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:
Как искусственный интеллект две недели автоматически устанавливал цены интернет-магазина и увеличил валовую прибыль в категории на 100%
О заказчике
Компания Gold-Standart - это сеть магазинов и интернет-магазин спортивного и диетического питания для здорового и активного образа жизни. С помощью решения Imprice подключили конкурентное ценообразование, ценообразование по KVI, ценообразование по оборачиваемости - и помогло увеличить валовую прибыль на 16% за несколько месяцев.
В данном кейсе мы расскажем о следующем этапе оптимизации цен Gold-Standart с помощью Imprice - подключении алгоритмов с машинным обучением во время "режима самоизоляции".
В данном кейсе мы расскажем о следующем этапе оптимизации цен Gold-Standart с помощью Imprice - подключении алгоритмов с машинным обучением во время "режима самоизоляции".
Задача пилота
Во время "режима самоизоляции" работал только интернет-магазин Gold-Standart; розничные точки были закрыты. Параллельно "прыгал" курс доллара, к которому привязаны закупки, а интернет-спрос снизился из-за закрытия спортзалов.
Чтобы увеличить валовую прибыль компании, специалисты Imprice предложили подключить дополнительный модуль оптимизации цен с помощью машинного обучения. Алгоритмы модуля автоматически находят оптимальные цены, при которых в актуальных условиях компания получает максимум валовой прибыли или максимум продаж, в зависимости от заданной цели.
Для начала решили провести двухнедельный тест для определения потенциальных выгод: запустить алгоритм на пилотной категории и сравнить результаты пилота с продажами другой, контрольной, категории, а также с продажами всего интернет-магазина.
● Пилотная категория: выбрали "Отдельные витамины", группу со стабильными продажами, без особых "всплесков" и "провалов".
"Отдельные витамины" - это упаковки с каким-то одним конкретным витамином - витамин D, витамин B, витамин С и так далее.
● Контрольная категория: взяли "Витаминно-минеральные комплексы", группу с очень похожими на "Отдельные витамины" продажами.
"Витаминно-минеральные комплексы" - это упаковки с мультивитаминами.
В апреле запустили обучение алгоритма на исторической выгрузке, взяли данные по категории за 3 предыдущих месяца, с января по март. Завершив обучение, система спрогнозировала увеличение оборота в категории на 94%, увеличение прибыли на 88%.
C 1 мая 2020 алгоритм начал автоматически устанавливать цены в пилотной категории.
Чтобы увеличить валовую прибыль компании, специалисты Imprice предложили подключить дополнительный модуль оптимизации цен с помощью машинного обучения. Алгоритмы модуля автоматически находят оптимальные цены, при которых в актуальных условиях компания получает максимум валовой прибыли или максимум продаж, в зависимости от заданной цели.
Для начала решили провести двухнедельный тест для определения потенциальных выгод: запустить алгоритм на пилотной категории и сравнить результаты пилота с продажами другой, контрольной, категории, а также с продажами всего интернет-магазина.
● Пилотная категория: выбрали "Отдельные витамины", группу со стабильными продажами, без особых "всплесков" и "провалов".
"Отдельные витамины" - это упаковки с каким-то одним конкретным витамином - витамин D, витамин B, витамин С и так далее.
● Контрольная категория: взяли "Витаминно-минеральные комплексы", группу с очень похожими на "Отдельные витамины" продажами.
"Витаминно-минеральные комплексы" - это упаковки с мультивитаминами.
В апреле запустили обучение алгоритма на исторической выгрузке, взяли данные по категории за 3 предыдущих месяца, с января по март. Завершив обучение, система спрогнозировала увеличение оборота в категории на 94%, увеличение прибыли на 88%.
C 1 мая 2020 алгоритм начал автоматически устанавливать цены в пилотной категории.
Основные результаты пилота
Данные продаж в пилотной категории за 1-14 мая сравнили с данными продаж за 1-14 апреля того же года.
