Оптимизация цен: гайд для e-commerce

Сегодня цены в e-commerce меняются быстрее, чем тренды в TikTok, поэтому оптимизация цен — одна из приоритетных задач ритейлеров. Если вы не способны быстро реагировать на рыночные изменения и адаптировать цены, то прямо сейчас ваша ценовая стратегия работает против вас.

Слишком высокая цена? Покупатели идут к конкурентам. Слишком низкая? Прощай, норма прибыли. Секрет успеха — в поддержании баланса и быстрой реакции на изменения.

В этом гайде мы рассмотрим ключевые методы оптимизации цен, главные вызовы и ошибки в управлении ценами, а также эффективные стратегии оптимизации, которые помогут удержать клиентов и повысить прибыль.

Содержание:

Что такое оптимизация цен и почему она важна

Основные подходы к оптимизации цен

Инструменты и технологии для оптимизации цен

Как потребители реагируют на изменение цен

Оптимизация цен для повышения прибыльности

Ключевые метрики эффективности оптимизации ценообразования

Что такое оптимизация цен и почему она важна

Оптимизация цен — это стратегия управления ценами на товары, которая базируется на показателях спроса и предложения, действиях конкурентов, поведении покупателей и т. д.

Цена остается одним из основных факторов, формирующих покупательное поведение людей. Поэтому ритейлерам нужно найти баланс между ценой и спросом. Когда цены слишком высокие, спрос падает, поскольку покупатели начинают искать альтернативы. Когда цены слишком низкие, спрос и продажи растут, но интернет-магазин может терять маржу и работать в убыток.

Оптимизация цен включает глубокий анализ и комплексную работу с данными: изучение эластичности спроса, конкурентов, сезонных факторов, операционных затрат интернет-магазина и психологических драйверов покупки.

Эффективная оптимизация цен позволяет:

1. Максимизировать прибыль. Оптимальный баланс между ценой и спросом повышает прибыльность без рисков потери маржи.
2. Повысить конверсию. Адаптация цены под поведенческие и сезонные факторы снижает порог ценовой чувствительности и способствует продажам.
3. Поддержать конкурентоспособность. Динамическая оптимизация цен в ритейле обеспечивает своевременную реакцию на рыночные изменения, поддерживая конкурентоспособность.

Основные подходы к оптимизации цен

Оптимизация цен требует продуманного подхода, а значит, и понимания разных моделей ценообразования. Давайте рассмотрим традиционные модели ценообразования и новые подходы к оптимизации цен с помощью современных инструментов и решений.

Традиционные модели ценообразования

К наиболее распространенным классическим подходам к установлению цен относится метод наценки, ценообразование на основе конкуренции и ценообразование на основе восприятия ценности. Это простые и понятные стратегии, однако они не всегда «успевают» за динамикой e-commerce.

Cost-Plus Pricing: метод наценки

Ценообразование на основе затрат (Cost-Plus Pricing) — это модель ценообразования, которая строится по формуле: «цена = затраты * (1 + наценка)». В затраты входит сумма, потраченная на закупку или производство продукции (зарплаты, аренда офиса, амортизация и т. п.).

Преимущества:

• простой расчет, отсутствие потребности в сложных аналитических инструментах;
• гарантированная маржа — продавец учитывает свои затраты и маржинальность;
• контроль над возможной переоценкой или недооценкой продукции.

Недостатки:

• игнорирование рыночных особенностей (действия конкурентов, спрос, восприятие ценности покупателями);
• низкая гибкость — если ситуация на рынке стремительно меняется, цена остается статичной;
• возможность финансовых убытков из-за инфляции;
• риск недостаточно эффективного управления затратами.

Эта стратегия простая, но не всегда действенная: для товаров с эластичным спросом и продуктов, имеющих значительно большую, чем себестоимость, ценность для пользователя, она не подходит.

Ценообразование на основе конкуренции

Ценообразование на основе цен конкурентов (Competition-Based Pricing) — это стратегия, при которой ритейлер устанавливает цены на собственные товары на основе цен конкурентов. Многие интернет-магазины выбирают именно такой подход к оптимизации цен.

