Блог KeepRise

5 способов, с помощью которых аналитика ценообразования позволяет удерживать клиентов и увеличивать прибыль

Теория ценообразования
Ни для кого не секрет, что ценообразование напрямую влияет на прибыльность и удовлетворенность клиентов. В эпоху цифровых технологий, когда покупатели имеют доступ к информации о ценах по всему миру за считанные секунды, реализация эффективных стратегий ценообразования становится все более важной для бизнеса. В связи с этим использование аналитических данных о том, как ваши клиенты реагируют на различные ценовые предложения, может быть невероятно полезным, помогая компаниям удерживать текущих клиентов и со временем повышать прибыль. Здесь мы расскажем о 5 эффективных способах, с помощью которых использование аналитики ценообразования поможет вам еще больше развить свой бизнес:

1) Соберите данные о своей клиентской базе

Прежде чем эффективно использовать аналитику ценообразования, необходимо понять, кто является вашими клиентами и что они покупают. Соберите данные о текущих клиентах, включая историю их покупок и предпочтения. Данные о сделках могут быть использованы для моделирования ценовой эластичности, перекрестной эластичности и, в конечном счете, для оптимизации ценовой стратегии. Ценовая эластичность - это показатель того, насколько чувствителен покупательский спрос к изменению цен на продукцию. Перекрестная эластичность измеряет спрос на один продукт в ответ на изменение цены другого продукта. Понимание взаимосвязи между расходами покупателей и продукцией позволит вам более точно определять целевое назначение рекламных акций и скидок для повышения эффективности. Кроме того, следует собирать данные о потенциальных новых клиентах и о том, какие продукты привели их к бренду. Это поможет лучше понять рынок в целом и выявить возможности для роста.
Демографические данные играют важную роль в аналитике ценообразования, поскольку понимание демографических данных клиентов может помочь компаниям принимать более обоснованные решения в отношении ценовой стратегии. Демографические данные включают в себя такую информацию, как пол, возраст, место проживания, уровень дохода и т.д. Эти данные могут быть использованы для выделения конкретных сегментов потребителей и выявления прибыльных возможностей.
У вас нет доступа к данным о транзакциях или демографическим данным? Если вы являетесь сетью физических розничных магазинов, то в настоящее время существуют агрегированные данные отслеживания мобильных устройств, соответствующие требованиям конфиденциальности, которые позволяют получить важные сведения о демографических характеристиках покупателей. С их помощью можно составить профиль покупателя, отражающий посещаемость вашей торговой точки, местоположение конкурентов, а также маршрут, пройденный покупателем за день. Это позволяет компаниям лучше ориентировать свои маркетинговые инициативы и оптимизировать ценовые стратегии.

2) Проанализируйте своих конкурентов

Важно также обращать внимание на ценовые стратегии конкурентов. Отслеживайте их ценовые модели, скидки, акции и т.д., чтобы предугадать их следующий шаг и быть готовым к эффективному ответу. Лучший способ сделать это - отслеживать цены конкурентов во времени с помощью автоматизированных инструментов конкурентной разведки. Это позволит сохранить конкурентоспособность на рынке, не жертвуя при этом своей нормой прибыли.
Чтобы эффективно использовать данные конкурентной разведки для анализа ценообразования, бренды должны сначала определить, какие сайты наиболее релевантны для их конкретной отрасли и целей бизнеса. Например, если бренд занимается продажей электроники, то ему будет полезно использовать такие сайты, как Amazon или Best Buy, которые имеют большие каталоги электронной продукции. Кроме того, важно найти сайты, содержащие актуальную информацию о тенденциях ценообразования, чтобы компании могли принимать более взвешенные решения относительно своих ценовых стратегий.
После определения соответствующих веб-сайтов предприятия могут использовать автоматизированные инструменты для извлечения данных с этих сайтов. Затем эти данные могут быть встроены в "живую" приборную панель, предназначенную для раннего обнаружения изменений в ценах и акциях. Имея такие данные, компании могут также предвидеть изменения, которые могут быть сделаны конкурентами в будущем. Это может быть использовано для выявления возможностей для проведения скидок или рекламных акций, которые привлекут новых клиентов, а существующих привлекут специальными предложениями, что приведет к увеличению прибыли в целом.
Используя данные, полученные с помощью Интернета, для анализа ценообразования, бренды также могут быстро восполнить пробелы в своем ассортименте, что позволяет им избежать дефицита запасов или периодов низкого спроса из-за отсутствия разнообразия. Это инструменты, обеспечивающие долгосрочный успех благодаря более разумным решениям, принимаемым быстрее, чем когда-либо прежде.

