрелых инструментов автоматизации и привлечения опытных специалистов, она должна приносить прибыль.
Что эффективнее: ценообразование, основанное на исторических данных или на актуальном спросе?
Оптимально использовать и исторические, и актуальные данные. Большинство программных продуктов, задействующих ИИ и машинное обучение, оперирует историческими данными. Но на начальном этапе их может быть недостаточно для достоверного прогнозирования, к тому же в ситуации непредсказуемых внешних событий и других резких изменений они могут быстро стать нерелевантными. Исходя из этого, решения, использующие алгоритмы Real-time оптимизации цен по актуальному спросу, обеспечивают большую надежность, чем те, которые работают только с историческими данными.
Резюме
Динамическое ценообразование позволяет ритейлерам подстроиться под интенсивно изменяющийся мир и использовать различные внешние обстоятельства и внутренние факторы для получения максимальной прибыли. Сейчас для этого существуют все инструменты, и тенденции показывают, что они год за годом будут развиваться, используя растущие возможности ИИ, машинного обучения, роботизации и других технологий, которые только зарождаются.
Переход на динамическое ценообразование стимулирует компанию провести аудит бизнес-процессов, связанных с маркетингом и продажами, пересмотреть сегментирование целевой аудитории, позиционирование, подходы к ценовому регулированию. Внедрение автоматизированной системы динамического ценообразования дает возможность в режиме реального времени получать анализ всех интересующих показателей спроса и продаж. Это помогает не только регулировать цены, но и комплексно сформировать более эффективные маркетинговые стратегии, повысить прибыльность бизнеса и удовлетворенность клиентов.
Консультация эксперта