За две недели в пилотной категории:
на
увеличили оборот
увеличили оборот
168%
на
увеличили валовую прибыль
увеличили валовую прибыль
122%
Рост показателей в пилотной категории - заслуга искусственного интеллекта: за эти же две недели в контрольной группе и во всем интернет-магазине не было аналогичного улучшения.
Модуль Imprice для оптимизации цен на базе машинного обучения
Алгоритмы Imprice с использованием машинного обучения пошагово оптимизируют цены, изучая реакцию посетителей интернет-магазина.
В зависимости от поведения пользователей, цены товаров корректируются для максимизации продаж либо максимизации валовой прибыли - смотря какую цель поставили перед системой.
В частности, учитываются просмотры карточек товаров, время на странице, показатели отказов, конверсии в заказ из карточки товара, средняя конверсия в разрезе товаров/брендов/категорий.
Кроме того, искусственный интеллект принимает в расчет:
● Цены конкурентов и влияние конкурентов на продажи конкретного товара.
● Взаимное влияние товаров друг на друга в рамках категории. Если один товар способен каннибализировать продажи другого, алгоритм найдет такую конфигурацию цен, которая будет оптимизировать валовую прибыль (или выручку, если указана такая цель оптимизации) на эти два товара.
● Внутреннюю информацию и ограничения.
В зависимости от поведения пользователей, цены товаров корректируются для максимизации продаж либо максимизации валовой прибыли - смотря какую цель поставили перед системой.
В частности, учитываются просмотры карточек товаров, время на странице, показатели отказов, конверсии в заказ из карточки товара, средняя конверсия в разрезе товаров/брендов/категорий.
Кроме того, искусственный интеллект принимает в расчет:
● Цены конкурентов и влияние конкурентов на продажи конкретного товара.
● Взаимное влияние товаров друг на друга в рамках категории. Если один товар способен каннибализировать продажи другого, алгоритм найдет такую конфигурацию цен, которая будет оптимизировать валовую прибыль (или выручку, если указана такая цель оптимизации) на эти два товара.
● Внутреннюю информацию и ограничения.
Алгоритм дает отличные результаты даже в условиях турбулентности и высокой неопределенности на рынке, поскольку:
● Способен находить качественные решения даже на малых объемах данных и для товаров, по которым отсутствует история продаж.
● Постоянно проверяет новые уровни цен в поисках возможности дополнительного улучшения.
● Особенно чувствителен к изменению спроса: если неделю назад у вас прекрасно покупали товар по цене Х, а на этой неделе продажи снизились, алгоритм будет пробовать другие цены и быстро найдет новый оптимум: либо определит, что более низкая цена поднимет продажи, либо, наоборот, предложит поставить более высокую цену, при которой будет тот же уровень продаж, зато существенно возрастет маржинальность.
● Важную роль в управлении ценой играют остатки. Если алгоритм увидит, что при текущем спросе товар закончится раньше следующего поступления, то он начнет ставить повышенную цену - такую, чтобы магазин продал остаток с максимальной прибылью и "дотянул" до новой партии.
● Способен находить качественные решения даже на малых объемах данных и для товаров, по которым отсутствует история продаж.
● Постоянно проверяет новые уровни цен в поисках возможности дополнительного улучшения.
● Особенно чувствителен к изменению спроса: если неделю назад у вас прекрасно покупали товар по цене Х, а на этой неделе продажи снизились, алгоритм будет пробовать другие цены и быстро найдет новый оптимум: либо определит, что более низкая цена поднимет продажи, либо, наоборот, предложит поставить более высокую цену, при которой будет тот же уровень продаж, зато существенно возрастет маржинальность.
● Важную роль в управлении ценой играют остатки. Если алгоритм увидит, что при текущем спросе товар закончится раньше следующего поступления, то он начнет ставить повышенную цену - такую, чтобы магазин продал остаток с максимальной прибылью и "дотянул" до новой партии.
