Хотите посмотреть систему изнутри
и понять, насколько она
применима для ваших задач?
С удовольствием проведем демонстрацию:
 
Лучшие практики динамического ценообразования
Будьте в курсе,
как внедряют динамическое ценообразование
в России и в мире:

✓ Подводные камни внедрения.
✓ Плюсы и минусы методик.
✓ Рекомендации российских и зарубежных экспертов.
✓ Свежие кейсы.

Открыть доступ к знаниям в Telegram:
Хотите посмотреть систему изнутри
и понять, насколько она
применима для ваших задач?
С удовольствием проведем демонстрацию:
Как увеличить оборачиваемость сети на 40% и избавиться от низколиквидных позиций за счет автоматизации ценообразования
О заказчике
Компания Gold-Standart - это сеть магазинов и интернет-магазин спортивного и диетического питания для здорового и активного образа жизни. Компания активно развивает мультиканальную модель продаж.
Решение Imprice.ai было внедрено в июне 2019-ого года и помогло увеличить валовую прибыль на 16% за несколько месяцев.

В данном кейсе мы расскажем о втором этапе оптимизации цен Gold-Standart с помощью Imprice.
Задача второго этапа оптимизации цен
В сентябре 2019 года перед системой Imprice поставили новую задачу - улучшить оборачиваемость товаров.
Средний срок хранения товара на складах компании составлял 75 дней. Также в процессе анализа товарных остатков было выявлено, что 15% SKU ни разу не продавались за последние 40 дней и более, то есть компания заморозила большие денежные активы в низкооборачиваемых позициях.
Основные результаты второго этапа
В качестве критериев оценки при внедрении ценообразования на базе оборачиваемости товаров были выбраны:
Количество товаров без продаж со сроком хранения более 40 дней (415 SKU на момент старта работы алгоритма).
Средний срок хранения запасов по всем складам компании (75 дней, учитывались все товары, не только низколиквидные).
Главные итоги оптимизации цен по оборачиваемости:
на
снизился средний срок хранения запасов.
С 75 дней до 44 дней.
40%
в
раза уменьшилось количество SKU без продаж за 3 месяца работы алгоритма
3,6
настроена система, которая учитывает оборачиваемость товаров в ценообразовании и в заказах на закуп
Решение
В Imprice.ai есть возможность управлять формированием цены в зависимости от оборачиваемости товара.
Для этого необходимо выполнить ряд последовательных шагов, что мы и сделали.
Настроить выгрузку коэффициентов оборачиваемости (КО) по каждому товару.
По всем складам компании за фиксированный период необходимо было получить коэффициент оборачиваемости, либо настроить расчет коэффициентов непосредственно в Imprice.
Клиенту было удобнее запустить расчет в нашей системе. Для этого мы синхронизировали продажи и историю остатков за последний год.
Рассчитать сроки хранения
По каждому товару необходимо было получить данные о сроке хранения.
Срок хранения особенно важен для товаров без продаж, так как при отсутствии продаж коэффициент оборачиваемости равен нулю и нужен другой критерий для оценки оборачиваемости товара.
Скрин из системы Imprice
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
Настроить сегменты
Настроить сегменты в соответствии с оборачиваемостью товаров и сроком хранения. Важно было правильно выбрать значения для сегментации.

После анализа данных клиент создал следующие сегменты:
Скрин отчета в системе Imprice
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
В первый сегмент стали автоматически попадать товары с коэффициентом оборачиваемости (КО) меньше, чем для 70% ассортимента.

В остальные сегменты попали товары с КО равным нулю, то есть за рассматриваемый период расчета не было продано ни одной штуки таких товаров. КО=0 и для товаров, которые недавно поступили на склады, поэтому важно было учесть период с момента поступления. Именно срок хранения и стал основой для данной группы сегментов: если товар не продавался больше 40 дней, то он начинал последовательно двигаться по этим сегментам.

