Хотите посмотреть систему изнутри и понять, насколько она применима для ваших задач?
С удовольствием проведем демонстрацию
Хотите посмотреть систему изнутри
и понять, насколько она
применима для ваших задач?
и понять, насколько она
применима для ваших задач?
С удовольствием проведем демонстрацию:
Гибкое ценообразование для аптечной сети "Амурфармация": удержать позиции в точках с жесткой конкуренцией и активнее расти там, где рынок свободен
"Амурфармация" (https://amurfarma.ru/)— одна из ведущих фармацевтических компаний Дальнего Востока, представленная по всей Амурской области. Исторический лидер региона с многолетней репутацией, широкой офлайн сетью и собственным e-commerce каналом. Сеть насчитывает 89 аптек, расположенных как в крупных городах, так и в самых небольших и отдаленных локациях области.
Предпосылки проекта
В команде "Амурфармации" мысль о тестировании динамического ценообразования впервые появилась несколько лет назад, но тогда проект отложили из-за более приоритетных задач. Прошло несколько лет и стало ясно, что приход крупных федеральных сетей вроде "Риглы" – лишь вопрос времени, а конкуренция в регионе ужесточается уже сейчас.
До внедрения динамического ценообразования в "Амурфармации" была своя автоматизация и привычная матрица наценок. Но команда понимала, что для удержания позиций и усиления там, где позволяет рынок, необходима более "тонкая" работа с ассортиментом из десятков тысяч SKU. Особенно, учитывая разную конкурентную обстановку в регионе - в каких-то городах активно появлялись другие сети, а где-то конкуренция оставалась минимальной. Требовалось решение, которое позволит быстро пересматривать цены, где спрос высок, и удерживаться в рынке там, где назревает конкурентная гонка. В 2024 году "Амурфармация" вернулась к проекту и начала поиск решения.
До внедрения динамического ценообразования в "Амурфармации" была своя автоматизация и привычная матрица наценок. Но команда понимала, что для удержания позиций и усиления там, где позволяет рынок, необходима более "тонкая" работа с ассортиментом из десятков тысяч SKU. Особенно, учитывая разную конкурентную обстановку в регионе - в каких-то городах активно появлялись другие сети, а где-то конкуренция оставалась минимальной. Требовалось решение, которое позволит быстро пересматривать цены, где спрос высок, и удерживаться в рынке там, где назревает конкурентная гонка. В 2024 году "Амурфармация" вернулась к проекту и начала поиск решения.
- Заместитель генерального директораКомпания "Амурфармация""Мы давно хотели протестировать динамическое ценообразование, как инструмент, который потенциально даст нам возможность оперативнее реагировать на рынок. До этого мы полагались на собственные алгоритмы и наценочную матрицу, но понимали: когда придут сильные игроки, этого может не хватить. Тем более у нас разное конкурентное окружение по городам, и здесь единая простая схема уже не подходит".
Почему выбрали Imprice
Главными критериями при поиске решения стали глубокая специализация команды-разработчика на ценообразовании, а также возможность + опыт гибкой подстройки системы под свою специфику и нюансы фармы: ценообразования на ЖНВЛП (жизненно необходимые и важнейшие лекарственные препараты), особые механики "под заказ" и прочее. "Амурфармация" остановила выбор на Imprice, поскольку и разработчик, и платформа отвечали всем требованием. А подключение партнерской команды крупнейшего IT-интегратора "Первый БИТ" дало усиление как в части отраслевой экспертизы и методологии, так и в части опыта реализации сложных интеграций.
Работа над пилотным проектом шла совместно: "Первый БИТ" формировал стратегию и анализировал динамику ключевых показателей, система Imprice обеспечивала гибкие алгоритмы, а команда "Амурфармации" ежедневно подтверждала результаты на реальных продажах.