Плюсы:

• простой расчет на основе мониторинга и анализа цен конкурентов;
• быстрая адаптация к ценовым изменениям — при использовании автоматизированных инструментов интернет-магазин может быстро корректировать свои цены в ответ на действия конкурентов;
• удачный вариант для товаров широкого потребления (FMCG), не имеющих уникальных характеристик.

Минусы:

• игнорирование уникальных конкурентных преимуществ и ценностного предложения;
• ограниченные возможности получать более высокую прибыль;
• риск старта ценовых войн и утраты прибыли, в особенности для малых и средних игроков рынка.

Конкурентное ценообразование базируется на актуальных и релевантных данных о ценовой политике конкурентов, поэтому важно использовать специальные инструменты для сбора и анализа информации типа Pricer24.

Ценообразование на основе восприятия ценности покупателями

Ценностно ориентированное ценообразование (Value-Based Pricing) — это стратегия, при которой стоимость товара устанавливается на основе того, сколько покупатель готов заплатить за ценность и выгоду, которые он получает. Этот метод используют премиум-бренды, компании с сильной рыночной дифференциацией и уникальными предложениями.

Преимущества:

• высокая маржинальность благодаря установлению премиальных цен;
• максимизация дохода через ориентацию на сегменты покупателей, способные принести наибольшую прибыль;
• независимость от уровня цен конкурентов.

Недостатки:

• сложный расчет — трудно объективно измерить восприятие ценности продукта;
• необходимость проведения регулярных исследований и анализа восприятия ценностного предложения;
• риски некорректного позиционирования и оценки товара.

Эта стратегия подходит компаниям, способным создать и озвучить ценность своего предложения. А вот для массовых и низкомаржинальных товаров, где цена остается основным фактором принятия решения, она будет неэффективна.

Современные подходы к оптимизации цен

Классические стратегии ценообразования не всегда обеспечивают нужный результат, поэтому сегодня для многих бизнесов является актуальным поиск более гибких методов. Рассмотрим некоторые из них.

Динамическое ценообразование

Динамическое ценообразование — это гибкая стратегия корректировки цен в реальном времени в зависимости от уровня спроса, предложений конкурентов, сезона, времени суток и других факторов.

Как оптимизировать цены динамически? Для этого нужны специальные инструменты автоматизации. Такие алгоритмы анализируют рынок, спрос, предложение и остальные факторы и динамически корректируют цены в соответствии с заданными правилами. Это позволяет ритейлеру получить максимально возможный доход при текущей рыночной ситуации.

Плюсы:

• увеличение дохода в результате продажи товаров по оптимальным ценам в конкретный временной интервал;
• привлечение новых покупателей благодаря установлению конкурентной привлекательной цены;
• избежание демпинга и начала ценовых войн;
• автоматизация процессов, минимизирующая риск человеческих ошибок и снимающая нагрузку с категорийного менеджера.

Минусы:

• возможная негативная реакция аудитории, замечающей колебания цен в разные промежутки времени;
• сложная настройка, необходимость в качественной аналитике и автоматизированных решениях.

Такая стратегия оптимизации цен подходит для интернет магазинов с большим количеством SKU, многоканальной стратегией продаж, сезонными позициями или товарами с высокой эластичностью спроса.

Персонализация цен

Персонализированные цены — это стратегия оптимизации цен для онлайн-магазина, когда стоимость продукта адаптируется под конкретного человека в соответствии с рядом факторов: покупательским поведением, клиентским путем, интересами, историей и частотой покупок, реакцией на скидки. Простейшие примеры — специальная цена на основе постоянных просмотров продукта или скидка на товары в брошенной корзине.

Преимущества:

• повышение конверсии, продаж и среднего чека благодаря персонализированному подходу;
• рост уровня лояльности клиентов;
• гибкость во взаимодействии с разными сегментами аудитории.

Недостатки:

• высокие требования к качеству данных для анализа;
• необходимость в расширенной аналитике и инструментах для анализа;
• риск потери доверия и клиентов, которые могут узнать о разном уровне цен для разных покупателей.

Персонализацию цен часто используют при создании программ лояльности, а также в нишах с высоким уровнем повторных покупок.

AI и машинное обучение в ценообразовании

Современные методы оптимизации цен все больше полагаются на машинное обучение и искусственный интеллект, позволяющие работать с большими данными, быстро анализировать их и выбирать наиболее эффективные ценовые стратегии.