3) Разработка сегментированных стратегий ценообразования

Одним из наиболее эффективных способов использования ценовой аналитики является сегментирование различных профилей клиентов на различные ценовые группы или уровни в зависимости от их покупательского поведения или предпочтений. Например, если определенный сегмент клиентов совершает покупки чаще, чем другой, то имеет смысл предложить им более высокие скидки или бонусные баллы при совершении покупок, чтобы стимулировать их лояльность. Аналогично, если определенный сегмент покупателей не совершает слишком много покупок, то целесообразно снизить цены для таких покупателей, чтобы побудить их совершать больше покупок. Сегментируя цены в соответствии с поведением или предпочтениями покупателей, можно добиться того, чтобы каждый клиент чувствовал свою значимость и одновременно максимизировать прибыль.
Помимо корректировки цен в зависимости от покупательских предпочтений, важно также проводить исследования клиентов, чтобы лучше понять основные факторы, определяющие их выбор в пользу вашего бренда, а не других. Подобные исследования помогают компаниям лучше определить ключевые характеристики продукта или услуги, которые пользуются наибольшим спросом, что, в свою очередь, позволяет более точно скорректировать ценовую стратегию.
Компании могут использовать различные стратегии, такие как фокус-группы, опросы и интервью, чтобы получить более глубокое представление о своих сегментах потребителей и выяснить, что именно они ценят при принятии решения о покупке. Понимание потребностей и мотивов каждого сегмента позволяет компаниям соответствующим образом адаптировать свои продукты или услуги и корректировать цены.
Используя подобные стратегии исследования клиентов, компании могут обеспечить более широкую привлекательность своих предложений для различных категорий потребителей, при этом обеспечивая максимальную ценность для каждого ценового сегмента. Это позволяет создать оптимальный баланс между удовлетворенностью, лояльностью и доходами клиентов.

4) Тестирование различных ценовых ориентиров

Тестирование различных ценовых ориентиров - еще один отличный способ оптимизации прибыли с помощью ценовой аналитики. Попробуйте предложить продукты или услуги по разным ценам (например, премиум и базовый) и посмотрите, какая из них со временем принесет больший доход. Такая стратегия особенно полезна при запуске нового продукта или услуги - тестирование различных ценовых ориентиров перед принятием окончательного решения позволяет убедиться, что выбранный ценовой ориентир принесет компании максимальную прибыль, оставаясь при этом достаточно привлекательным для покупателей.
Тестирование различных ценовых ориентиров является важной частью оптимизации прибыли с помощью ценовой аналитики. Для определения оптимальной цены компании могут использовать различные методики, такие как подход Ван Вестендорпа, справедливая цена "Подумай дважды" и конъюнктурный анализ.
  • В соответствии с подходом Ван Вестендорпа, при опросе покупателей выясняется, при какой цене они считают товар слишком дорогим, выгодным, слишком дешевым или примерно подходящим. Это позволяет определить оптимальный диапазон цен на товар, который привлечет покупателей без ущерба для прибыли.
  • Методика Fair Price "Think Twice" основана на данных, полученных от покупателей, которых просят определить, будут ли они покупать товар по разным ценам, и на основе этих данных определить максимально возможную справедливую цену на товар.
  • Conjoint-анализ позволяет выяснить предпочтения покупателей в отношении различных характеристик товара и то, сколько они готовы за них заплатить. Этот метод позволяет компаниям понять, как покупатели принимают решения о покупке, и оптимизировать цены в соответствии с этим. Используя эти методы и тестируя различные ценовые ориентиры, компании могут убедиться в том, что их цены привлекательны для целевой аудитории и при этом приносят максимальную прибыль.
Сочетание результатов исследований клиентов с аналитикой на основе данных о транзакциях, связанных с поведением покупателей, является мощным и эффективным способом получения компаниями более глубокого представления о своих клиентах и оптимизации ценовой стратегии. Используя возможности больших данных, компании могут детально проанализировать поведение покупателей и получить ценные сведения о предпочтениях, ценностях и мотивах клиентов, которые в противном случае было бы трудно понять.

