Хотите посмотреть систему изнутри
и понять, насколько она
применима для ваших задач?
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:
PharmaCosmetica.ru:
как увеличить прибыль на 30% и окупить инвестиции в динамическое ценообразование еще во время пилота
как увеличить прибыль на 30% и окупить инвестиции в динамическое ценообразование еще во время пилота
Интернет-аптека «Центр Здоровья Кожи» (PharmaCosmetica.ru) работает с 2009 года. Это один из самых популярных магазинов лечебной косметики в России и официальный дистрибьютор известных мировых брендов: Vichy, La Roche-Posay, Inneov.
Летом 2022 года компания протестировала новый инструмент — динамическое ценообразование с искусственным интеллектом. Рост продаж и прибыли окупил стоимость решения еще во время пилота на тестовой категории.
Летом 2022 года компания протестировала новый инструмент — динамическое ценообразование с искусственным интеллектом. Рост продаж и прибыли окупил стоимость решения еще во время пилота на тестовой категории.
Как работало ценообразование до пилота
Интернет-аптека PharmaCosmetica.ru («Центр Здоровья Кожи») — это одно из розничных подразделений компании "Мир лечебной косметики", крупнейшего специализированного дистрибьютора в России по поставкам в аптечные учреждения косметической продукции и лечебных зубных паст.
13 лет работы, безупречная репутация, привлекательные цены, 300 брендов, 15,000 SKU, огромная база лояльных покупателей, постоянная оптимизация бизнес-процессов — всё это стабильно обеспечивало высокую рентабельность и рост продаж розничного направления.
13 лет работы, безупречная репутация, привлекательные цены, 300 брендов, 15,000 SKU, огромная база лояльных покупателей, постоянная оптимизация бизнес-процессов — всё это стабильно обеспечивало высокую рентабельность и рост продаж розничного направления.
Ритейлер практиковал модель "high-low pricing".
Регулярные, относительно высокие цены, формировались с помощью матриц фиксированных наценок.
За формирование лояльности и рост продаж "отвечали" постоянно сменяющие друг друга промоакции. Они стимулировали покупателей часто посещать сайт, "ловя выгоду".
Регулярные цены компания меняла редко, так как выбранная модель ценообразования этого не требовала.
Регулярные, относительно высокие цены, формировались с помощью матриц фиксированных наценок.
За формирование лояльности и рост продаж "отвечали" постоянно сменяющие друг друга промоакции. Они стимулировали покупателей часто посещать сайт, "ловя выгоду".
Регулярные цены компания меняла редко, так как выбранная модель ценообразования этого не требовала.
В июле 2022 года компания начала тестировать новую точку роста — автоматизацию ценообразования для PharmaCosmetica.ru на базе системы динамического ценообразования Imprice.
Этапы пилота
- Никита ЦукановCEO Imprice — облачной системы динамического ценообразования, imprice.ruКогда мы запускаем пилотный проект для eCom компаний, мы берем в качестве пары "тест-контроль" разные регионы: в тестовом регионе цены формирует наша система, в остальных регионах работает "старое" ценообразование.
У "Центра здоровья кожи" единая цена для всех регионов, поэтому пилот провели иначе — на одной из крупных категорий, топ-2 магазина по выручке.
Ассортимент категории разделили на 2 части, по 1000 SKU в каждой. Цены "пилотной половины" категории автоматически формировала система Imprice. Динамику показателей теста сравнивали с "контрольной половиной" категории, где цены формировал сам ритейлер.
Пилот начали в конце июля 2022 года. Этапы:
- Этап 1. Кластеризация.Запустили модуль аналитики с машинным обучением. Алгоритмы разделили ассортимент тестовой группы по ролям в покупательской корзине, выявив для каждого SKU степень и характер его влияния на выручку и продажи других позиций. Получили сегменты:
– hard KVI,
– soft KVI,
– Back Basket,
– Long Tail,
– … - Этап 2. Мониторинг конкурентов.Для товаров из сегмента KVI запустили автоматический сбор цен конкурентов с помощью инструментов Imprice. В систему автоматически стали поступать цены трех крупнейших интернет-магазинов, предлагающих аптечную косметику, а также цены с четырех крупнейших маркетплейсов России.