Алгоритмы искусственного интеллекта способны анализировать десятки рыночных факторов, прогнозировать оптимальные цены для максимизации дохода при определенных рыночных ситуациях, тестировать гипотезы и в реальном времени оптимизировать ценники.

Плюсы:

• быстрый анализ больших объемов данных;
• автоматизация ценообразования без необходимости в ручном управлении;
• возможность прогнозирования трендов для оперативной коррекции цены.

Минусы:

• необходимость в качественных данных для обучения моделей;
• высокая стоимость разработки и внедрения;
• необходимость постоянно обновлять алгоритмы и контролировать их работу.

Использование AI и машинного обучения в ценообразовании — удачный вариант для маркетплейсов и крупных интернет-магазинов, работающих с очень широким ассортиментом.

Инструменты и технологии оптимизации цен

Современные инструменты для оптимизации цен для e-commerce позволяют не просто управлять стоимостью товаров в реальном времени, но и подходить к процессу более стратегически и находить баланс между спросом, прибыльностью и конкурентоспособностью. Это обеспечивает конкурентное преимущество, повышает маржинальность и уменьшает финансовые убытки из-за некорректных ценников.

Аналитические системы для ценообразования

Аналитические системы — это специализированные программные продукты, которые помогают собирать, обрабатывать и анализировать большие данные о продажах, ценах, спросе, рынке, конкурентах и ​​поведении покупателей.

Компании, использующие такие алгоритмы оптимизации цен, могут более эффективно планировать и реализовывать свои ценовые стратегии, прогнозировать рыночные изменения и автоматически адаптировать цены для повышения прибыльности бизнеса. Далее мы рассмотрим два основных инструмента в рамках этого направления — решение для мониторинга цен конкурентов и использование Big Data для принятия решений.

Автоматизированные решения для мониторинга конкурентных цен позволяют анализировать ценники других игроков, чтобы молниеносно корректировать и адаптировать свою ценовую стратегию. Основные преимущества использования таких решений — быстрая реакция на действия конкурентов и гибкость в управлении ценами, скидками и промопредложениями.

Big Data в ценообразовании — это мощный инструмент для принятия точных и взвешенных решений на основе комплексного многоуровневого анализа данных. Дело в том, что Big Data объединяет данные о десятках и сотнях внешних и внутренних факторов, в частности учитывает и макроэкономические факторы, большие массивы исторических данных о покупательском поведении и рыночных трендах.

Это позволяет интернет-магазинам точно прогнозировать, какие товары и по каким ценам будут пользоваться спросом, оперативно адаптировать свои стратегии в соответствии с текущими рыночными условиями, персонализировать ценовые предложения для разных категорий потребителей, систематически повышая прибыль. Благодаря автоматизации и глубокому анализу оптимизация цен становится более точной, а категорийный менеджер может быстрее принимать решения.

Роль искусственного интеллекта в ценообразовании, анализе трендов и прогнозировании

Искусственный интеллект может анализировать большие массивы данных, быстро выявлять скрытые тренды и аномалии, прогнозировать оптимальный уровень цены в соответствии с рыночными факторами. Одно из основных направлений использования алгоритмов искусственного интеллекта — анализ трендов и прогнозирование.

Алгоритмическое ценообразование базируется на автоматическом расчете оптимального ценника с учетом ряда факторов: истории продаж, CR, рыночных трендов, действий конкурентов, поведения покупателей, эластичности спроса и т. д.

Потенциал нейросетей в оптимизации цен огромен, но, несмотря на это, имеет определенные ограничения. Так, для точной и корректной работы алгоритмов нужны качественные, очищенные данные. Если они неточные, искаженные или неполные, это приведет к ошибкам, неправильному позиционированию и ценообразованию.

Как потребители реагируют на изменение цен

Для многих покупателей именно цена определяет готовность купить товар. Кроме того, в восприятии клиента цена соотносится с ценностью продукта и позиционированием бренда, ощущениями доверия и выгодного предложения. Поэтому для правильного управления ценообразованием важно понимать, как потребители реагируют на изменение цены и какие психологические механизмы здесь работают.

