В быстро меняющихся отраслях розничной и электронной торговли использование данных и аналитики для выработки рекомендаций по ценообразованию на уровне продукта позволяет получить дополнительный доход на рынке даже в период экономической нестабильности. Хотя рекомендации по ценообразованию на уровне продукта - это та область, в которой компании чаще всего получают наибольшую отдачу от своих инвестиций (ROI), рекомендации по категориям также часто играют роль в формировании стратегии. Целью проекта по анализу ценообразования должно быть определение коэффициента окупаемости инвестиций в стратегию ценообразования в соотношении 10:1 путем выявления и количественной оценки возможностей ценообразования по всему продуктовому портфелю с помощью аналитики и методологии, основанной на данных, чтобы убедиться, что корректировка цен окажет положительное влияние на бизнес.
Использование данных для создания новых возможностей ценообразования
Каким образом ценообразование может стимулировать рост прибыли, если предприятие имеет ограничения по ценам на продукцию (например, минимальная рекламная цена (MAP) или предлагаемая производителем розничная цена (MSRP))? Для тех компаний, которые не могут проанализировать ключевые продукты с точки зрения цены, существуют способы использования данных для выявления новых возможностей ценообразования.
Факторы, которые необходимо учитывать:
Сегментация портфеля, позволяющая быстро определить, какой объем выручки может быть использован для корректировки цены, и кодировать сегменты по чувствительности к цене и охвату конкурентов.
Эффективность продвижения для определения методов продвижения и скидок. Это позволяет принимать оперативные решения о том, какие продукты достигают наших маркетинговых целей: завоевание клиентов, удержание, лояльность и, наконец, выручка.
Конкурентная разведка позволяет отслеживать изменения рыночных цен. Это позволяет компаниям мгновенно узнавать, когда конкуренты продвигают продукцию и корректируют цены.
Аналитика отгрузок
Рекомендательные механизмы и системы для сопряжения товаров, статистически доказавших, что они увеличивают средние расходы клиентов.
Инструменты аналитики и моделирования (например, Tableau и аналогичное программное обеспечение)
Создание стратегической системы ценовой дифференциации для магазинов, ориентированной на клиента, с учетом потребительских качеств, конкуренции и демографических характеристик региона.
Программы подписки, членства и лояльности предоставляют данные о покупательских тенденциях и привычках потребителей.
Исходя из вышеизложенных соображений, можно выделить пять возможностей ценовой аналитики, которые могут быть реализованы для достижения значительного роста прибыли.
5 важнейших возможностей ценовой аналитики
1. Конкурентная разведка
С помощью конкурентной разведки вы получаете инструменты, позволяющие гораздо четче видеть кросс-конкурентный ландшафт и точно определять ценообразование по отношению к конкурентам на уровне товаров и продуктов, а также в определенных категориях. Такая аналитика является тем рычагом, который помогает некоторым продавцам доминировать на рынках розничной и электронной торговли, поскольку они знают, как точно сопоставить свои товары и цены с ценами конкурентов.
Этот процесс, известный как веб-скрепинг, включает в себя извлечение информации о ценах на уровне продуктов у основных конкурентов и позволяет чаще получать информацию о том, как и когда конкуренты устанавливают и изменяют цены. Регулярный веб-скрепинг всего портфеля продуктов позволяет получить информацию о конкурентных ценах, которая необходима компаниям для конкурентоспособного ценообразования на рынке.
Полученные данные используются в моделях динамического ценообразования для понимания ценовой чувствительности брендов и их продуктов, что позволяет точно предсказать реакцию покупателей на изменение цены. Затем эта информацию анализируется, прежде чем корректировать цены с её учётом.
2. Улучшенная доставка данных
Особенность веб-скреппинга заключается в том, что он дает очень много данных - настолько много, что сбор и последовательный анализ могут оказаться непосильной задачей. Именно в этом случае на помощь приходит доставка данных. Мы рекомендуем компаниям создавать удобную приборную панель с необходимыми данными, чтобы они могли получать нужную информацию одним нажатием кнопки. Приборная панель настраивается под нужды конкретной компании, чтобы вы могли видеть ту информацию, которая будет актуальна именно для вас. Например, можно узнать цены на десять лучших продуктов и сравнить с ними свои продукты.
Автоматизация этих исследований не только полезна, но и необходима. Бренды электронной торговли с более чем 50 000 товаров просто не в состоянии просмотреть все эти данные вручную. Настроенная система позволяет автоматизировать анализ ценообразования, определяя, на что следует обратить больше внимания в ассортименте товаров, и одновременно передавая данные о конкурентных ценах через приборную панель в динамическую модель ценообразования, которая использует ценовую эластичность, бизнес-правила и веб-скраппинг для оптимизации цен и выработки рекомендаций о том, где и когда следует изменить ценообразование.
