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:
Ценообразование автозапчастей
в "Эльбрусе": от Excel к ежедневному автоматическому контуру
«Эльбрус» - поставщик кузовных автозапчастей и автомобильной оптики по всей России. Каталог компании насчитывает свыше 20 тыс. SKU. Один из ключевых каналов продаж - e-commerce и маркетплейсы, где скорость реакции на рынок напрямую влияет на конкурентоспособность. По одной позиции ежедневно меняются предложения конкурентов, сроки поставки, наличие, условия площадок, а покупатель легко сравнивает цены между разными сайтами.
При этом ценообразование в товарной нише «Эльбруса» нельзя свести ни к простой наценке, ни к прямому следованию за конкурентами. Здесь действует своя внутренняя логика взаимосвязанного ассортимента с OEM-деталями, аналогами, парными товарами и комплектами, где цена одной позиции влияет на корректность цены другой.
Например, цена аналога должна держаться в правильной дистанции от оригинальной/OEM-детали, а правая и левая фара - оставаться согласованными между собой. Фиксированная наценка этих зависимостей не держит - в ценах появляются нелогичные разрывы, которые негативно влияют на восприятие покупателей. Прямое следование за конкурентами дает тот же результат - каждый товар может встать за своим конкурентом, и логика ценообразования связанного ассортимента нарушается.
В итоге расчет получается сложным и требующим оперативности одновременно.Он должен учитывать цены конкурентов, держать сотни взаимосвязей, уровень маржинальности по каждому SKU и при этом быть быстрым и точным.
К моменту запуска проекта у «Эльбруса» уже было реализовано ценообразование, которое позволяло компании эффективно конкурировать на рынке. Вопрос был в том, как снять ограничения текущего подхода и масштабировать стабильный ежедневный расчет на тысячах SKU.
При этом ценообразование в товарной нише «Эльбруса» нельзя свести ни к простой наценке, ни к прямому следованию за конкурентами. Здесь действует своя внутренняя логика взаимосвязанного ассортимента с OEM-деталями, аналогами, парными товарами и комплектами, где цена одной позиции влияет на корректность цены другой.
Например, цена аналога должна держаться в правильной дистанции от оригинальной/OEM-детали, а правая и левая фара - оставаться согласованными между собой. Фиксированная наценка этих зависимостей не держит - в ценах появляются нелогичные разрывы, которые негативно влияют на восприятие покупателей. Прямое следование за конкурентами дает тот же результат - каждый товар может встать за своим конкурентом, и логика ценообразования связанного ассортимента нарушается.
В итоге расчет получается сложным и требующим оперативности одновременно.Он должен учитывать цены конкурентов, держать сотни взаимосвязей, уровень маржинальности по каждому SKU и при этом быть быстрым и точным.
К моменту запуска проекта у «Эльбруса» уже было реализовано ценообразование, которое позволяло компании эффективно конкурировать на рынке. Вопрос был в том, как снять ограничения текущего подхода и масштабировать стабильный ежедневный расчет на тысячах SKU.
Ценообразование до проекта и предпосылки внедрения
До внедрения Imprice ежедневная переоценка строилась в рамках нагруженного Excel-файла. В него вносились цены конкурентов из внешнего парсера, затем применялись правила, формулы и ручные проверки. После этого рассчитанные цены передавались в каналы продаж.
Такой способ расчета полностью закрывал специфику бизнеса, но с ростом ассортимента становился все более трудоемким. Команде «Эльбруса» нужно было ежедневно воспроизводить всю логику вручную, и чем больше становился каталог, тем дороже обходился ручной контур.
Так компания пришла к решению перевести выстроенное ценообразование в автоматический контур, высвободить ресурс команды и снять операционное ограничение для дальнейшего масштабирования.
Такой способ расчета полностью закрывал специфику бизнеса, но с ростом ассортимента становился все более трудоемким. Команде «Эльбруса» нужно было ежедневно воспроизводить всю логику вручную, и чем больше становился каталог, тем дороже обходился ручной контур.
Так компания пришла к решению перевести выстроенное ценообразование в автоматический контур, высвободить ресурс команды и снять операционное ограничение для дальнейшего масштабирования.
Почему выбрали Imprice
Перед «Эльбрусом» стояла задача - внедрить систему, которая сможет точно воспроизводить сложные расчеты без риска ошибок и, как результат, без просадки финансовых показателей. Поэтому выбор опирался на два критерия:
Платформа, которую можно гибко адаптировать под специфику и ценовую политику бизнеса: работа с данными парсинга, учет взаимосвязей ассортимента, многоуровневое конкурентное ценообразование, расчет нескольких видов цен и т.д.