Психология ценообразования

Представим, что вы приходите в супермаркет за продуктами. Перед вами два батончика: один из них стоит 9,99 грн, а другой – 10 грн. Разница — лишь копейка, но подсознательно мозг воспринимает первое число как более привлекательное и выгодное.

Почему цены вроде «9,99» работают? Секрет — в эффекте левой цифры, когда крайняя левая цифра на ценнике необоснованно сильно влияет на общее восприятие цены. Фактическая экономия смешная, но в сознании ценник «9,99» считывается как «меньше 10, надо брать».

Этот эффект активно используется и в офлайн-, и в онлайн-торговле, особенно для бюджетных продуктов.

Следующий важный психологический момент — визуальное восприятие скидок. Это оказывает значительное влияние на поведение покупателя и его решение о покупке. Просто сравните эффект: на одном ценнике старая цена 1500 грн просто заменена на 999 грн. А на другом — старая цена перечеркнута, новая выделена цветом или кеглем, а рядом есть примечание «Скидка 501 грн». Экономия одинаковая, но второй вариант привлекает больше внимания, существенно усиливает основной месседж и стимулирует импульсивные покупки.

Вот несколько приемов, которые чаще всего используются в ритейле, чтобы обратить внимание потребителей на скидки:

• яркое контрастное оформление;
• цифры новой цены — большим кеглем, старой — маленьким;
• акцент на числовом значении скидки — например, «скидка 200 грн».

Оптимизация цен для повышения маржи также может строиться на создании ощущения ограниченности во времени или эксклюзивных скидках только для определенных категорий покупателей (постоянных клиентов). 

Еще один подход, используемый в ценообразовании, — принцип якоря. На определенный товар устанавливается цена-референс, чтобы повлиять на восприятие ценности и направить покупателя к транзакции. Этот метод базируется на когнитивном искажении, когда первая увиденная цена является своеобразной «точкой отсчета», влияющей на дальнейшее восприятие стоимости товара. Мы используем это «первое впечатление» для дальнейшего сравнения других вариантов.

Любая покупка для человека связана с определенным уровнем беспокойства. Действительно ли это хорошая цена? Есть ли альтернативы с более низкой стоимостью? Нужно ли мне поискать еще? Эффект якоря позволяет снять это беспокойство и сомнения. К примеру, магазины часто используют три варианта цены — бюджетный, средний и премиальный. Чаще всего покупатели выбирают среднюю цену как оптимальный вариант между «подозрительно дешевым» и «безосновательно дорогим».

A/B-тестирование цен

Чтобы определить оптимальную стратегию оптимизации цен, важно тестировать гипотезы. A/B-тестирование позволяет на практике проверить, какие ценовые стратегии и подходы лучше всего срабатывают с вашими клиентами.

Для проведения теста нужно выбрать несколько вариантов цены и проверить, как разные сегменты аудитории реагируют на выбранные ценники. К примеру, вы можете протестировать два варианта: «скидка 150 грн» и «−20%», «499 грн» вместо «500 грн» и т. д.

Во время A/B-тестирования следует анализировать показатели конверсии, среднего чека и процент клиентов, которые повторно покупают товары. Это позволяет сделать вывод, какой вариант цены является наиболее релевантным для ваших покупателей и на какие скидки они охотнее реагируют.

Оптимизация цен для повышения прибыльности

Оптимизация оказывает непосредственное влияние на прибыльность, позволяя найти идеальный баланс между маржинальностью и объемами продажи.

Баланс между конкурентными ценами и маржинальностью

Все стратегии оптимизации ориентированы на поиск и удержание идеального баланса между конкурентоспособностью и маржинальностью. Оптимизация цен позволяет найти ту самую золотую середину, когда цена привлекательна для клиента, а интернет-магазин получает максимально возможную маржу. Когда баланс смещается в одну или другую сторону, ритейлер либо сталкивается со снижением спроса, либо теряет прибыль.

В некоторых случаях достичь нужного баланса можно благодаря снижению цены, а в некоторых — благодаря ее удержанию. К примеру, если спрос на товар колеблется и нужно стимулировать активность аудитории, цену обычно снижают. А вот если вы продаете товар с уникальными эксклюзивными характеристиками, а конкуренция в нише минимальная, можно удерживать постоянную стоимость в течение длительного времени.