Скриншот из системы Imprice. Чтобы алгоритм мог учесть ограничения по товарным остаткам, из ERP заказчика в систему автоматически загружаются даты поступлений, в том числе планируемых.
Скриншот из системы Imprice. Алгоритмы автоматически определяют в ассортименте товары-заменители и дополняющие товары; заменители и дополнители появляются на одноименных вкладках карточки товара. Учет влияния заменителей позволяет избежать каннибализации внутри категории
Пилотный запуск алгоритма с машинным обучением
Настройка правила
Для запуска алгоритма настроили правило для соответствующей категории.
При этом система сразу дала прогноз изменения оборотов и прибыли:
При этом система сразу дала прогноз изменения оборотов и прибыли:
Скриншот из системы Imprice. Настройка правила для запуска алгоритма с машинным обучением по категории "Отдельные витамины". Установили цель "Максимизация валовой прибыли". Система спрогнозировала увеличение оборота на 94%, увеличение прибыли на 88%
В Imprice правило заводится очень легко:
1. Нужно выбрать товарную категорию.
2. Затем выбрать стратегию алгоритма: максимизация валовой прибыли или продаж.
3. Затем указать для цены минимальное и максимальное ограничения.
Для установки ограничений можно использовать готовые типы цен. Например, задать ограничение в виде "закупочная цена плюс определенный процент маржи". Можно использовать себестоимость, цену другого региона и так далее.
1. Нужно выбрать товарную категорию.
2. Затем выбрать стратегию алгоритма: максимизация валовой прибыли или продаж.
3. Затем указать для цены минимальное и максимальное ограничения.
Для установки ограничений можно использовать готовые типы цен. Например, задать ограничение в виде "закупочная цена плюс определенный процент маржи". Можно использовать себестоимость, цену другого региона и так далее.
Запуск
Правило автоматического ценообразования запустили на пилотную категорию "Отдельные витамины".
Как упоминалось выше, прогноз роста выручки в категории был 94%, роста валовой прибыли 88%.
В период самоизоляции спрос и поведение покупателей изменились: сфера спортивного питания и добавок сильно пострадала из-за закрытия фитнес-клубов, закупочные цены в пилотный период возросли из-за девальвации рубля.
Поэтому в модели решили учесть только данные предшествующих 40 дней, а не все данные, которые были в распоряжении.
Как упоминалось выше, прогноз роста выручки в категории был 94%, роста валовой прибыли 88%.
В период самоизоляции спрос и поведение покупателей изменились: сфера спортивного питания и добавок сильно пострадала из-за закрытия фитнес-клубов, закупочные цены в пилотный период возросли из-за девальвации рубля.
Поэтому в модели решили учесть только данные предшествующих 40 дней, а не все данные, которые были в распоряжении.
Результат
Алгоритм работал две недели, автоматически выставляя цены на товары пилотной категории и выгружая их в интернет-магазин и в ERP Gold-Standart.
Подвели итоги; сравнили с контрольной категорией и показателями всего интернет-магазина:
Подвели итоги; сравнили с контрольной категорией и показателями всего интернет-магазина:
Результаты за две недели:
Пилотная категория
(работал алгоритм машинного обучения)
(работал алгоритм машинного обучения)
"Отдельные витамины"
+168% рост оборота
+122% рост валовой прибыли
+0.8% рост маржинальности
+88% рост продаж (количество проданных упаковок)
+168% рост оборота
+122% рост валовой прибыли
+0.8% рост маржинальности
+88% рост продаж (количество проданных упаковок)
Контрольная категория
"Витаминно-минеральные комплексы"
+24% рост оборота
+13% рост валовой прибыли
-9,5% изменение маржинальности (падение)
+29% рост продаж (количество проданных упаковок)
+24% рост оборота
+13% рост валовой прибыли
-9,5% изменение маржинальности (падение)
+29% рост продаж (количество проданных упаковок)
Весь интернет-магазин
+1.8% рост оборота
-5.9% изменение валовой прибыли (падение)
-2,2% изменение маржинальности (падение)
-28% рост продаж (количество проданных единиц)
Две пилотные недели сравнили с двумя неделями апреля, "месяца самоизоляции". Видно, что в период эпидемии спрос на все витамины немного вырос: "Витаминно-минеральные комплексы" подросли в продажах и прибыли, хотя показатели всего интернет-магазина ухудшились.