Команда с опытом выстраивания сложных процессов ценообразования, которая не просто реализует логику, а доведет расчеты до стабильных финансовых показателей.
Команда с опытом выстраивания сложных процессов ценообразования, которая не просто реализует логику, а доведет расчеты до стабильных финансовых показателей.
Интеллектуальное ценообразование стало дополнительным аргументом в пользу Imprice. Экспертиза команды и технические возможности платформы позволяли «Эльбрусу» проверить эффект ML-алгоритмов в реальных рыночных условиях, не перестраивая остальной процесс.
Цели и метрики проекта
Переход на новую систему ценообразования был запланирован в два этапа: пилотный проект с реализацией всей логики ценообразования на большей доле ассортимента, а далее, в случае позитивного результата, масштабирование нового подхода на весь ассортимент.
Цели пилотного проекта:
✓ валовый доход пилотной группы ассортимента не ниже недельной медианы за предшествующие эксперименту 6 месяцев;
✓ выручка пилотной группы не ниже недельной медианы за предшествующие 6 месяцев.
Пилотный проект длился 2,5 месяца с момента расчета первых цен в системе Imprice. Методика оценки строилась на сравнении динамики показателей пилотного ассортимента с его исторической базой.
- Автоматизировать логику ценообразования с учетом всех действующих механик.
- Оценить эффект от внедрения интеллектуального ценообразования на отдельных товарных категориях.
✓ валовый доход пилотной группы ассортимента не ниже недельной медианы за предшествующие эксперименту 6 месяцев;
✓ выручка пилотной группы не ниже недельной медианы за предшествующие 6 месяцев.
Пилотный проект длился 2,5 месяца с момента расчета первых цен в системе Imprice. Методика оценки строилась на сравнении динамики показателей пилотного ассортимента с его исторической базой.
- Примечание:В e-commerce с единым каналом продаж стандартные AB-тесты с тестовыми и контрольными парами не применимы - сопоставимой группы для чистого сравнения просто нет. Поэтому за базу берется историческая динамика самого ассортимента, а глубокая аналитика с учетом влияния сезонных и неценовых факторов, позволяет увидеть корректный результат.
Команда проекта Imprice
Антон Шестаков
Руководитель проекта
Анастасия Кусова
Аналитик внедрения
Дмитрий Березин
Аналитик поддержки
Татьяна Данилова
ПроджектРеализованные механики ценообразования
Для достижения поставленных перед системой целей в едином контуре был реализован целый ряд механик ценообразования с адаптацией под специфику бизнеса. Расскажем подробнее о каждой из них.
1. Конкурентное ценообразование на базе 5 правил
Основная часть товаров «Эльбруса» переоценивается по конкурентным правилам - это пять отдельных рыночных сценариев, каждый со своим принципом расчета. Сценарий зависит от трех факторов: есть ли в текущем парсинге цена «Эльбруса», какое место она занимает среди конкурентов и где относительно нее находится оригинальная/OEM-деталь.
Примечание: Оригинал/OEM - это заводская деталь производителя, аналог которой представлен у «Эльбруса». Для рынка автозапчастей это не техническая деталь, а часть покупательской логики. Чтобы цена на аналог оставалась «привлекательной», ее необходимо держать заметно ниже OEM-детали.
Исходя из рыночной ситуации, в одних сценариях система автоматически подстраивает цену под конкурентов, в других - считает от оригинала. Вместе правила работают на одну управляемую логику: конкурентная позиция на рынке, правильная дистанция до оригинала и маржинальность на нужном уровне.
Отдельный элемент этой логики - правило «OEM-аналог». Цена аналога рассчитывается от цены оригинальной/OEM-детали через матрицу коэффициентов: для каждого ценового диапазона OEM задается свой коэффициент, и аналог удерживается в правильной дистанции от заводской детали по всей ценовой шкале.
Основная часть товаров «Эльбруса» переоценивается по конкурентным правилам - это пять отдельных рыночных сценариев, каждый со своим принципом расчета. Сценарий зависит от трех факторов: есть ли в текущем парсинге цена «Эльбруса», какое место она занимает среди конкурентов и где относительно нее находится оригинальная/OEM-деталь.
Примечание: Оригинал/OEM - это заводская деталь производителя, аналог которой представлен у «Эльбруса». Для рынка автозапчастей это не техническая деталь, а часть покупательской логики. Чтобы цена на аналог оставалась «привлекательной», ее необходимо держать заметно ниже OEM-детали.