Иногда конкуренция на рынке достигает такого уровня, что оптимизация цен может повлечь за собой ценовые войны с бесконечным трендом к снижению стоимости товаров. Это ситуация, в которой выигрывает покупатель, при этом продавцы теряют прибыль, а рынок проседает.

Чтобы избежать ценовых войн, стоит делать акцент на дифференциации, предлагать клиенту дополнительную ценность (гарантию, расширенные опции сервисного обслуживания), подчеркивать в коммуникации свое УТП.

Как правильно применять скидки и промоакции

Стратегия оптимизации цен часто строится на скидках, акциях и промопредложениях. Это действенный инструмент для привлечения покупателей, но при неправильном подходе он может навредить бренду, изменить его восприятие в сознании аудитории и снизить ценность, которую он предлагает.

По данным McKinsey, производители упакованных потребительских товаров (CPG, Consumer packaged goods) ежегодно инвестируют более 20% своего дохода в промоакции. Для 59% компаний это завершается потерей средств.

Как правильно применять скидки и акции? Держите несколько советов:

1. Для начала определите цели скидок — это может быть привлечение новых клиентов, повышение лояльности постоянных посетителей, ускорение продажи товаров с низкой оборачиваемостью, рост среднего чека и т. д.
2. Значительные скидки (от 50%) эффективны при ликвидации товара. Но учитывайте, что они негативно сказываются на маржинальности и могут формировать у клиентов привычку ждать больших распродаж.
3. Акции с 10–15% скидками, которые проводятся время от времени (не постоянно), способны создать устойчивое ощущение выгоды. Но, если покупатели привыкнут к постоянным акциям, они будут меньше покупать без них.
4. Фиксированные скидки способствуют привлечению новых покупателей, но могут негативно влиять на прибыльность. Быстрые распродажи отлично работают с импульсивными покупками благодаря ощущению срочности и ограничению во времени.
5. Используйте A/B-тестирование для различных типов акций, чтобы выявить реакцию аудитории и проанализировать свои финансовые метрики после завершения промо.
6. Перед стартом промоакции стоит четко рассчитать маржинальность. Не снижайте цену без предварительного анализа, ведь промоакции должны работать на увеличение прибыли, а не на уменьшение маржи.

Реальные кейсы успешной оптимизации цен

Оптимизация цен — это не просто ситуативное снижение стоимости товаров, потому что «так поступают конкуренты». Это продуманная стратегия, которую бизнес использует для поддержания своей конкурентоспособности, привлечения новых клиентов и увеличения прибыли. Мы собрали несколько реальных кейсов оптимизации цен в ритейле, обеспечивших бизнесу классные результаты.

Кейс интернет-магазина техники KTC

KTC — один из крупнейших магазинов электроники в украинском сегменте e-commerce с большой сетью локальных офлайн-магазинов. В сегменте электроники и техники всегда была сильная конкуренция за покупателя, а после пандемии коронавируса и начала полномасштабного вторжения она усилилась еще больше.

Корректировка ценовой политики и оптимизация цен стали для KTC одними из основных путей увеличения продаж и прибыли. Дело в том, что в нынешних рыночных условиях именно цена — определяющий драйвер принятия решения для большинства покупателей электроники и техники.

Чтобы быть в рынке, KTC нужно оперативно отслеживать цены конкурентов и поставщиков.

Основные цели оптимизации цен для онлайн-магазина:

• отслеживать цены по сравнению с конкурентами в разрезе отдельных продуктов, категорий и брендов;
• быстро и с минимальными усилиями адаптировать цены на сайте в ответ на действия крупных маркетплейсов и торговых сетей;
• отслеживать конкурентов, нарушающих РРЦ (в основном в выходные и в ночное время суток);
• ориентироваться в актуальных ценах поставщиков, чтобы выбирать лучшие предложения для закупок.

Решением всех этих задач стала платформа Pricer24, позволяющая собирать данные о конкурентных ценах, сравнивать их с ценами KTC, при необходимости адаптировать под текущие рыночные условия, выявлять нарушения РРЦ, а также мониторить цены поставщиков. Все эти данные аккумулируются в одной системе: категорийные менеджеры могут просматривать их в формате удобных отчетов и дашбордов.