На старте работы алгоритма в данные сегменты попало 15% SKU от ассортимента компании.
Настроить правила для каждого сегмента
Далее необходимо было создать правила, в соответствии с которыми система начала формировать цены для сайта и розничных магазинов.
Скрин из системы Imprice
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
Логика в данном случае простая - чем хуже продавался товар, тем более агрессивные цены формировала система. Товары, которые не продавались более 80 дней, компания решила распродавать в убыток.

Система Imprice.ai также автоматически маркировала товары данных сегментов, чтобы менеджеры по закупкам не заказывали их в дальнейшем.
Скрин из системы Imprice
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
Отзыв Gold-Standart.com
"Грамотная автоматизация ценообразования на основе оборачиваемости помогла нам уже за первый месяц в 3 раза сократить остаток низколиквидов - при этом сохраняя маржу, насколько возможно.

Мы и раньше комплексно работали над повышением оборачиваемости запасов, в том числе по конкретным группам товаров мотивировали продавцов и начисляли повышенные баллы по программе лояльности. Но до Imprice закупщикам приходилось анализировать оборачиваемость и популярность товаров в полуручном режиме: они периодически формировали огромные таблицы в 1С, выявляли товары с плохой оборачиваемостью, проводили распродажи, постоянно перемещали остатки. Процесс был сложным, отнимающим кучу времени и недостаточно эффективным: система давала сбои из-за большого количества ручных операций и необходимости многое "держать в голове".

Скорее всего, размер скидок часто был больше необходимого. Случалось, что непопулярный товар с трудом распродавали с помощью суперскидок, а потом по ошибке закупали вновь.
В 1С не было возможности пометить товар как "плохо продаваемый". Для товаров с нулевыми продажами требовалось формировать отдельные отчеты по датам поступлений. В итоге при составлении заявки закупщику приходилось одновременно смотреть данные из нескольких разных отчетов плюс свои файлы с заметками, что очень сложно, когда количество артикулов исчисляется сотнями и тысячами.

Мы готовились добавлять серьёзный функционал по учету оборачиваемости в нашу "1С-Управление торговлей" и не могли придумать варианта, который бы полностью исключил ручные операции, а значит - вероятность дальнейших ошибок.

Решение от Imprice.ai было прорывом и спасением для нас. Специалисты Imprice.ai за неделю запустили алгоритм по ценообразованию на базе оборачиваемости, и уже на следующий день мы заметили, что товаров в соответствующих сегментах стало на 2-3% меньше. При этом скидка увеличивалась постепенно, исходя из реакции покупателей, что позволяло сохранять маржинальность по максимуму.

Отдельное спасибо за автоматическую маркировку товаров с плохой оборачиваемостью. Ведь самое обидное было распродавать низколиквид, а потом его снова закупить. Теперь это исключено. "
Александр Бузов,
Коммерческий директор Gold-Standart.com
Результаты внедрения алгоритма ценообразования на базе оборачиваемости товаров
1. При запуске данного типа ценообразования в сегментах было 415 товаров, которые ни разу не продались за последний год, и которые поступили больше, чем 40 дней назад.
На 22 октября таких товаров осталось 202 SKU, сократили количество таких товаров в 2 раза, сумма остатков неликвидов уменьшилась более чем в 3 раза.
На 15 декабря таких товаров было всего 114, остались самые "тяжелые" для продаж товары.

2. Компания высвободила деньги для закупки высоколиквидных товаров и получила систему, которая автоматически определяет низколикивидные товары и автоматически их выводит из системы.
Динамика низколиквидных товаров; скрин из системы Imprice
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
3. При последовательном сегментировании товаров с плохой оборачиваемостью компания получила систему, которая будет при первых признаках плохих продаж выводить товар из ассортиментной матрицы, оставляя только высоколиквидные товары.

4. Сильно упростилась процедура ввода и вывода позиций в товарную матрицу. Система Imprice.ai самостоятельно маркирует низкооборачиваемый товар.

5. Важно, что в системе вручную можно отфильтровать товары, которые плохо продаются, но при этом формируют ширину ассортимента магазина, они не будут попадать в данные сегменты.

6. В результате работы системы Imprice.ai у компании сократился средний срок хранения остатков: с 75 дней до 44 дней за 3 месяца работы данного алгоритма.