Исходя из рыночной ситуации, в одних сценариях система автоматически подстраивает цену под конкурентов, в других - считает от оригинала. Вместе правила работают на одну управляемую логику: конкурентная позиция на рынке, правильная дистанция до оригинала и маржинальность на нужном уровне.
Отдельный элемент этой логики - правило «OEM-аналог». Цена аналога рассчитывается от цены оригинальной/OEM-детали через матрицу коэффициентов: для каждого ценового диапазона OEM задается свой коэффициент, и аналог удерживается в правильной дистанции от заводской детали по всей ценовой шкале.
2. Связанные позиции: парные товары, линейки и комплекты
Еще одна отраслевая особенность рынка автозапчастей - ценообразование связанных позиций. К ним относятся аналоги, товары одной линейки, парные детали и комплекты. Цены на такие позиции с одной стороны должны рассчитываться под рынок, а с другой - держаться согласованно. И таких товаров в ассортименте «Эльбруса» большое количество.
Для решения этой задачи в Imprice реализована логика опорных и зависимых товаров. В группе связанных позиций система выбирает опорный товар - с учетом сегмента, наличия конкурентной цены и истории продаж. Опорный товар ценообразовывается по приоритетным правилам, а остальные позиции рассчитываются от него в заданной пропорции.
Для парных товаров (например, правая и левая деталь кузова) система выберет позицию, по которой больше данных, рассчитает цену, а вторую позиция поставит под неё.
Для комплектов действует отдельная логика: товары связываются с ведущей позицией, от которой рассчитывается цена всего набора с учетом заданной наценки. Аналогичный механизм работает и для позиций одной линейки - сначала формируется цена опорного товара, а далее в нужной к нему пропорции рассчитываются остальные SKU.
Часть таких связей задается вручную, а часть формируется автоматически по линейкам и комплектам. Ручные правила остаются в приоритете, автоматическая обработка дополняет их и поддерживает актуальность связей на тысячах позиций.
Еще одна отраслевая особенность рынка автозапчастей - ценообразование связанных позиций. К ним относятся аналоги, товары одной линейки, парные детали и комплекты. Цены на такие позиции с одной стороны должны рассчитываться под рынок, а с другой - держаться согласованно. И таких товаров в ассортименте «Эльбруса» большое количество.
Для решения этой задачи в Imprice реализована логика опорных и зависимых товаров. В группе связанных позиций система выбирает опорный товар - с учетом сегмента, наличия конкурентной цены и истории продаж. Опорный товар ценообразовывается по приоритетным правилам, а остальные позиции рассчитываются от него в заданной пропорции.
Для парных товаров (например, правая и левая деталь кузова) система выберет позицию, по которой больше данных, рассчитает цену, а вторую позиция поставит под неё.
Для комплектов действует отдельная логика: товары связываются с ведущей позицией, от которой рассчитывается цена всего набора с учетом заданной наценки. Аналогичный механизм работает и для позиций одной линейки - сначала формируется цена опорного товара, а далее в нужной к нему пропорции рассчитываются остальные SKU.
Часть таких связей задается вручную, а часть формируется автоматически по линейкам и комплектам. Ручные правила остаются в приоритете, автоматическая обработка дополняет их и поддерживает актуальность связей на тысячах позиций.
Пример настройки связей между опорными и зависимыми товарами.
В интерфейсе Imprice эта механика называется «оригинал-аналог». Опорная позиция фиксируется в столбце «Оригинал» (ведущий товар «Эльбруса»), а связанные товары - в столбце «Аналог». Такая настройка помогает удерживать ценовую логику внутри групп взаимозаменяемых деталей и линеек.
В интерфейсе Imprice эта механика называется «оригинал-аналог». Опорная позиция фиксируется в столбце «Оригинал» (ведущий товар «Эльбруса»), а связанные товары - в столбце «Аналог». Такая настройка помогает удерживать ценовую логику внутри групп взаимозаменяемых деталей и линеек.
Пример настройки комплектов и составляющих.
Для наборов из нескольких самостоятельных артикулов система определяет ведущую позицию и от нее по заданной логике рассчитывает цену всего комплекта.
Для наборов из нескольких самостоятельных артикулов система определяет ведущую позицию и от нее по заданной логике рассчитывает цену всего комплекта.
3. Динамический нижний порог и контроль ограничений
Для защиты маржинальности по каждому SKU в системе был реализован динамический ценовой порог - он рассчитывается не как единое ограничение для всего ассортимента, а как набор правил по минимальной цене для разных групп товаров. Для одних позиций допустим более агрессивный рыночный уровень, а для других система должна удерживать больший запас маржинальности (например, для импортных товаров).Если рынок тянет цену ниже допустимого уровня, система не реагирует.