Индивидуальные системы аналитического моделирования позволяют предприятиям осуществлять внутреннюю коммуникацию по поводу ценовых рекомендаций для конкретных продуктов. Знание того, что и почему рекомендует модель, важно для многих заинтересованных сторон. В рамках индивидуального моделирования мы подключаем различные внутренние и внешние системы, получаем и анализируем необходимые данные и в развернутом виде предоставляем их бизнес-командам. Все это делается автоматически. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы система стала продолжением бизнеса и дала возможность всегда держать руку на пульсе изменений в ценообразовании и системах.
3.Рычаги чувствительности цены
Ценовая эластичность и чувствительность цены будут играть важную роль при ценообразовании. Воспринимаемое качество бренда, бесплатная доставка, политика возврата, программы лояльности и многое другое - все это играет роль в плане чувствительности и эластичности цены.
Стратегические цены на разных платформах
Некоторые компании, занимающиеся электронной торговлей, имеют различные прайс листы в зависимости от того, как покупатель попал на их сайт. Индивидуализация цен в зависимости от того, где и как покупатель совершает покупки, выгодна, но требует точного определения ценовой чувствительности. Вместо того чтобы проводить общее повышение цен по всему портфелю товаров, ценообразование осуществляется очень хирургически и только на те товары, которые, как было установлено, имеют низкую ценовую чувствительность. Эта стратегия, конечно, зависит от отрасли и чаще используется в электронной коммерции, чем в сфере общественного питания или B2B.
Разделение на уровни и сегментация
Мы рекомендуем использовать алгоритмы кластеризации для определения уровня магазинов, а также для профилирования и сегментирования покупателей по возрасту, доходу, местоположению, среднему расходу, частоте покупок и т.д. Эти данные полезны для определения ценообразования и точного прогнозирования успеха тех или иных рекламных кампаний.
Доставка
Компания Amazon задает тренд в Интернете в отношении быстрой, оперативной и бесплатной доставки. Важно подходить к вопросу доставки стратегически. Анализ данных о транзакциях позволит выработать стратегическую политику в отношении минимальных порогов доставки на сайтах или сервисах.
Такая политика должна основываться на данных и быть направлена на увеличение среднего расхода на сайте. Установление минимальных порогов доставки для стратегического увеличения количества перевозки товара или стоимости, добавляемой в корзину, может привести к значительному увеличению доходов. При правильном подходе это незаметно для покупателя. Этот процесс требует анализа большого количества данных, включая данные о доставке и данные о клиенте, такие как транзакционная информация и транспортировка заказа. Затем эта информация используется для корректировки рекомендаций по ценообразованию в зависимости от минимального порога доставки.
Промоакции и акции
Важно оставаться клиентоориентированным и смотреть на продукты, чтобы понять, как люди реагируют на соответствующие рекламные акции. Команды, занимающиеся ценообразованием, должны использовать данные для определения ценовой эластичности и того, будет ли товар хорошо реагировать на промоакцию или рекламное мероприятие. Что касается крупных мероприятий, таких как “День бокса” и “Черная пятница”, то собранные данные можно использовать для определения того, какой объем запасов должен иметь магазин. Создание запасов определенных товаров должно быть стратегическим и планироваться заблаговременно.
4. Рекомендательные механизмы, основанные на данных
В сфере электронной коммерции частью основной стратегии ценообразования является понимание того, какие еще товары люди добавляют в корзину перед оформлением заказа. На основе этой информации можно построить правила ассоциаций между продуктами. Проанализировав тысячи транзакций, можно увидеть, какие товары покупаются в комбинации, и использовать эту информацию для создания систем рекомендаций, основанных на данных. Благодаря рекомендациям, основанным на данных, компаниям легче осуществлять апселлинг, перекрестные продажи и, самое главное, предоставлять своим клиентам более качественный опыт работы в Интернете.
5. Организованные данные
Большинство компаний не обладают достаточным опытом для определения чистоты получаемых данных и не знают, как их очистить, чтобы получить точные и надежные сведения. Слишком часто мы видим, как компании, вложившие средства в инструменты извлечения, передачи и загрузки данных, собирают их, но эта информация превращается в беспорядочную кашу, которую невозможно использовать. Эти данные должны быть тщательно очищены и правильно оформлены, чтобы можно было провести статистическое моделирование и получить достоверную информацию.
Индивидуальный подход и опыт
Каждый проект уникален. Опытные команды, которые обмениваются опытом и знаниями в самых разных отраслях, лучше подготовлены для достижения результатов. Мы уверены, что с опытом приходит понимание закономерностей, что помогает нам быстро решать проблемы и создавать инновационные решения.