Кейс: динамическое ценообразование для масштабирования продаж бытовой техники

Содержание:

Клиент

Задачи

Решение

Результаты

Клиент

Украинское представительство всемирно известного производителя малой бытовой техники (далее в тексте — «Клиент»).

Портфель компании представлен несколькими брендами. В 2021 году украинское представительство запустило три монобрендовых интернет-магазина. Это было частью инициативы хедофиса по созданию собственных каналов дистрибуции и коммуникации с конечными потребителями.

Чтобы обеспечить рост продаж в собственных интернет-магазинах, Клиенту необходимо было мониторить динамику цен на рынке и вовремя реагировать на изменения. И в то же время — свести к минимуму человеческий фактор.

В процессе выбора решения Клиент тщательно рассматривал репутацию поставщика и проверял отсутствие связей со страной-агрессором. Потому остановился на Pricer24.

Задачи

Задача 1. Обеспечить рыночные цены и в то же время не инициировать демпинга

В Украине онлайн-пользователи в большинстве своем ищут товары через поисковые системы, поэтому в сегменте бытовой электроники и кухонного оборудования основным драйвером продаж является контекстная реклама. Обычно покупатели начинают поиск с ввода запроса в Google. Увидев объявление, они переходят на несколько сайтов, чтобы сравнить цены и выбрать лучшее предложение.

Для лучшего понимания контекста: на рынке есть немало игроков, продающих товары брендов Клиента. Если бы компания не соблюдала принцип ответственности перед партнерами, общая логика переоценки была бы такой: «Если на сайте конкурента цена упала ниже рекомендованной, установить еще более низкую цену». Мелкий продавец, неизвестно у кого перекупивший товар и продающий его за 5000 грн, тогда как рекомендованная цена — 8000 грн, вызывал бы нарушение цены самим брендом.

«Мы понимаем, что мелкие магазины не могут быть нашими конкурентами в вопросах ценообразования — у нас с ними разные цели. Поэтому нас интересует картина, которая складывается на рынке благодаря ключевым игрокам, являющимся нашими стратегическими партнерами в опте», — комментирует Менеджер со стороны Клиента.

Именно поэтому основным из базовых условий переоценки был принцип: «реагировать только на действия интернет-магазинов, являющихся лидерами продаж наших товаров» (далее в тексте мы будем называть их «игроками»).

Однако бывают ситуации, когда какой-нибудь мелкий магазин первым снижает цену, что заставляет Игрока А также снижать цену. Игрок В парсит цены конкурентов и видит, что Игрок А уже продает по более низкой цене, поэтому тоже снижает свою. Это запускает цепную реакцию — все ключевые ритейлеры начинают демпинговать. Если наш Клиент при этом продолжает эталонно придерживаться рекомендованной цены, он теряет продажи.

Именно поэтому вторым основным условием было «реагировать, только когда большинство ключевых игроков уже снизили цены».

«Мы выбрали взвешенную позицию: если кто-то один устанавливает низкую цену, мы наблюдаем. Когда большинство ключевых игроков снижают цену — только тогда мы реагируем. Во-первых, другие непременно подтянутся за ними, во-вторых, имея доказательства в виде истории цен, мы можем быть уверены, что действуем справедливо и честно», — добавляет Менеджер со стороны Клиента.

Задача 2. Обеспечить маржинальность товаров

Второй важной задачей было автоматизировать процесс возврата цен к начальному уровню, чтобы избежать потерь маржинальности, когда другие интернет-магазины начинают «поднимать рынок».

«Ранее мы реагировали на ценовые изменения ситуативно, в ручном режиме, сосредотачиваясь лишь на ключевых позициях, обеспечивающих основной доход компании. Менеджеры должны были следить за своевременным повышением цен на эти товары, но из-за ограниченных ресурсов мы не могли оперативно охватить все изменения цен на весь ассортимент», — отмечает Клиент.

Таким образом, в рамках этого проекта были поставлены следующие задачи:

• настроить автоматизированный сбор данных с сайтов конкурентов;
• обеспечить сравнение и анализ цен на товары Клиента относительно цен на конкурентных сайтах;
• разработать и внедрить систему динамического ценообразования, предусматривающую автоматическую переоценку товаров согласно установленным правилам и передачу обновленных цен на сайты Клиента.

Учитывая специфику CMS и учетных систем Клиента, все эти требования нуждались в индивидуальном подходе, что стало интересным вызовом. Наша команда с готовностью его приняла.

Решение

Внутренние данные клиента

Монобрендовые интернет-магазины построены на одной платформе, у них одна учетная система, а фронтенд и сайты разнесены по доменам.

В учетной системе менеджеры хранят и обновляют данные о:

• наличии товаров;
• рекомендованных ценах;
• минимально допустимых ценах, ниже которых продажи товаров становятся убыточными.

Каждый интернет-магазин Клиента имеет отдельный фид для передачи информации в систему Pricer24.

Внешние данные (цены конкурентов)

Данные о ценах конкурентов собираются парсерами Pricer24 несколько раз в сутки. Наша система анализирует собранные цены, сравнивая их с рекомендованными ценами, и определяет возможные отклонения.

Для обеспечения точности данных Клиент в своей учетной системе поддерживает актуальность информации о наличии, рекомендованных и минимальных ценах, а Pricer24 ежедневно проверяет и обновляет данные о новых товарах, появляющихся на сайтах конкурентов или в каталоге Клиента.

Скрипт переоценки товара

Переоценку товара осуществляют согласно алгоритму, предусматривающему оперативное реагирование на изменения цен на рынке, к тому же в обе стороны — как снижения, так и возврата цены к начальному уровню.

Передача данных на сторону Клиента

После расчета скриптом вычисленные цены передаются в учетную систему Клиента. Если обнаруживается более двух нарушений ценовой политики по одному товару (цены отличаются от тех, которые клиент передал в фиде), эти данные вместе с информацией о нарушителях передаются клиенту в виде json-фида.

Если вычисленная цена выше минимально допустимой, учетная система разрешает ее отображение на сайтах интернет-магазинов. В противном случае — устанавливает минимально допустимую цену.

Благодаря парсингу, совершаемому несколько раз в сутки, Клиент оперативно получает обновленные цены в фиде. Это позволяет избежать потерь маржинальности, обеспечивая своевременную коррекцию цен, когда конкуренты возвращают цену до уровня рекомендуемой.

Отзыв Клиента:

Результаты

• Процесс переоценки товаров автоматизирован, что значительно снижает необходимость в ручном вмешательстве и уменьшает вероятность ошибок.
• Роль операционного менеджера со стороны Клиента теперь сводится к периодическому мониторингу для выявления аномалий и корректировки цен в случае необходимости.
• Создана прочная основа для масштабирования продаж в онлайн-каналах Клиента.