Цены конкурентов обновлялись несколько раз в неделю. - Этап 3. Запуск динамического ценообразования.Для товаров KVI запустили конкурентное ценообразование на базе правил. Цены автоматически удерживались на заданной позиции относительно конкурентов. При изменении цены конкурентов цена магазина автоматически корректировалась до оптимальной, с соблюдением внесенных в систему бизнес-ограничений.
Для остальных товаров цены начали автоматически оптимизировать алгоритмы искусственного интеллекта Imprice. Оптимизация велась на уровне "портфеля" — то есть алгоритмы вычисляли такие наборы цен, которые давали максимум валовой прибыли от продаж всего тестового ассортимента. При этом учитывалось влияние каждого SKU на выручку и на продажи других SKU.
Система Imprice пересчитывала цены каждый день: автоматически корректировала цены при изменении цен конкурентов, изменении внутренних факторов (например, себестоимости), а также в рамках исследования спроса.
Важные моменты и интересные детали третьего этапа:
Важный момент 1.
У поставщиков, с брендами которых работает ритейлер, есть МРЦ (минимальная розничная цена) и РРЦ (рекомендованная розничная цена).
Эти значения автоматически загружались в Imprice и использовались в правилах ценообразования. МРЦ выступала в роли ограничения цены снизу, а РРЦ — ограничения цены сверху.
Также в рамках пилота проверяли гипотезу — готовы ли потребители покупать по цене выше РРЦ позиции с низкой эластичностью спроса. Для этого для соответствующих товаров меняли верхнюю границу допустимого интервала, в котором оптимизировалась цена.
Важный момент 2.
Алгоритмы искусственного интеллекта обучались и оценивали эластичность по цене и виду кривой спроса в условиях повышенной сложности. Причина — постоянные "шумы" от маркетинговых активностей на сайте, например, акций "скидка на уходовый бренд ХХХ".
Покупатели данного магазина "приучены" к подобным акциям и активно на них реагируют.
Возникали ситуации, когда при росте цены SKU его продажи резко вырастали, и истинной причиной роста была акция на другие товары, заодно с которыми покупали SKU с выросшей ценой.
Задачей алгоритмов было корректно обрабатывать подобные "ценовые парадоксы" при обучении.
Важный момент 3.
Поскольку компания крайне редко меняла регулярные цены, история изменения цен для многих товаров отсутствовала. Для таких товаров алгоритмы проводили более подробное исследование спроса, увеличивая количество ценовых экспериментов.
Важный момент 1.
У поставщиков, с брендами которых работает ритейлер, есть МРЦ (минимальная розничная цена) и РРЦ (рекомендованная розничная цена).
Эти значения автоматически загружались в Imprice и использовались в правилах ценообразования. МРЦ выступала в роли ограничения цены снизу, а РРЦ — ограничения цены сверху.
Также в рамках пилота проверяли гипотезу — готовы ли потребители покупать по цене выше РРЦ позиции с низкой эластичностью спроса. Для этого для соответствующих товаров меняли верхнюю границу допустимого интервала, в котором оптимизировалась цена.
Важный момент 2.
Алгоритмы искусственного интеллекта обучались и оценивали эластичность по цене и виду кривой спроса в условиях повышенной сложности. Причина — постоянные "шумы" от маркетинговых активностей на сайте, например, акций "скидка на уходовый бренд ХХХ".
Покупатели данного магазина "приучены" к подобным акциям и активно на них реагируют.
Возникали ситуации, когда при росте цены SKU его продажи резко вырастали, и истинной причиной роста была акция на другие товары, заодно с которыми покупали SKU с выросшей ценой.
Задачей алгоритмов было корректно обрабатывать подобные "ценовые парадоксы" при обучении.
Важный момент 3.
Поскольку компания крайне редко меняла регулярные цены, история изменения цен для многих товаров отсутствовала. Для таких товаров алгоритмы проводили более подробное исследование спроса, увеличивая количество ценовых экспериментов.
Результаты
На старте пилота планировали, что он продлится до конца октября.
