Интеллектуальное решение повышает эффективность работы с динамическим розничным ценообразованием с помощью Data-driven подходов

задача

Масштабироваться и автоматически поддерживать множество форматов / регионов / кластеров и моделей ценообразования

Формирование разных ценовых матриц для разных регионов и форматов является очевидной задачей ценообразования, так как разные форматы формируют разное ценностное предложение. Регионы и города отличаются покупательским поведением и спросом на одни и те же товары

Но сегодня категорийные менеджеры и отделы ценообразования должны опуститься до уровня отдельных групп и кластеров магазинов. В одном городе может быть несколько магазинов одного формата, но расположенных в разных локациях с разным уровнем дохода покупателей и конкурентном окружении. Не стоит терять валовый доход там, где нет жёсткого конкурентного окружения; а там, где уровень конкуренции высокий, требуется корректировать цены, чтобы удержать относительное ценовое позиционирование у покупателей

Звучит просто, но если перемножить количество кластеров на количество SKUs в ассортиментной матрице, сложность решения этой задачи возрастает по экспоненте

• В одном из проектов внедрения SmartPricing заказчик сформировал более 30 кластеров магазинов при средней активной ассортиментной матрице в 15 000 SKUs, что задало масштаб задачи ценообразования в 450 000 ценовых единиц
• Решение data-driven динамического ценообразования SmartPricing изначально разработано с учетом структуры розничной компании и поддерживает три основных уровня ценообразования: формат/географический регион (населенный пункт)/ кластер магазинов

Это означает, что вся статистика продаж размечена в соответствии с этой структурой для локализации расчета коэффициента ценовой чувствительности и уменьшения ошибок расчетов. При переоценках вы можете задавать все параметры и ограничения, на каждом уровне соблюдая иерархию. Таким образом, вы можете установить параметры и ограничения на уровне формата по умолчанию, и они будет действовать для всех регионов и кластеров. Или вы можете установить свои специфические параметры и ограничения для выбранного региона и кластера, рассчитывая локализованную ценовую матрицу именно для этого кластера магазинов

Масштабироваться и поддерживать разные форматы, регионы и кластеры — автоматически

Разные форматы и регионы требуют разных ценовых матриц: покупательское поведение, уровень конкуренции и воспринимаемая ценность товара отличаются даже внутри одного города

Сегодня ценообразование должно учитывать не только формат или регион, но и кластеры магазинов, расположенных в разных локациях

Одни магазины могут работать в условиях высокой конкуренции, другие – в более спокойной среде. И терять маржу там, где можно зарабатывать больше, – ошибка

На практике задача усложняется мгновенно: чем больше кластеров, тем больше уникальных ценовых матриц. Например, сеть с 30 кластерами и ассортиментом в 15 000 SKU сталкивается уже с 450 000 ценовыми единицами, требующими регулярного обновления

Сегодня рынок гораздо сложнее:

• KVI нужно пересматривать чаще
• они должны учитывать канал продаж, формат и конкретную локацию
• список конкурентов определяется не для всей сети, а отдельно по категориям
• Ретейлеры конкурируют не только между собой, но и с растущим числом специализированных магазинов

Как правило, компания одновременно ведёт несколько направлений:

• стратегия ценообразования и ценовое позиционирование
• динамическое регулярное ценообразование
• конкурентное ценообразование и управление KVI
• промо и сезонные активности
• ценообразование новинок и СТМ