Рішення / Оптимізація цін

Оптимізація цін і промо

Еластичність попиту, оцінена за вашими продажами, перетворюється на рекомендовану ціну і глибину промо по кожному SKU та сегменту — перерахунок щодня і тест до розкатки на весь каталог.

Ціноутворення Виручка ML
Перерахунок щодня
по 100% асортименту
Еластичність по сегментах
а не одне правило на каталог
Спершу тест
на підвибірці, проти поточних цін
Для кого

Pricing-, категорійним та e-commerce менеджерам з каталогом, у якому ціна ставиться за звичкою, а не за розрахунком.

Коротка відповідь

Модель оцінює, як попит реагує на ціну по кожному товару і сегменту — на вашій історії транзакцій, цінах конкурентів там, де ви їх збираєте, і минулих акціях. Вона рекомендує ціну і глибину знижки в межах ваших обмежень: мінімальна маржа, MAP, домовленості з брендами. Будь-яка зміна спершу обкатується на підвибірці і лише потім іде на весь каталог.

Проблема

Ціни ставляться за правилом націнки і рухаються слідом за конкурентом, і в що обійшлося кожне рішення, ніхто не знає.

01

Одна націнка на все

Пласке правило маржі оцінює товар з лояльним попитом так само, як біржовий, де покупець порівнює три вкладки. Ви втрачаєте маржу на першому і обсяг на другому щодня.

02

Глибина знижки береться навмання

Тридцять відсотків обрано тому, що минулого разу було тридцять. Тих, хто купив би й так, ніхто не відділяє, тому знижка записується в успіх і повторюється.

03

На рух конкурента — рефлекторне зниження

Падіння ціни десь віддзеркалюють за добу і по тих товарах, де конкурент узагалі ні до чого. Рефлекс швидкий, неспрямований і напряму віднімається від маржі.

Як це працює

Від тригера до результату, крок за кроком.

01

Відновлюємо історію цін і попиту

Ціни, акції, залишки, ціни конкурентів там, де ви їх збираєте, і періоди, які треба виключити. Еластичність, порахована на брудній історії, — впевнене число, що вказує не туди.

02

Рахуємо еластичність там, де її можна порахувати

Товарам з достатньою варіацією ціни — своя еластичність по сегментах; решті — групування за категорією й атрибутами. Ми чесно позначаємо, де що, а не видаємо і те й інше за однаково надійне.

03

Фіксуємо обмеження разом з вами

Мінімальна ціна і маржа, MAP і домовленості з брендами, максимальна зміна за період, округлення і психологічні ціни. Модель рекомендує лише в межах того, що бізнес реально дозволяє.

04

Тестуємо до розкатки

Нові ціни вмикаються на частині товарів або магазинів, порівнянні залишаються як були. Маржа й обсяг порівнюються між групами до того, як щось застосовується широко.

05

Перераховуємо щодня і стежимо

Рекомендації оновлюються з новими продажами, залишками і цінами конкурентів та приходять у PIM чи на вітрину. Еластичність переоцінюється за графіком: криві попиту не стоять на місці.

До / після

Що змінюється на практиці.

Зараз, руками
×Одне правило націнки на весь каталог
×Глибина промо за звичкою
×Зниження конкурента дзеркалять рефлекторно
×Скільки коштувала знижка в маржі, ніхто не знає
Коли автоматизація працює
›Ціна і глибина промо рекомендуються по SKU і сегменту
›Знижки рахуються за виміряною еластичністю
›Відповідь конкуренту лише там, де він важливий
›Ефект по маржі й обсягу виміряно на тестовій групі
Що ви отримуєте

Впровадження, а не демо.

›Очищену історію цін, акцій і попиту, яка залишається у вас
›Оцінки еластичності по сегментах з явним рівнем упевненості
›Шар обмежень: мінімуми, MAP, округлення, ліміти змін
›Схему тесту, що порівнює нові ціни з контрольною групою
›Щоденні рекомендації у ваш PIM або на вітрину
На чому побудовано

Ми будуємо у вашому стеку, а не переводимо вас на свій. Нижче — те, до чого це рішення підключається найчастіше. Інші системи — питання обсягу робіт, а не перешкода.

Python statsmodels PyMC LightGBM BigQuery dbt Airflow 1С Shopify Power BI
Строк до продакшну8–12 тижнів
Ціна впровадженняФікс. ціна
Перший крокБезкоштовний міні-аудит
Чесні обмеження

Коли це рішення вам не підходить.

·Якщо ціни зафіксовані договором або регулятором, оптимізувати нічого, і ми скажемо це на аудиті, а не після рахунку.
·Якщо ціни за два роки майже не рухалися, еластичність вчити немає на чому. Чесний перший крок — структурований ціновий тест, а не модель.
·Якщо кілька великих клієнтів домовляються про кожну ціну окремо, це проєкт про процес продажів, а не про модель ціноутворення.

Що найчастіше запитують

Ні. Еластичність часто низька, і модель підвищує ціну там, де попит до неї нечутливий, не рідше, ніж знижує. Обидва напрями обмежені вашими правилами.

Повʼязане

Де це стоїть в решті роботи.

Послуга
Інтеграції систем
Ширша послуга, до якої це належить: щоб системи надійно обмінювалися даними.
Рішення
Прогноз попиту та продажів
Прогноз попиту по кожному SKU і періоду, що перераховується щодня за вашою історією продажів, сезонністю, акціями та строками постачання.
Рішення
Моніторинг цін конкурентів
Ціни, наявність і асортимент конкурентів збираються щодня, зіставляються з вашими SKU і перетворюються на короткий список товарів, де ваша ціна справді неправильна.
Рішення
Сегментація клієнтів (RFM/ML)
Уся база кластеризована за поведінкою та цінністю з перерахунком щодня, кожен сегмент описано людською мовою і записано в CRM та розсильник як поле, за яким можна таргетувати.

Приходьте з процесом, який болить.

Міні-аудит безкоштовний: розбираємо вашу версію цього процесу і прямо кажемо, чи окупиться автоматизація. Якщо так — ви отримуєте обсяг робіт і фіксовану ціну.