Три проблемы, способные сорвать автоматизацию ценообразования

Невозможно прогнозировать продажи на неточных данных или измерять эффективность ценообразования в период полной смены ассортимента. Поэтому компанию нужно готовить к проекту автоматизации ценообразования.

Автоматизация ценообразования не может существовать в вакууме. Для его внедрения нужно взаимодействие разных отделов компании — в ином случае хорошее начинание рискует провалиться. Александра Шестакова, бизнес-эксперт в области ценообразования компании KeepRise, рассказывает, с какими проблемами может столкнуться бизнес во время оптимизации ценообразования, как их решить, и какие смежные направления стоит задействовать в проекте. Невозможно прогнозировать продажи на неточных данных или измерять эффективность ценообразования в период полной смены ассортимента. Поэтому компанию нужно готовить к проекту автоматизации ценообразования.

“На практике я встречала много не всегда очевидных проблем, когда недоработки в одном подразделении тянули за собой снижение возможной прибыли, а иногда делали невозможной автоматизацию ценообразования.” – Александра Шестакова.

Во всех организациях в той или иной степени встречаются проблемы с данными, а точнее с их качеством. «Кривые» сведения снижают точность прогнозов и качество принимаемых решений. Как следствие - компания теряет прибыль, не достигает поставленных целей и проигрывает в конкурентной борьбе. Приведу примеры самых распространенных вопросов с качеством данных и пути их нейтрализации:

Например – неправильные закупочные цены, неверное количество поступившего товара, «мертвые души» по остаткам и другие проблемы, при которых данные в системе не соответствуют действительности.

Подобные ошибки – результат непроработанных бизнес-процессов по заказу, приемке, продаже товаров, инвентаризаций, перемещений. Eсли это 1% ошибок на сеть – такой показатель можно считать приемлемым. Но бывают случаи, когда у бизнеса 5-10% строк с неправильными данными. Это уже серьезные риски для компании. Например, неверно заведенные закупочные цены влекут за собой неправильную розничную стоимость и, как следствие, прямую потерю прибыли или несоответствие ценовому позиционированию. Есть компании, которые на основании дата-аудита выявляли настолько критичные проблемы с учетом данных, что автоматизировать ценообразование было невозможно.

Большинство ошибок в учете данных – это человеческий фактор. Чтобы их решить, нужно пересмотреть бизнес-процессы ведения данных. Для этого проводят аудит, находят места, в которых допускаются ошибки и перестраивают логику. Можно пойти дальше – автоматизировать учет и проверку данных на постоянной основе, что поможет предотвратить появление этих ошибок в будущем.

Значимыми признаками можно считать информацию непосредственно о товаре, способную повлиять на спрос, его цену и тп. Например, далеко не все компании ведут в учетной системе признаки промо акций, статус выводимого товара, товары-новинки, товары аналоги. А видение особых условий с поставщиком, например, эксклюзивная представленность на рынке, в учетной системе встречается у исключительно малого количества компаний. Все эти признаки напрямую влияют на ценообразование товара. Можно работать и без них, но тогда автоматизация получается «на полуручном управлении».

Отсутствие информации о промо, например, приводит к ошибочным решениям, так как увеличение продаж какого-либо товара может интерпретироваться совершенно по-другому. В таком случае придется подключатся специалисту и корректировать цены вручную, так как система о наличии промо не будет знать. Победить эту проблему можно только управленческим решением: внедрить бизнес-процессы по ведению особых признаков товаров. Обычно в результате такой централизации хранения данных улучшается качество принятия решений по всем направлениям, так как информация о товарах становится прозрачной для всех.

Товары закупает специальный отдел, который работает по своими правилам. Но действия с ассортиментной матрицей напрямую влияют на эффективность ценообразования:

Каталог часто обновляется, появляется много новых позиций. Если простую автоматизацию по правилам (когда используют фиксированные наценки от закупочной цены) еще и можно проработать в условиях быстро меняющегося ассортимента, то оптимизацию на основе спроса построить не получится. Для оптимизационного ценообразования от спроса необходимо, чтобы минимум 50% ассортимента находились в матрице более года. В противном случае невозможно рассчитать эластичность, построить прогнозные модели, и, соответственно, определить оптимальную цену на товар. Также быстрая ротация ассортимента не даст измерить эффективность внедряемого изменения, что тоже важно. Поэтому перед началом проекта по автоматизации необходимо сначала обговорить с отделом закупок сохранность постоянства части ассортиментной матрицы.

