Решения / Оптимизация цен

Оптимизация цен и промо

Эластичность спроса, оценённая по вашим продажам, превращается в рекомендованную цену и глубину промо по каждому SKU и сегменту — пересчёт ежедневно и тест до раскатки на весь каталог.

Ценообразование Выручка ML
Пересчёт ежедневно
по 100% ассортимента
Эластичность по сегментам
а не одно правило на каталог
Сначала тест
на подвыборке, против текущих цен
Для кого

Pricing-, категорийным и e-commerce менеджерам с каталогом, в котором цена ставится по привычке, а не по расчёту.

Короткий ответ

Модель оценивает, как спрос реагирует на цену по каждому товару и сегменту — на вашей истории транзакций, ценах конкурентов там, где вы их собираете, и прошлых акциях. Она рекомендует цену и глубину скидки внутри ваших ограничений: минимальная маржа, MAP, договорённости с брендами. Любое изменение сначала обкатывается на подвыборке и только потом идёт на весь каталог.

Проблема

Цены ставятся по правилу наценки и двигаются вслед за конкурентом, и во что обошлось каждое решение, никто не знает.

01

Одна наценка на всё

Плоское правило маржи оценивает товар с лояльным спросом ровно так же, как биржевой, где покупатель сравнивает три вкладки. Вы теряете маржу на первом и объём на втором каждый день.

02

Глубина скидки берётся наугад

Тридцать процентов выбрано потому, что в прошлый раз было тридцать. Тех, кто купил бы и так, никто не отделяет, поэтому скидка записывается в успех и повторяется.

03

На движение конкурента — рефлекторное снижение

Падение цены где-то отзеркаливают за сутки и по тем товарам, где конкурент вообще не при чём. Рефлекс быстрый, ненаправленный и напрямую вычитается из маржи.

Как это работает

От триггера до результата, по шагам.

01

Восстанавливаем историю цен и спроса

Цены, акции, остатки, цены конкурентов там, где вы их собираете, и периоды, которые нужно исключить. Эластичность, посчитанная на грязной истории, — уверенное число, показывающее не туда.

02

Считаем эластичность там, где её можно посчитать

Товарам с достаточной вариацией цены — своя эластичность по сегментам; остальным — группировка по категории и атрибутам. Мы честно помечаем, где что, а не выдаём и то и другое за одинаково надёжное.

03

Фиксируем ограничения вместе с вами

Минимальная цена и маржа, MAP и договорённости с брендами, максимальное изменение за период, округление и психологические цены. Модель рекомендует только внутри того, что бизнес реально разрешает.

04

Тестируем до раскатки

Новые цены включаются на части товаров или магазинов, сравнимые остаются как были. Маржа и объём сравниваются между группами до того, как что-то применяется широко.

05

Пересчитываем ежедневно и следим

Рекомендации обновляются с новыми продажами, остатками и ценами конкурентов и приходят в PIM или на витрину. Эластичность переоценивается по графику: кривые спроса не стоят на месте.

До / после

Что меняется на практике.

Сейчас, руками
×Одно правило наценки на весь каталог
×Глубина промо по привычке
×Снижения конкурента зеркалятся рефлекторно
×Сколько стоила скидка в марже, никто не знает
Когда автоматизация работает
Цена и глубина промо рекомендуются по SKU и сегменту
Скидки рассчитываются по измеренной эластичности
Ответ конкуренту только там, где он важен
Эффект по марже и объёму измерен на тестовой группе
Что вы получаете

Внедрение, а не демо.

Очищенную историю цен, акций и спроса, которая остаётся у вас
Оценки эластичности по сегментам с явной степенью уверенности
Слой ограничений: минимумы, MAP, округление, лимиты изменений
Схему теста, сравнивающую новые цены с контрольной группой
Ежедневные рекомендации в ваш PIM или на витрину
На чём построено

Мы строим в вашем стеке, а не переводим вас на свой. Ниже — то, к чему это решение подключается чаще всего. Другие системы — вопрос объёма работ, а не препятствие.

Python statsmodels PyMC LightGBM BigQuery dbt Airflow Shopify Power BI
Срок до продакшна8–12 недель
Цена внедренияФикс. цена
Первый шагБесплатный мини-аудит
Честные ограничения

Когда это решение вам не подходит.

·Если цены зафиксированы договором или регулятором, оптимизировать нечего, и мы скажем это на аудите, а не после счёта.
·Если цены за два года почти не двигались, эластичность учить не на чем. Честный первый шаг — структурированный ценовой тест, а не модель.
·Если несколько крупных клиентов договариваются о каждой цене отдельно, это проект про процесс продаж, а не про модель ценообразования.

Что чаще всего спрашивают

Нет. Эластичность часто низкая, и модель повышает цену там, где спрос к ней нечувствителен, не реже, чем снижает. Оба направления ограничены вашими правилами.

Связанное

Где это стоит в остальной работе.

Услуга
Интеграции систем
Более широкая услуга, к которой это относится: чтобы системы надёжно обменивались данными.
Решения
Прогноз спроса и продаж
Прогноз спроса по каждому SKU и периоду, пересчитываемый ежедневно по вашей истории продаж, сезонности, акциям и срокам поставки.
Решения
Мониторинг цен конкурентов
Цены, наличие и ассортимент конкурентов собираются каждый день, сопоставляются с вашими SKU и превращаются в короткий список товаров, где ваша цена действительно неверна.
Решения
Сегментация клиентов (RFM/ML)
Вся база кластеризована по поведению и ценности с ежедневным пересчётом, каждый сегмент описан человеческим языком и записан в CRM и рассыльщик как поле, по которому можно таргетировать.

Приходите с процессом, который болит.

Мини-аудит бесплатный: разбираем вашу версию этого процесса и прямо говорим, окупится ли автоматизация. Если да — вы получаете объём работ и фиксированную цену.