Рост прибыли при динамическом ценообразовании:
Бенчмарки по отраслям ритейла. Факторы замедления и ускорения роста

Рост прибыли и продаж варьируется в зависимости от специализации торговой сети — фуд-ритейл, аптечная розница, дрогери, DIY и так далее.

Вот интервалы роста по некоторым сегментам после внедрения динамического ценообразования:

Каждый маркетплейс имеет свою специфику: правила, технические особенности, состав селлеров (продавцов товаров).

Следствие: у одного и того же ритейлера прирост прибыли от динамического ценообразования меняется в зависимости от маркетплейса:

При внедрении динамического ценообразования продажи и прибыль быстрее растут у интернет-магазинов, чем у офлайн-розницы. Так происходит в большинстве случаев; изучить разницу показателей онлайна и офлайна можно ЗДЕСЬ.

Почему в офлайне продажи и прибыль растут медленнее:

Причина 1 - Ручная замена ценников.

➜ Ассортимент гипермаркета — от 20000 SKU, супермаркета — от 5000 SKU.
Ресурсы магазинов позволяют менять 200-500 ценников в день; это 1-10% ассортимента. При этом в приоритете товары, у которых изменилась себестоимость, и товары KVI.

➜ Существенная часть прибыли магазина "спрятана" в товарах из сегментов Back Basket и Long Tail. Алгоритмы с искуственным интеллектом вычисляют оптимальный набор цен на эти товары, при котором рост продаж и прибыли перекрывает снижение маржи на KVI. Если цена товара занижена, алгоритмы поднимают ее до оптимального значения; продажи остаются на прежнем уровне, а прибыль растет. Если цена товара завышена, алгоритмы снижают ее до оптимальной; прибыль растет за счет роста продаж.
Для вычислений алгоритмам требуются данные продаж при разном уровне цен.
При этом решается дилемма «Исследования или Эксплуатации»: стоит задача потратить как можно меньше времени на поиск лучшей цены и как можно дольше эксплуатировать такую цену.
В среднем, алгоритмам нужно проверить 3-4 цены на старте оптимизации. С учетом специфики офлайна, для относительно редко приобретаемых товаров Back Basket и Long Tail каждая цена должа "стоять" 2-3 недели, чтобы замерить эффект этой цены.

Причина 2 - Нет истории изменения цен.

➜ Процесс замены цен в онлайне проще, чем в офлайне. Поэтому у интернет-магазинов бывает накоплена значительная история продаж при разных значениях цены. Эта статистика позволяет сократить количество ценовых эксперитментов и алгоритмы оптимизируют цены быстрее.

➜ У офлайн-сетей часто отсутствует история изменения цен на непродовольственные товары, поэтому обучение алгоритмов требует больше экспериментов и оптимизация цен идет дольше.

Причина 3 - В офлайне каналы оповещения покупателей о ценах менее эффективны.

У офлайн-магазина меньше каналов связи с покупателем. Реакция на цену требует больше времени (до магазина надо дойти), есть географические ограничения. В фуд-ритейле многие покупатели узнают о новой цене только во время визита в магазин.

В онлайне очень высокая ценовая прозрачность. Можно за пару минут открыть пять сайтов и сравнить цены. Привлекательное предложение вызывает рост трафика и продаж в разы быстрее, чем в офлайне.

Причина 4 - Физические помехи в магазине.

При любой цене товар не будет продаваться, если:
✘ товар не вынесли со склада в торговый зал,
✘ товар закончился на складе магазина,
✘ у товара отсутствует ценник,
✘ товар незаметен на полке,
✘ и так далее.

➜ Устранение проблем, из-за которых появились шумы, увеличивает продажи и прибыль магазина. Это очень распространенный косвенный эффект при внедрении динамического ценообразования.

➜ Прямой эффект от внедрения динамического ценообразования офлайн-магазин получает позже, когда проблемы уже устранены.

➜ В онлайне гораздо меньше подобных задержек из-за "помех". Ошибки встречаются, но их гораздо легче выявить и исправить.

➜ Следствие:
В торговых сетях основной рост прибыли часто происходит после окончания пилота
Пример отложенного эффекта в фуд-ритейле:

У некоторых ритейлеров внутренние процессы установки цен работают некорректно из-за настроек ERP и связанных с ней систем, и из-за заложенной в них неоптимальной логики.

Часто компании до запуска динамического ценообразования не знают о слабых местах своей IT-системы, связанных с установкой цен.
Динамическое ценообразование заставляет мониторить результаты продаж и сопоставлять их с ценами. Возникают вопросы и обнаруживается множество внутренних ошибок: не формализован процесс вывода товара из промо, есть проблемы в учете, логика переоценок порождает убытки и так далее.

Если в компании есть IT-ошибки, связанные с передачей цен, то рост прибыли замедлится — потребуется вначале устранить обнаруженные "баги" в IT-системе и процессах. Оптимальная цена не принесет эффекта, если ее не увидят покупатели.

Чем сильнее процесс ценообразования ритейлера зависел от ручных действий специалиста до внедрения динамического ценообразования, тем выше будет финансовый результат после внедрения динамического ценообразования. Работает "эффект низкой базы".

Не у всех компаний основная цель автоматизации ценообразования — рост прибыли.

Главная цель автоматизации для ряда ритейлеров — разгрузить талантливых сотрудников.
Таким ритейлерам важно, чтобы коммерческий отдел эффективнее работал с матрицей, ассортиментом, поставщиками, искал новые востребованные позиции, строил новые цепи поставок (стало очень актуально в 2022 году) и перестал тратить 30-50% рабочего времени на рутинные пересчеты цен в Excel.

В проектах с такими целями рост прибыли обычно ниже, чем у других ритейлеров.
Причина: ответственные сотрудники фокусируются на других моментах, не ищут дополнительные возможности роста. Им достаточно, чтобы платформа формировала корректные цены, а рост прибыли окупал стоимость внедрения.

Если культура компании заточена на постоянный анализ, поиск точек роста и проверку гипотез, — результат внедрения получается выше. После внедрения системы динамического ценообразования. проводить ценовые эксперименты и внедрять новые ценовые стратегии и подходы становится намного проще и быстрее.

Если говорить о росте прибыли в рамках пилота, величина и скорость прироста зависят от ряда параметров этого пилота.

В том числе, какие сегменты товаров и товарные категории участвуют в пилоте:

➜ Если в пилот введены только категории, генерирующие небольшую выручку и прибыль, с редкими продажами, — в денежном выражении прирост будет тоже небольшим.

➜ Если в пилот введен широкий ассортимент, в том числе популярные товары с высокими продажами, — прирост в деньгах будет значителен и произойдет быстрее.