Предиктивное ценообразование для профессионалов ритейла

Предиктивное ценообразование

Ритейлеры должны знать не только то, какие ценовые решения являются правильными для компании, но то, как такие решения повлияют на весь портфель.

Как ритейлеры могут устанавливать конкурентные цены?

Правильный прогноз цен позволит вам всегда оставлять конкурентов позади. Но как ритейлеры могут эффективно прогнозировать цены, учитывая сложные взаимосвязи между продуктами, ценами и продажами?

Увеличьте прибыль с помощью данных о ценах

Согласно опросу eMarketer, 49.3% ответивших считают предиктивную аналитику и моделирование самым действенным методом увеличения прибыли с помощью данных о ценах и товарах. Чтобы лучше понять, как наше высококлассное решение для предиктивного ценообразования позволит вашей компании процветать на рынке, предлагаем проанализировать трудности, с которыми сталкиваются ритейлеры при прогнозировании цен, а также то, как алгоритмы машинного обучения могут сделать процесс ценообразования более эффективным.

Предиктивная аналитика: основы

Принцип предиктивного ценообразования, как правило, можно выразить простым уравнением: как цена влияет на спрос. Некоторые ритейлеры используют таблицы Excel, чтобы решить уравнение для отдельных товаров. Такой подход, однако, не работает, когда нужно переоценить 5-10 тысяч товаров.

Что должны учитывать цены

С расцветом онлайн-торговли предиктивное ценообразование должно учитывать намного больше данных, чем предоставляет таблица Excel. Вот список нескольких ценовых факторов, которыми часто пренебрегают в ценообразовании, основанном на правилах:

Спрос. Так как спрос нелинейный, повышение цен может совершенно не повлиять на спрос. При этом снижение цен сильно сильно отразится на спросе.

Психологическое ценообразование. Покупатели совершенно по-разному воспринимают изменение цен с $7 до $9 и с $9 до $11.

Конкуренты. Действия ваших конкурентов также могут влиять на ваши продажи.

Теперь уравнение цены уже не кажется таким уж простым. Поэтому ритейлеры все чаще используют алгоритмы машинного обучения, чтобы обработать и принять во внимание огромный объем разнообразных данных и выставить оптимальные цены.

Прогнозирование цены с помощью машинного обучения

Платформа предиктивного ценообразования "учится" учитывать все факторы, которые влияют на цены, на основе исторических данных. Новые алгоритмы определяют, как цены реагируют на изменения ценовых факторов в разных ситуациях, чтобы точно прогнозировать оптимальные цены при любых обстоятельствах.

Наше решение по предиктивной аналитике прогнозирует изменения объема спроса, чтобы определять правильные цены в правильное время. Используя точные прогнозы, ритейлеры увеличивают объем продаж и маржинальность.

Наш новый алгоритм ценообразования показал отличные результаты в полевых условиях. Компании, которые использовали наше решение, увеличили прибыль на 15% и объем продаж на 2.7%. Такие цифры тем более впечатляют, учитывая показатели контрольной группы (где цены выставлялись без участия алгоритмов): рост прибыли на 2.4% и падение объема продаж на 5.1%.

Преимущества предиктивного ценообразования

Такие платформы предиктивного ценообразования как Competera предоставляют ритейлерам все необходимые данные для точных прогнозов. С помощью нашей платформы вы сможете завоевать любой рынок.

Лучше оценивать вовлеченность и поведение покупателей.
Определять ценовые возможности и риски.
Прогнозировать изменения цен
Выставлять цены проактивно, а не пост‑фактум.
Запускать эффективные промо‑акции.

Нам доверяют

  • Staples
  • Delonghi
  • Onlinetrade
  • Mytoys
  • Samsung
  • Vodafone
  • Lego
  • Allo
  • Mothercare
  • Ulmart
  • Rde
  • Acer

Выставляйте цены проактивно

Воспользуйтесь платформу предиктивного ценообразования с моделированием спроса и симуляцией цен от Competera

Демо-доступ