5) Оптимизация цен

Оптимизация цен необходима компаниям, стремящимся максимизировать прибыль и сохранить конкурентоспособность в своей отрасли. Моделирование с использованием эластичности на уровне продукта, перекрестной эластичности и эффекта рыночной корзины позволяет компаниям определить оптимальные цены по всему портфелю товаров.
Эластичность на уровне продукта определяет, насколько изменится спрос или выручка при изменении одной цены; перекрестная эластичность показывает, как две разные цены могут изменить общую выручку компании; и, наконец, эффект рыночной корзины оценивает сценарии ценообразования, включающие несколько продуктов, продаваемых вместе. Анализируя эти три фактора в совокупности, компании могут моделировать различные ценовые ситуации, чтобы определить, какая из них принесет наибольший доход или маржу.
Используя данные о лояльности, компании могут получить еще более четкое представление о поведении покупателей при совершении заказов. Это позволяет получить дополнительный слой информации при оптимизации ценообразования, что дает возможность оптимизировать цены в соответствии с покупательскими привычками клиентов. Кроме того, сбор и анализ данных о лояльности позволяет выявить возможности для повышения лояльности клиентов за счет понимания того, как они реагируют на те или иные скидки или рекламные акции, что обеспечивает сохранение их лояльности в долгосрочной перспективе.
После определения оптимальной ценовой модели с помощью моделирования компаниям следует регулярно корректировать цены, чтобы приучить клиентов к динамике ценообразования, иначе покупатели могут привыкнуть к статичным скидкам или ценам, что может негативно сказаться на прибыли в долгосрочной перспективе. Скидки и акции часто могут вызывать привыкание у бизнеса, в то время как покупатели просто "ждут распродажи", прежде чем совершить покупку, потому что это стало для них привычной тенденцией.
Использование имитационных моделей для оптимизации ценовых стратегий и частая корректировка цен позволяют предприятиям получать более высокие доходы и маржу, удовлетворяя при этом ожидания клиентов. В конечном итоге это приводит к улучшению итоговых показателей и позиционированию в соответствующих отраслях.

Заключение

Внедряя соответствующие аналитические методы ценообразования, компании могут обеспечить сохранение лояльности клиентов и одновременно максимизировать прибыль. Моделирование эластичности на уровне продукта, перекрестной эластичности и эффекта рыночной корзины позволяет компаниям получить представление о том, как можно скорректировать цены для создания оптимальных ценовых ориентиров. Кроме того, использование данных о лояльности позволяет выявить возможности для дальнейшей адаптации ценовых стратегий и повышения лояльности клиентов с целью их удержания в течение длительного времени. Используя эти стратегии, компании могут получить конкурентное преимущество в своих отраслях и добиться большего успеха.
Наш аналитический подход в компании Iris Pricing Solutions является передовым, поскольку он разработан для эффективного объединения всех типов данных с целью получения более надежных, реалистичных и точных результатов. Кроме того, он разрабатывается индивидуально для каждого клиента, а такой индивидуальный подход очень важен для увеличения выручки и достижения положительного итогового роста. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о том, как мы можем помочь вам преобразовать ваш бизнес.
Авторы: Benjamin Garden, Director, Pricing Analytics, Iris Pricing Solutions