Дополнительно настроили ограничения по волатильности, лимит на величину одного изменения цены за пересчет, раздельное округление для разных типов цен и расчет на основе актуальных себестоимостей.
Для защиты маржинальности по каждому SKU в системе был реализован динамический ценовой порог - он рассчитывается не как единое ограничение для всего ассортимента, а как набор правил по минимальной цене для разных групп товаров. Для одних позиций допустим более агрессивный рыночный уровень, а для других система должна удерживать больший запас маржинальности (например, для импортных товаров).Если рынок тянет цену ниже допустимого уровня, система не реагирует.
Дополнительно настроили ограничения по волатильности, лимит на величину одного изменения цены за пересчет, раздельное округление для разных типов цен и расчет на основе актуальных себестоимостей.
4. Расчет нескольких выходных цен под разные каналы продаж
Помимо онлайн-канала, «Эльбрус» реализует продукцию в опт и розницу. Логика расчета для всех каналов строится вокруг цены маркетплейса - на базе нее формируется несколько видов цен с учетом себестоимости, наценки и ценовой политики каждого канала продаж.
В результате вместо трех параллельных ручных пересчетов команда получает согласованный набор цен из одного контура.
Помимо онлайн-канала, «Эльбрус» реализует продукцию в опт и розницу. Логика расчета для всех каналов строится вокруг цены маркетплейса - на базе нее формируется несколько видов цен с учетом себестоимости, наценки и ценовой политики каждого канала продаж.
В результате вместо трех параллельных ручных пересчетов команда получает согласованный набор цен из одного контура.
ML-ценообразование
как дополнительный слой
как дополнительный слой
Для проверки потенциала динамического ценообразования часть ассортимента была выделена под управление интеллектуальных алгоритмов. ML-оптимизация работала в двух сценариях с разными товарными группами:
Первая - товары без стабильных цен конкурентов (данные то есть, то нет), стратегия баланса валового дохода и продаж в штуках. Алгоритм опирался на историю продаж по каждому SKU и искал оптимальный уровень цены по фактическому спросу.
Вторая - максимизация маржинальности там, где «Эльбрус» уже лидирует по цене, а оригинал стоит следом. Алгоритм продолжал держаться ниже рынка, но поднимал цену настолько, насколько позволяла дистанция до оригинала. Интеллектуальный подбор в таких ситуациях работает точнее жесткого правила.
Первая - товары без стабильных цен конкурентов (данные то есть, то нет), стратегия баланса валового дохода и продаж в штуках. Алгоритм опирался на историю продаж по каждому SKU и искал оптимальный уровень цены по фактическому спросу.
Вторая - максимизация маржинальности там, где «Эльбрус» уже лидирует по цене, а оригинал стоит следом. Алгоритм продолжал держаться ниже рынка, но поднимал цену настолько, насколько позволяла дистанция до оригинала. Интеллектуальный подбор в таких ситуациях работает точнее жесткого правила.
- По сути, интеллектуальное ценообразование подключалось там, где правил рынка было недостаточно:
- на товарах без прозрачных данных по конкурентным ценам,
- в сегментах, где важно найти оптимальную цену в рамках свободного от конкурентов коридора.
Как устроен ежедневный контур
Проект потребовал не только настройки правил, но и перестройки потока данных. Цены конкурентов ежедневно забираются из внешнего парсера, проходят обработку и агрегацию, после чего используются в расчетах Imprice.
Дополнительно система учитывает разные партномера одного артикула - по ним берется минимальная цена, чтобы сравнение с рынком оставалось корректным.
Операционно этот контур можно описать как последовательность решений: рынок обновился, некорректные данные отсеялись, товар попал в нужный сценарий ценообразования, цена прошла проверку ограничений, а на выходе сформировался прайс для всех каналов продаж.
Дополнительно система учитывает разные партномера одного артикула - по ним берется минимальная цена, чтобы сравнение с рынком оставалось корректным.
Операционно этот контур можно описать как последовательность решений: рынок обновился, некорректные данные отсеялись, товар попал в нужный сценарий ценообразования, цена прошла проверку ограничений, а на выходе сформировался прайс для всех каналов продаж.
Для основной группы расчет идет каждый день, для категории низкооборачиваемого товара действует тот же набор правил, но цикл переоценки реже.
Результаты пилота
В ходе пилота в контуре ценообразования Imprice находилось более 6 тысяч товаров.
✓ подавляющее большинство - на конкурентных правилах;
✓ несколько сотен - с интеллектуальным ценообразованием.
