Как ценовые модели могут увеличить прибыль крупного ритейлера

Ценовые модели на уровне категории и отдельно взятого SKU

Оптимизация цены на уровне портфеля/категории

Проблема

Стоимость одного продукта в категории влияет на стоимость других продуктов. Соответственно, меняя цену одного товара, ритейлер вызывает цепную реакцию во всей группе сходных товаров — в восприятии покупателя.

Без учета взаимосвязей внутри портфеля невозможно точно определить, какие продукты требуют изменения цен, как много таких продуктов и когда лучше не менять цены. Поэтому тонкая настройка архитектуры ценообразования на уровне портфеля — сложная и трудоемкая задача.

Решение

Чтобы максимизировать KPI на уровне портфеля, будь-то объем продаж, оборот или прибыль, ритейлеру нужны ценовые модели, которые не только учитывают эластичность продуктов, но и включают в расчет коэффициенты пересечения эластичности с другими родственными продуктами. Все эти коэффициенты собираются в одно математическое уравнение, результатом работы которого становятся оптимальные цены в портфеле товаров.

С помощью этой модели оптимизации розничный торговец может реализовать так называемые «дифференцированные» цены — рекомендуемые изменения цен по портфелю, чтобы максимизировать нужный параметр (объем продаж, оборот или прибыль).

В результате принятия решений на уровне портфеля учитывается изменение цены для каждого SKU и взаимное влияние конкурентов (факторы внешней среды).

Данные, необходимые для портфельного ценообразования, — это продажи продуктов, их цены и цены конкурентов на аналогичные продукты за последние три года.

Оптимизация цены на уровне отдельного SKU

Проблема

Простая зависимость количества продаж от изменения цен дает понимание только для «вакуумной модели» и не учитывает множество дополнительных факторов, влияющих на продажи в условиях реального рынка.

Ценовая эластичность — нелинейная зависимость объема продаж продукта и его цены. Учитывая природу этого коэффициента, довольно сложно найти правильную цену, которая обеспечит максимальный доход, то есть позволит увеличить цену продукта и не повлияет негативно на объем его продаж.

Решени

Используя расчет эластичности, ритейлер может найти такие ценовые позиции отдельного продукта, которые помогут с высокой точностью прогнозировать, сколько единиц будет продано с той или иной ценой и как эта цена повлияет на целевые бизнес-показатели.

Основные преимущества такого подхода в том, что кривые эластичности максимально приближены к условиям «реальной жизни» и могут использоваться для:

• тестирования разных цен на продукты в пределах интервала;
• получения более точных прогнозов объема продаж и прибыли по разным сценариям переоценки;
• получения списка конкурентов, которые действительно влияют на продажи ритейлера.

Данные, которые необходимы для построения такой модели, сходны с данными, которые используются для портфельного ценообразования: нужна информация о продажах продуктов, их ценах и ценах конкурентов на аналогичные товары за последние 3 года.

Визуализация моделей для быстрого обнаружения возможностей для переоценки

Ценовые сегменты

Очень сложно заранее знать, какую цену на товар с тем или иным набором характеристик покупатели считают оправданной. Часто товары со сходными характеристиками продаются по цене, которая больше подходит для премиальных или, наоборот, более дешевых продуктов. В обоих случаях, ритейлер теряет прибыль.

Товары с похожим набором характеристик группируются в глазах покупателя в «кластеры», или сегменты, и покупатель имеет четкое представление о том, какую минимальную, среднюю и максимальную сумму денег он готов потратить в каждом из этих сегментов.

Алгоритмы оптимизации ценообразования группируют продукты в визуальные «кластеры», центры и внешние границы которых видны на графике. Такая диаграмма помогает быстро определить, к какому ценовому сегменту относится тот или иной продукт. Кроме того, на нем сразу виден «безопасный для продаж» интервал ценовой дисперсии.

Чтобы рассчитать формулу и построить эту диаграмму, ритейлеру нужны данные о продажах товара и его медианная стоимость за определенный период (день, неделя, месяц) за последний год.

«Магические» уровни цен

Покупатель классифицирует продукты по субъективному показателю их «ценности».

В зависимости от этого, он относит товары в ценовые сегменты и категории с четкими граничными значениями и, как следствие, продажи максимальны вокруг центра этих сегментов и стремятся к нулю на их границах. При этом субъективное отнесение покупателем товара к определенной группе далеко не всегда соответствует матрице ассортимента ритейлера.

В категории товаров всегда есть ценовые точки, в которых продажи максимальны, и точки, в которых продаж нет. Зная такие «максимумы» и «минимумы», ритейлер может значительно нарастить продажи, так как вероятность попасть в «комфортную» для покупателя цену значительно возрастает.

Используя такую визуализацию, менеджер будет отчетливо видеть:

• ценовые уровни, в которых продажи будут максимальными;
• границы цен, за которые лучше не выходить.

Кроме этого, этот подход поможет не повторить ошибку за конкурентом, если тот вступает в «мертвую зону» и теряет продажи.

Чтобы построить такую диаграмму, нужны продажи категории на уровне SKU за последний год и взвешенные на продажи цены.

«Ценовая лестница» или оптимальные ценовые интервалы

Ценовая стратегия похожа на игру в шахматы.

Если продолжать метафору с шахматами, чтобы победить в этой игре, нужно точно понимать поведение продуктов-лидеров категории:

• в каких ценовых точках они продаются чаще всего;
• каков ценовой диапазон: от премиальной цены в дорогих сетях до глубокого промо или регулярной цены в дискаунтере.

При помощи этого графика можно быстро выстроить ценовую стратегию по лидерам категории и ответить на множество вопросов:

• В какие цены я сейчас «играю»?
• Какое позиционирование у магазина по цене относительно ключевых конкурентов?
• Каким оно должно быть?
• Есть ли на рынке незакрытые ценовые ниши, которые можно использовать?

Для построения такого графика нужны данные о минимальной, максимальной и медианной цене за товар по периодам и сетям.

Оптимальная промо-нагрузка

Промо-нагрузка растет. Часто поставщики и ритейлеры устраивают «промо-войны», из которых сложно выйти, не теряя продаж или доли рынка. Невозможно определить, какую стратегию в таком случае нужно выбирать: запускать или деактивировать глубокие скидки, предлагать низкие цены каждый день и пр.

Иногда простого взгляда на процент продаж товара с промо (по категории и по товарам-лидерам) достаточно, чтобы понять где промо-нагрузка является недостаточной, а где — избыточной.

Глядя на продажи продуктов с разным процентом продаж по акции, легко увидеть, у кого она является оптимальной, а кто неоправданно много продает по акции, и выбрать умеренную промо-нагрузку.

Для построения такой диаграммы нужны цены и промоакции топ-100 SKU в категории.

Заключение

Есть много способов, при помощи которых ритейлер может увеличить требуемые бизнес-показатели.

Каждый из них требует работы с Big Data, использования технологий машинного обучения и экспертного контроля для эффективной работы ценовых моделей.

Если вы один из тех ритейлеров, которые хотят попробовать все преимущества работы с ценовыми моделями, запросите пилотную версию Competera и протестируйте оптимизацию ценообразования на вашей продуктовой линейке.