Эффективная оптимизация цен с помощью Pricer24 позволила достичь следующих результатов:

• на 14% повысить коэффициент конверсии;
• на 11% увеличить долю продаж, приходящуюся на новых клиентов;
• уменьшить время, необходимое для принятия решений об изменении цены, с нескольких дней до часов.

Конкурентный анализ и оптимизация позволили компании эффективно управлять своим ценообразованием и динамически реагировать на рыночные изменения, поддерживая и усиливая свою конкурентоспособность в перегретой нише.

Кейс Amazon: как использование ШИ-алгоритмов и машинного обучения позволяет динамически корректировать цены и увеличивать продажи

Amazon активно использует сложные ШИ-алгоритмы оптимизации цен, модели машинного обучения и анализ больших данных, чтобы обновлять стоимость миллионов товаров каждые 10 минут и предлагать своим клиентам лучшие цены.

По данным Influencer Marketing Hub, алгоритмы анализируют сотни факторов, среди которых наиболее приоритетными являются:

• текущий рыночный спрос;
• цены конкурентов;
• объем запасов продукта на рынке;
• коэффициент посещений определенных SKU;
• день и время просмотра;
• предварительные покупки и добавления товаров в корзину;
• географическое расположение покупателя;
• стоимость доставки;
• внешние события (локальные праздники, забастовки, влияющие на логистику, политические события, санкции на производителей и т. п.);
• общая история цен и динамика рынка.

Все эти параметры анализирует AI, динамически изменяя цену в соответствии с общим уровнем спроса и предложения, а также персонально для каждого посетителя, чтобы стимулировать его к покупке.

В пиковые периоды, например в «черную пятницу», товары на Amazon могут переоценивать буквально ежеминутно. Использование AI-инструментов для динамической переоценки позволяет продавать товар по самой высокой возможной цене, при которой он до сих пор остается привлекательным для посетителя.

Ключевые метрики эффективности оптимизации ценообразования

Методы оптимизации цен могут быть действенными, а могут не давать нужного эффекта. Чтобы понять, контролируете ли вы ценообразование и двигаетесь ли к своим стратегическим целям, важно систематически измерять ключевые показатели.

Финансовые метрики

EBITDA (прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации) позволяет оценить общую рентабельность бизнеса после изменений в ценах. Маржинальность демонстрирует, насколько прибыльными являются отдельные продукты ассортимента или товарные категории, что дает идеи по совершенствованию ассортиментной политики.

Средний чек показывает, как ведет себя аудитория после оптимизации цены. Если средний чек растет, то ваши клиенты готовы тратить больше. Если средний чек уменьшается, есть смысл пересмотреть цены и выяснить, не стали ли они слишком высокими.

LTV (Lifetime Value) — это показатель долгосрочной ценности клиента, который нужно учитывать при разработке любой стратегии оптимизации цен. Чем выше LTV, тем больше лояльность аудитории и вероятность получать стабильный доход.

Поведенческие метрики

Конверсия (CR, Conversion Rate): если интернет-магазин изменяет цены, а конверсия стремительно падает, это свидетельствует о несоответствии стоимости ожиданиям аудитории. Скорее всего, ценник слишком высокий и люди не готовы тратить на покупку товаров такие деньги. Если же CR растет без потери маржи, то ритейлеру удалось установить привлекательную цену.

Высокий процент возвратов товаров может свидетельствовать о том, что люди неосознанно прибегают к импульсивным покупкам, попав на крючок низкой цены. Контролируйте эту метрику, ведь она влияет на общую прибыль.

Чувствительность к ценовым изменениям (Price Elasticity of Demand) — показатель, указывающий на то, как сильно изменяется спрос в ответ на изменение цены. Именно эта метрика позволяет достичь баланса между спросом и прибыльностью.

Метрики конкуренции

Ценовая позиция по рынку (Price Index) показывает, как ваши цены соотносятся со средними на рынке. Слишком низкий индекс может означать потерю маржи, а слишком высокий — потерю покупателей.

Доля рынка (Market Share) — один из основных маркеров успеха ценовой стратегии и конкурентоспособности. Если оптимизация цен повлияла на рост общей доли компании на рынке, то вам удалось «отстроиться» от конкурентов и создать правильное позиционирование.