Но пилотная категория "Отдельных витаминов" выросла в несколько раз больше и по продажам, и по прибыли.
Пост-анализ данных показал, что на часть товаров система снизила цены, что привело к значительному росту продаж. Валовая прибыль по этим товарам возросла за счет объемов. На другую часть товаров система существенно увеличила цену; объем продаж этих товаров почти не изменился, а маржинальность выросла.
Но пилотная категория "Отдельных витаминов" выросла в несколько раз больше и по продажам, и по прибыли.
Пост-анализ данных показал, что на часть товаров система снизила цены, что привело к значительному росту продаж. Валовая прибыль по этим товарам возросла за счет объемов. На другую часть товаров система существенно увеличила цену; объем продаж этих товаров почти не изменился, а маржинальность выросла.
Пример: как изменилась цена на конкретный товар
Покажем "кухню" работы алгоритмов Imprice на примере одного товара.
Система постоянно анализирует спрос, остатки, данные по конкурентам, структуру продаж магазина - и меняет цену в соответствии с полученной информацией.
Очень упрощенно: если алгоритм видит снижение спроса на товар, то он будет снижать цену, если спрос растет, то цена начнет повышаться.
За две недели работы алгоритм "поймал" ситуацию, когда товар имелся в наличии только у трех игроков рынка: Gold-Standart и двух его конкурентов:
Система постоянно анализирует спрос, остатки, данные по конкурентам, структуру продаж магазина - и меняет цену в соответствии с полученной информацией.
Очень упрощенно: если алгоритм видит снижение спроса на товар, то он будет снижать цену, если спрос растет, то цена начнет повышаться.
За две недели работы алгоритм "поймал" ситуацию, когда товар имелся в наличии только у трех игроков рынка: Gold-Standart и двух его конкурентов:
Скриншот из системы Imprice. Товар был в наличии только у двух конкурентов Gold-Standart.
Алгоритм определил, что товар стал более дефицитным на рынке и что покупатели готовы платить Gold-Standart больше, чем конкурентам.
В итоге товар продавали по самой высокой на рынке цене:
В итоге товар продавали по самой высокой на рынке цене:
Скрин из системы Imprice. График изменения цены товара и цен конкурентов 1-15 мая 2020 года.
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
Кликните на картинку, чтобы увеличить изображение
Если бы для этого товара работало просто конкурентное ценообразование, цена была бы ниже. На каждой продаже Gold-Standart терял бы 20% маржинальности.
Что произошло в этом примере?
Видимо, при ограниченном количестве предложений на рынке Gold-Standart выглядел наиболее привлекательно. У магазина сбалансированный ассортимент, отличная репутация, быстрая доставка, в целом хороший сервис; вероятно, в других местах покупателям предлагали худшие условия.
Системе неважно, какой именно фактор делает магазин привлекательным. Может, у конкурентов много рекламаций о поддельных препаратах, а может, у конкурентов неприемлемый срок доставки.
Система просто фиксирует хороший спрос и определяет, сколько именно покупатели готовы доплатить за возможность купить данный товар в конкретном магазине.
Системе неважно, какой именно фактор делает магазин привлекательным. Может, у конкурентов много рекламаций о поддельных препаратах, а может, у конкурентов неприемлемый срок доставки.
Система просто фиксирует хороший спрос и определяет, сколько именно покупатели готовы доплатить за возможность купить данный товар в конкретном магазине.
В НАШЕМ ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛЕ
эксперты Imprice о внутренней кухне ценообразования
Разбираем проверенные практики, делимся опытом и рассказываем, как устроены управляемые процессы изнутри.
Скопировано