Некоторые бизнесы требуют частого обновления ассортимента, например - индустрия моды. В этом случае можно подробно проработать расценку новинок и правила их изменения в процессе жизненного цикла товара, или использовать присвоение связки аналогичных товаров. В таком случае на новый товар можно будет накладывать результаты истории продаж похожей позиции с некоторыми поправочными коэффициентами.

Этот пункт также перекликается с проблемами ведения данных: договоренности с поставщиками часто остаются исключительно на бумаге и не попадают в учетную систему. Таким образом, при автоматизации ценообразования они не могут быть приняты во внимание.

История из практики: менеджер по закупкам договорился с поставщиком о реализации товара за 90 дней по рекомендуемой цене, а потом на распродаже по закупочной, если он не продастся, с компенсацией затрат на реализацию от поставщика. Товар не продали за 90 дней, менеджер вручную уценил его и продал по закупочной стоимости. В учетной системе информации о договоренности не было, соответственно и компенсация поставщика не была учтена. В результате отчет с нулевой маржинальностью отправился как неудовлетворительный результат работы ценообразования.

Решить вопрос с «тайными» договоренностями можно при помощи централизованного учета данных. Или отдать все функции переоценок в отдел ценообразования, который сможет отслеживать и учитывать подобные партнерские схемы.

Это настоящая боль многих компаний – как расценить новинки, по которым еще нет истории, как выбирать и уценивать товары, идущие в распродажу, как расценить выводимый продукт, и нужны ли ему вообще особые условия ценообразования?

Эти вопросы касаются не только специалистов ценообразования. Во-первых, все подобные действия должны быть запланированы, так как по ним может быть промо-активность. Во-вторых, по таким типам товаров может быть договоренность с поставщиком, которая должна отображаться в системе и учитываться при автоматизированном ценообразовании.

Если у компании нет однозначных бизнес-процессов по работе с новинками и распродажами, бизнес упускает преимущества: позиционирование компании как передовой по ассортименту, или быстрые распродажи, которые не только улучшают ценовое восприятие, но и освобождают площади для других товаров.

Решение одно - бизнес-процессы маркетингового отдела, отдела по работе с поставщиками и ценообразования должны быть синхронизированы и описаны общей стратегией. Другими словами, для каждого отдела должны быть проработаны планы, направленные на достижение общей цели и согласованные между собой.

Это самый сложно контролируемый пункт из всех. Причина кроется в количестве действующих лиц: в нем участвуют маркетинговая служба, коммерческий директор, директора магазинов и сотрудники торгового зала.

Иногда у компаний нет централизованных планов и единой информации об изменениях в магазинах, например – выкладке товаров, площади, вывесок, ребрендинге, даже временной навигации ко входу.

При чем здесь ценообразование? Дело в том, что любое изменение может повлиять на спрос, например, переставили сотрудники товар из кассовой зоны во входную зону магазина и объем продаж сразу изменится. Если об этих действиях не знают сотрудники по ценообразованию, они могут некорректно интерпретировать изменение спроса и, как следствие, принять ошибочные решения. Такие проблемы особенно критично сказываются на этапе тестирования автоматизации ценообразования. Это часто приводит к тому, что эксперимент по ценообразованию может провалиться, а время и средства на тестирование системы будут потеряны.

Бороться с этим можно только при помощи жестких требований: обязательно оповещать о любых изменениях на торговой точке.

Проблемы с данными ведут к снижению результативности компании, и часто из-за них невозможно автоматизировать ценообразование. Чтобы избежать этого, стоит придерживаться чек-листа, который поможет своевременно их обнаружить:

Это первый инструмент, с которого начинают подготовку к любой автоматизации. Аудит данных покажет проблемные места, с которыми нужно будет работать.

В первую очередь следует проверить основные процессы, описанные в этой статье, и добавить выявленные недоработки по результатам дата-аудита.

Возможно, отдел маркетинга собирается провести ребрендинг, отдел закупок планирует масштабную смену ассортимента, а отдел ИТ задумал переход на новые системы учета. Все планы, способные повлиять на результат внедрения и оценки внедряемой системы ценообразования, должны быть учтены при планировании проекта.

Проработав эти три пункта, вы получите отчет о недостатках бизнеса, при помощи которого можно улучшить не только результаты работы с ценообразованием, но и показатели всей компании.