Искусственный интеллект и самоизоляция: как увеличить валовую прибыль на 20.1% на фоне падения спроса

Компания Gold-Standart - это сеть магазинов и интернет-магазин спортивного и диетического питания для здорового и активного образа жизни.

С помощью платформы Imprice компания поэтапно подключила несколько методик - конкурентное ценообразование, ценообразование по KVI, ценообразование по оборачиваемости; каждый этап последовательно улучшал показатели бизнеса. За несколько месяцев валовая прибыль компании выросла на 16%; подробности каждого этапа описаны в кейсах:

Во время "режима самоизоляции" работал только интернет-магазин Gold-Standart, розничные точки были закрыты. Курс доллара, определяющий закупочные цены, скачкообразно менялся.
Из-за закрытия спортзалов упал интернет-спрос на спортивное питание.

В качестве антикризисного инструмента, который поможет поднять валовую прибыль интернет-магазина в период турбулентности, 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.

Двухнедельный пилот в рамках одной товарной категории прошел успешно; подробности можно прочесть ЗДЕСЬ.
Ценообразование 80% ассортимента доверили искусственному интеллекту. Ещё к 15% ассортимента подключили дополнительный аналитический модуль на базе машинного обучения.

На часть товаров система поставила более агрессивные цены, сориентировавшись на вычисленных алгоритмами ключевых конкурентов или выявив изменение спроса - "психологически приемлемая цена потребителя" для части sku оказалась ниже установившейся по рынку цены.
В то же время система выявила в ассортименте Long Tail много недооцененных товаров, за которые потребители были готовы платить больше. На эти товары алгоритмы увеличили цены: продажи сохранились на прежнем уровне, но компания заработала больше на каждой проданной единице.

Ассортимент магазина разделили на три группы, требующие разного подхода к ценообразованию:

Вот как оказались распределены товары по указанным группам в процентном соотношении:

Следующим этапом в ценообразование по KVI внесли серьёзное изменение: определили ключевых конкурентов по каждому товару с помощью алгоритмов с машинным обучением Imprice.

Система проанализировала данные, накопленные за несколько месяцев, - продажи, цены товаров, цены конкурентов, остатки на собственных складах и у конкурентов, проценты пересечения с конкурентами по конкретным товарным категориям, пересечения по конкретным брендам, поддержание конкурентами позиций в топе рекламного размещения и другие прямые и косвенные факторы конкуренции.

В результате алгоритмы сформировали список ключевых конкурентов для каждого товара.

Для товаров KVI провели донастройку правил ценообразования: цена стала формироваться на базе цен ключевых конкурентов, определенных алгоритмами.

Так как ключевыми конкурентами, "отбирающими" продажи Gold-Standart.com, оказались небольшие агрессивные магазины с самыми низкими ценами на рынке, пересмотрели позиционирование по KVI.
Для всех товаров KVI настроили правила ценообразования так, чтобы цена компании занимала вторую минимальную позицию на рынке.

Принципы работы модуля "Автоматическая оптимизация цен по заданному критерию" описаны ЗДЕСЬ.
Основная задача алгоритмов - максимизировать валовую прибыль для заданного сегмента, выявляя оптимальные цены с учетом взаимозаменяемости и взаимодополняемости товаров.

В Imprice нужно сделать всего несколько настроек для запуска самообучаемой автоматической оптимизации цен.

После завершения настроек алгоритмы в короткий срок находят оптимальные наборы цен, которые обеспечат в текущих условиях максимальную валовую прибыль. Алгоритмы учитывают кросс-эластичные связи товаров, выявляя в сегменте взаимозаменяемые и взаимодополняемые товары.

В июле проанализировали результаты работы алгоритмов с машинным обучением и сравнили июньские продажи с данными продаж в мае.
Интернет-магазин Gold-Standart.com получил незначительное снижение маржинальности и видимый рост остальных бизнес-показателей, в том числе увеличение валовой прибыли на 20.1%:

Рост показателей произошел на фоне продолжающейся кризисной ситуации на рынке спортивного питания:
✓ Спортзалы в Москве начали открывать только 23 июня, причем загрузка залов в первую неделю была в два раза ниже обычной. Спортзалы в Московской области и в Петербурге весь июнь были закрыты.
✓ Интернет-трафик в июне даже снизился по сравнению с маем:

1. Для товаров KVI очень важно и выгодно знать ключевых, действительно влияющих на продажи, конкурентов.

В кейсе уже работающее ценообразование по KVI перенастроили на ключевых конкурентов, выявленных алгоритмами.
Так как эти конкуренты ведут агрессивную демпинговую политику, усредненная маржинальность Gold-Standart.com по товарам KVI незначительно снизилась.
Но все остальные бизнес-показатели выросли: суммовые и количественные продажи, валовая прибыль, средний чек.

2. Алгоритмы искусственного интеллекта помогают найти недооцененные товары, цены которых можно повысить.

У алгоритмов стояла цель "получить максимум валовой прибыли в сегменте". Путь получения максимальной прибыли зависит от особенностей спроса на товар:

✓ Если цена высоковата для покупателей, то прибыль увеличивается, когда цена снижается до требуемого уровня и продажи из-за этого кратно возрастают.
✓ Если покупатели готовы платить больше, чем цена магазина, то увеличив цену магазин продаст столько же товара, но с большей прибылью.

На часть товаров алгоритмы снизили цены. Это привело к значительному росту продаж; начали продаваться sku, которые в мае никто не покупал.

На другую часть товаров цена выросла: алгоритмы нашли в ассортименте Long Tail много позиций, ценность которых для покупателей изначально недооценили и которые продавали дешевле необходимого.

На выходе получили рост маржинальности и серьёзное увеличение валовой прибыли.

3. Алгоритмы с машинным обучением помогают выявить ситуации, когда все конкуренты завысили цену и это привело к исчезновению спроса.

Бывает, что ВЕСЬ РЫНОК ОШИБСЯ и поставил неправильную цену - слишком высокую для покупателя в текущий момент. В таком случае конкурентное ценообразование не может дать хороший результат: цена самого агрессивного конкурента всё равно недопустимо высока для покупателя.
Такое произошло с частью sku из ассортимента Gold-Standart. Цена на эти sku автоматически пересчитывалась в соответствии с ценами конкурентов. Во время режима самоизоляции эти товары перестали покупать.

Искусственный интеллект немного снизил цены - и устойчивый спрос снова появился. Как упоминалось выше, после изменения цен клиенты интернет-магазина снова начали покупать sku, спрос на которые в апреле и мае исчез.