"Цена - это мощный инструмент увеличения прибыли и оборотов, который большинство компаний недооценивает. Особенно важно задействовать этот инструмент на рынках с высокой конкуренцией.
Мы хотели более эффективно и динамично управлять ценой и искали сервис, автоматизирующий хотя бы мониторинг Яндекс.Маркета. То, что существует готовое решение, формирующее конкурентную цену "под ключ", с учетом всех внутренних данных и рыночной стратегии, - это просто фантастика. Теперь мы мгновенно реагируем на действия конкурентов, а в управлении ценой ограничены только собственной фантазией.
С Imprice наше ценообразование превратилось в прозрачный, удобно управляемый процесс. Например, можно в несколько кликов посмотреть цену любого товара в любой конкретный день, увидеть, по какому алгоритму она сформировалась, какая в этот день была себестоимость, маржинальность и какие цены конкурентов. Можно за минуту сравнить маржинальность по разным брендам или товарным сегментам и проанализировать динамику их цен за любой период.
В ближайших планах теперь - дальнейший рост показателей за счет автоматизация ценообразования по другим товарным группам: очки, солнечные очки, аксессуары, плюс за счет внедрения дополнительных методик ценообразования: региональное ценообразование, ценообразование по поведенческим показателям на сайте"
Василий Соколов,
руководитель отдела маркетинга сети салонов оптики "Счастливый взгляд"
happylook.ru
Читать кейс "Imprice очень здорово помог выправить ситуацию с РРЦ.
Мониторинг рынка показывал, что многие игроки демпингуют в обход РРЦ; конечно, это сказывалось на наших продажах.
Imprice дал нам сильную доказательную позицию, превратив наши данные по ценам в убедительные отчеты-аргументы. Теперь мы мгновенно реагируем на ценовые игры конкурентов, и это согласовано с поставщиками.
Гибкие настройки системы позволили проводить закрытые распродажи и осуществлять ценовые эксперименты. Мы получили быстрый результат в виде роста продаж и прибыли"
Яна Лисицкая,
коммерческий директор сети магазинов "Садовые Машины"
snail.ru
Читать кейс "Поэтапное внедрение трёх методик динамического ценообразования - автоматизированного конкурентного ценообразования, ценообразования по оборачиваемости и по KVI - позволило нам за 6 месяцев 2019 года увеличить валовую прибыль компании на 16%.
Единственным серьезным изменением в нашем бизнесе за последний год было внедрение динамического ценообразования. Так что рост показателей произошел только благодаря Imprice, без дополнительных инвестиций в рекламу или расширение ассортимента.
Интересно, что мы начали пользоваться системой для оптимизации цен, но в итоге с помощью того же инструмента, Imprice, оптимизировали и ассортимент. Мы избавились от неликвидов, плюс мы теперь знаем в три раза больше своих KVI и их всегда можно найти на полках любой нашей точки. Покупатели постоянно говорят продавцам-консультантам: "У вас ассортимент в последнее время сильно улучшился, молодцы!""
Александр Бузов,
коммерческий директор Gold-Standart
gold-standart.ru
"В ноябре 2020 года мы запустили интеллектуальное ценообразование с системой Imprice.
Тест провели на ключевой категории, это примерно 20% наших SKU. В феврале 2021 подключили к Imprice почти весь ассортимент, около 90% SKU. Ценами одной категории мы управляем сами, чтобы была возможность сравнивать динамику и лучше оценивать эффективность автоматизированного ценообразования.
Сейчас у нас работает автоматизированное ценообразование трех видов:
1. Для категории, генерирующей трафик, цены оптимизируют алгоритмы с машинным обучением. Установленная цель оптимизации - максимум продаж в штуках.
2. Цены товаров back basket также оптимизирует искусственный интеллект, но критерий оптимизации другой: максимум выручки.
3. Для брендов с РРЦ работает ценообразование на базе правил. Также ценообразование на базе правил мы используем для проведения акций; тогда Imprice автоматически передает нам не одну цену товара, а сразу две: регулярную "зачеркнутую" и акционную.
Отмечу пару интересных моментов, которые сделал для нас Imprice:
1) Алгоритмы с машинным обучением провели сегментацию внутри крупной важной категории: разделили товары по ролям в корзине, в том числе, выявили товары-заменители. Анализ показал, что из-за существенной разницы цен товаров-заменителей их продажи каннибализировались и мы теряли прибыль. Интеллектуальная сегментация позволила "поймать" и устранить этот момент.
2) В группе back basket было много товаров с низкими или нулевыми продажами. Цена многих позиций не менялась долгое время, поэтому мы позволили ml-алгоритмам искать оптимальные цены в довольно широком диапазоне. Выяснилось, что многие цены были "не в рынке" до оптимизации, и спрос отсутствовал именно по этой причине. Алгоритм нашел цены с приемлемой для нас маржинальностью, при которых спрос появился. "Неликвидные" товарные остатки превратились в востребованные и начали приносить нам прибыль.
С командой Imprice очень комфортно работать: они на связи, заинтересованы в нашем результате, быстро погружаются в нашу проблематику, отвечают на вопросы, активно предлагают ценовые стратегии, логично аргументируют, почему лучше использовать тот или иной вариант."
Михаил Никифоров,
исполнительный директор "Цветное.ру"
zvetnoe.ru