Работа над пилотным проектом шла совместно: "Первый БИТ" формировал стратегию и анализировал динамику ключевых показателей, система Imprice обеспечивала гибкие алгоритмы, а команда "Амурфармации" ежедневно подтверждала результаты на реальных продажах.
Старт пилота: выбор канала продаж и методики сравнения
Одна из особенностей "Амурфармации" – сочетание офлайн и онлайн-продаж через собственный интернет-магазин. Тестирование системы решили начать именно с интернет-магазина, поскольку в офлайн больше административных ограничений и нюансов работы с фармацевтами. А далее, в случае успеха проекта, масштабировать проверенную методологию на офлайн сеть. Но сразу возник вопрос: как сравнивать результаты?
Сложность заключалась в том, что регионы продаж онлайн-канала "Амурфармации" существенно различаются по оборотам, и на уровне целых городов "чистых" пар для сравнения не нашлось. В итоге было принято решение взять в пилот Благовещенск, поскольку там самый большой трафик, и разделить ассортимент по группам SKU на тестовые и контрольные сегменты.
Цели пилотного проекта
- Тактическая цель:
Увеличить оборот в онлайн-канале при сохранении уровня маржинальности. - Стратегическая цель:
Получить гибкий инструмент, позволяющий оперативно и в автоматическом режиме реагировать на изменения спроса и конкурентной среды.
Что вошло в механики ценообразования?
Для достижения целей пилота было реализовано несколько ключевых механик:
✓ Кластеризация ассортимента на корзины (классы товаров) KVI, BackBasket и Longtail.
Для KVI применили конкурентное ценообразование, а для BackBasket и Longtail сделали бОльший акцент на ценовые эксперименты.
✓ Конкурентное ценообразование.
Система собирала данные по ценам конкурентов и задавала ценовые ограничения для ML-алгоритмов. Такой подход обеспечил конкурентоспособность в категории товаров, где это особенно важно для сохранения трафика.
✓ ML-оптимизация цен.
Алгоритмы Imprice подбирали оптимальную цену для всех категорий товаров на основе исторических данных, зондирования спроса в режиме Realtime и в рамках ценовых коридоров (предельно допустимые цены на ЖНВЛП, маржинальность и др.).
✓ Расчет нескольких типов цен.
Команда реализовала тонкую настройку в системе, которая позволяла находить оптимальный уровень для каждого типа цен, действующих в онлайн-канале.
Для KVI применили конкурентное ценообразование, а для BackBasket и Longtail сделали бОльший акцент на ценовые эксперименты.
✓ Конкурентное ценообразование.
Система собирала данные по ценам конкурентов и задавала ценовые ограничения для ML-алгоритмов. Такой подход обеспечил конкурентоспособность в категории товаров, где это особенно важно для сохранения трафика.
✓ ML-оптимизация цен.
Алгоритмы Imprice подбирали оптимальную цену для всех категорий товаров на основе исторических данных, зондирования спроса в режиме Realtime и в рамках ценовых коридоров (предельно допустимые цены на ЖНВЛП, маржинальность и др.).
✓ Расчет нескольких типов цен.
Команда реализовала тонкую настройку в системе, которая позволяла находить оптимальный уровень для каждого типа цен, действующих в онлайн-канале.
Результаты пилота
По итогам пилотного проекта тестовая группа товаров показала устойчивый рост оборота при сохранении стабильного уровня маржинальности. В отдельных категориях вышли на рост прибыли, однако в части из них было отмечено влияние "неценовых" факторов (например, сезонные всплески и влияние льготных программ).
Рассмотрим подробнее на примере динамики показателей нескольких показательных товаров, цену на которые формировала система Imprice (наименования препаратов не раскрываются по условиям NDA):
Рассмотрим подробнее на примере динамики показателей нескольких показательных товаров, цену на которые формировала система Imprice (наименования препаратов не раскрываются по условиям NDA):
Препарат №1 из тестовой группы товаров
За период теста продажи увеличились на 60%, валовая прибыль при этом выросла на 26%. Сравнение проводилось с медианой по показателям за последние полгода.