Однако компании удалось получить прирост показателей и замерить эффект от применения нового инструмента гораздо быстрее. В конце августа эксперты ритейлера сравнили продажи пилотной и контрольной групп товаров и подвели итоги эксперимента:
Однако компании удалось получить прирост показателей и замерить эффект от применения нового инструмента гораздо быстрее. В конце августа эксперты ритейлера сравнили продажи пилотной и контрольной групп товаров и подвели итоги эксперимента:
прирост продаж
в штуках
в штуках
прирост валовой прибыли
прирост выручки
Динамика внутри групп "пилот-контроль" выглядела следующим образом:
Видно, что в пилотной группе % маржи в выручке снизился сильнее, чем в контрольной. Зато выручка, продажи в штуках и валовая прибыль выросли на десятки процентов только в пилотной группе; в контроле подобного роста не было.
Возникает логичный вопрос: мог ли рост быть результатом каннибализации? Возможно, продажи пилотной группы "съели" продажи SKU из контрольной группы, а категория в целом не росла?
Чтобы ответить на вопрос, сравним продажи "экспериментальной" категории с продажами всего ассортимента:
Возникает логичный вопрос: мог ли рост быть результатом каннибализации? Возможно, продажи пилотной группы "съели" продажи SKU из контрольной группы, а категория в целом не росла?
Чтобы ответить на вопрос, сравним продажи "экспериментальной" категории с продажами всего ассортимента:
Рост продаж в штуках в экспериментальной категории в полтора раза выше, чем рост продаж остальных SKU ассортимента интернет-аптеки, а рост выручки и валовой прибыли в экспериментальной категории в разы превышает рост выручки и вала от продаж остальных SKU. Следовательно, вся категория выросла с точки зрения финансовых результатов. Каннибализация не подтверждается.
Пример изменения цен и продаж
Одна из причин быстрого роста показателей в данном кейсе — алгоритмы Imprice выявили ряд "скрытых KVI".
KVI — это товар, примерную цену которого в разных магазинах покупатель четко знает или намеренно выясняет. И за покупкой такого товара покупатель непременно постарается пойти в место с лучшей ценой, если только это не создаст ему критичных неудобств.
"Скрытый KVI" — товар KVI, который ритейлер считает обычным товаром, и по этой причине устанавливает его цену без учета цен конкурентов.
Виды KVI и нюансы работы с ними подробно описаны в этой статье: Как точный список KVI помогает увеличить валовую прибыль в 1.5-3 раза
"Скрытый KVI" — товар KVI, который ритейлер считает обычным товаром, и по этой причине устанавливает его цену без учета цен конкурентов.
Виды KVI и нюансы работы с ними подробно описаны в этой статье: Как точный список KVI помогает увеличить валовую прибыль в 1.5-3 раза
Пример "скрытого KVI", который магазин до старта пилота относил к "обычным товарам". Алгоритмы Imprice выявили, что данное уходовое средство является товаром KVI.
После старта пилота (красная линия, первые изменения цен и продаж) алгоритмы начали снижать цену. Когда цена стала оптимальной:
– выручка по данному SKU выросла в 12,32 раза по сравнению со средней выручкой за 4 предыдущих месяца,
– валовая прибыль выросла в 5,94 раза по сравнению со средней валовой прибылью за 4 предыдущих месяца.
Синяя линия вверху — динамика % маржи.
Линия со светло-синей заливкой снизу — динамика выручки.
Оранжевая линия — динамика валовой прибыли.
Чтобы увеличить изображение, кликните по нему "мышкой".
После старта пилота (красная линия, первые изменения цен и продаж) алгоритмы начали снижать цену. Когда цена стала оптимальной:
– выручка по данному SKU выросла в 12,32 раза по сравнению со средней выручкой за 4 предыдущих месяца,
– валовая прибыль выросла в 5,94 раза по сравнению со средней валовой прибылью за 4 предыдущих месяца.
Синяя линия вверху — динамика % маржи.
Линия со светло-синей заливкой снизу — динамика выручки.
Оранжевая линия — динамика валовой прибыли.
Чтобы увеличить изображение, кликните по нему "мышкой".
Роллаут
Пилот признали успешным.
В сентябре 2022 года компания начала роллаут — подключение динамического ценообразования ко всему ассортименту PharmaCosmetica.ru, категория за категорией.
В сентябре 2022 года компания начала роллаут — подключение динамического ценообразования ко всему ассортименту PharmaCosmetica.ru, категория за категорией.