Динамика выручки и валового дохода ассортимента с ценообразованием Imprice в сравнении с недельной медианой за предыдущие полгода:
✓ 10 из 11 недель валовый доход и выручка выше медианы.
✓ На последней неделе пилота выручка и валовый доход показали максимальный рост - на 61% и на 53% соответственно.
✓ Единственная отрицательная неделя пришлась на 01.01-07.01 - сезонный неценовой фактор, падение спроса на период новогодних праздников.
- Руководитель отдела закупок компании «Эльбрус»:
«За годы работы в нашей компании было выстроено достаточно сложное ценообразование, которое показывает себя эффективно во всех каналах продаж. Вопрос был не в смене подходов, а в оптимизации самого операционного процесса. Большая часть логики жила в ручном расчёте и требовала постоянного внимания команды. Поэтому мы искали партнёра, который перенесёт нашу же логику в автоматический контур, не ломая то, что уже работает. Главный результат, который мы ожидали и увидели по итогам проекта - ежедневный расчет тысяч позиций идет стабильно, с сохранением всех ключевых показателей продаж».
Подробнее о динамике показателей
На графиках приведена динамика тестового ассортимента по выручке и валовому доходу. Пунктирной линией обозначены медианы по показателям этого же ассортимента за 6 месяцев до пилота, цветом выделен период ценообразования Imprice.
На время проведения пилота выпал традиционно низкий сезон - новогодние праздники. На графиках видно падение динамики по обоим показателям на новогодней неделе и пик спада в первых числах января. Далее - восстановление по окончанию праздничных выходных, значительный рост и сохранение положительной тенденции до конца пилота. Средний прирост выручки относительно медианы составил +32%, валового дохода +26,3%.
На время проведения пилота выпал традиционно низкий сезон - новогодние праздники. На графиках видно падение динамики по обоим показателям на новогодней неделе и пик спада в первых числах января. Далее - восстановление по окончанию праздничных выходных, значительный рост и сохранение положительной тенденции до конца пилота. Средний прирост выручки относительно медианы составил +32%, валового дохода +26,3%.
Динамика на примере SKU
На графике приведена динамика по валовому доходу и маржинальности товара в пределах пилота. Вертикальной заливкой выделены периоды, когда к расчёту цены подключались ML-алгоритмы.
В остальное время товар ценообразовывался по стандартным правилам «Эльбруса». На каждом промежутке интеллектуальное ценообразование показало лучший результат: выраженный рост маржинальности и положительная динамика по валу. Алгоритмы успешно решали задачу оптимизации цен там, где данных рынка было недостаточно.
В остальное время товар ценообразовывался по стандартным правилам «Эльбруса». На каждом промежутке интеллектуальное ценообразование показало лучший результат: выраженный рост маржинальности и положительная динамика по валу. Алгоритмы успешно решали задачу оптимизации цен там, где данных рынка было недостаточно.
Горловина бачка омывателя
Это пример «дешевой» позиции, по которой цены конкурентов приходят неравномерно. В таких случаях прямая реакция не всегда дает оптимальный результат - единичный сигнал рынка может увести цену слишком далеко от уровня, при котором товар стабильно продается.
Помимо общей динамики, рассмотрим результат работы интеллектуального ценообразования на примере товара с нерегулярными ценами конкурентов.
Развитие проекта
После запуска основного контура проект продолжил развиваться в сторону интеллектуального ценообразования и маркетплейсов. Это следующий тактический шаг: доля маркетплейсов в выручке «Эльбруса» растет, а сами площадки усложняют правила работы, тарифы и логистическое ценообразование.
Отдельное направление - работа с Ozon. Под специфику площадки прорабатывается отдельный контур: пересчет по своему расписанию, расчет минимальной цены с учетом тарифов и логистики площадки, а также автоматическое удержание цены с учетом акций и скидок маркетплейса.
Отдельное направление - работа с Ozon. Под специфику площадки прорабатывается отдельный контур: пересчет по своему расписанию, расчет минимальной цены с учетом тарифов и логистики площадки, а также автоматическое удержание цены с учетом акций и скидок маркетплейса.
Заключение
Проект «Эльбруса» - пример того, что даже в сложных и специфичных процессах ценообразования переход от ручного подхода к автоматизации дает прозрачный и управляемый результат для бизнеса. Компания сохранила всю бизнес-логику, повысила скорость реакции на рынок и высвободила ресурсы команды для задач масштабирования.
В НАШЕМ ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛЕ
эксперты Imprice о внутренней кухне ценообразования
Разбираем проверенные практики, делимся опытом и рассказываем, как устроены управляемые процессы изнутри.
Скопировано