На верхнем графике приведена динамика продаж в штуках. Пунктирной линией обозначена медиана по показателю в пределах полугода, а также для наглядности выделен период проведения пилота с февраля по конец марта. Если исключить сезонный всплеск спроса на препарат в январе, в рамках периода пилота видно, что относительно медианы ценовые эксперименты привели к заметному планомерному росту.
На втором графике приведена динамика по валовой прибыли, коррелирующая с растущим трендом продаж.
На втором графике приведена динамика по валовой прибыли, коррелирующая с растущим трендом продаж.
Препарат №2 из тестовой группы товаров
За период пилота продажи увеличилась на 87%, валовая прибыль выросла на 31%.
Сравниваем также с показателями в пределах полугода.
На первом графике объема продаж видим значительный рост по сравнению с исторической медианой. Тренд сохраняется на протяжении всего пилота и показывает резкий спад после остановки пересчета цен системой Imprice.
На первом графике объема продаж видим значительный рост по сравнению с исторической медианой. Тренд сохраняется на протяжении всего пилота и показывает резкий спад после остановки пересчета цен системой Imprice.
Препарат №3 из тестовой группы товаров
И один из товаров-рекордсменов: рост продаж за период пилота на 172% и рост валовой прибыли на 130%.
Помимо показателей продаж и валовой прибыли, для наглядности приводим график изменения цены на препарат в процентах по сравнению с уровнем на начало пилота.
Здесь мы видим, что цена за весь период максимально опускалась ниже уровня медианы всего на 4%, при этом продажи вышли на свой исторический максимум в пределах полугода. В рамках ценовых экспериментов система нащупала тот самый оптимальный уровень.
Здесь мы видим, что цена за весь период максимально опускалась ниже уровня медианы всего на 4%, при этом продажи вышли на свой исторический максимум в пределах полугода. В рамках ценовых экспериментов система нащупала тот самый оптимальный уровень.
Команда "Амурфармации" признала цели пилота достигнутыми. Часть роста пришлась на внешние факторы, но при глубоком сравнении тестовой и контрольной групп положительный перевес в сторону теста не вызвал сомнений.
- Заместитель генерального директораКомпания "Амурфармация""Если отсеять экстраординарные всплески, мы получили общий рост в тестовой группе на уровне целевых 5%. А главное — система позволила удержать маржинальность. В заданных коридорах алгоритмы Imprice действительно находят точку баланса: там, где можно поднять цену без потери трафика, мы зарабатываем больше. Если же спрос резко реагирует спадом, система "откатывается" к более безопасной планке. Этот гибкий подход — то, чего нам не хватало в старой схеме автоматизации".
Достичь поставленных целей получилось благодаря синергии проектных команд и высокой вовлеченности "Амурфармации". Команда заказчика погружено работала над тестами, обучала персонал, оперативно вносила корректировки и изменения в правила расчёта. В силу разницы в часовых поясах с Дальним Востоком часть вопросов в ходе пилота решалась сотрудниками в системе Imprice самостоятельно.
После успешного пилота в Благовещенске, "Амурфармация" приняла решение масштабировать новый подход на все торговые точки, начиная с e-commerce.
После успешного пилота в Благовещенске, "Амурфармация" приняла решение масштабировать новый подход на все торговые точки, начиная с e-commerce.
В заключение
Кейс "Амурфармация" показывает, что даже при наличии собственной отточенной годами системы автоматизации локальный ритейл может заметно усилить свое конкурентное положение, внедрив современные алгоритмы динамического ценообразования в комбинации с продуманной стратегией. Проект стал примером эффективной коллаборации: гибкие алгоритмы Imprice + грамотный консалтинг "Первый БИТ" + глубокое знание своего рынка, экспертность и готовность команды клиента к изменениям.