Ценовая конкуренция в ритейле: гонка, в которой не выигрывает никто

Теперь посмотрим на ту же ситуацию глазами покупателя. В среднем он держит в голове 10-20 позиций: яйца, молоко, хлеб, несколько любимых продуктов и брендов. Это ядро потребительской корзины, цены на него покупатель помнит и сравнивает. И если сеть здесь дороже рынка, она выглядит дорогой в целом. Но кроме цены ему важно все, что делает магазин удобным: наличие товара на полке, отсутствие очередей на кассе, чистота в зале, приветливый персонал. При равных ценах на ядро корзины он пойдет туда, где ему приятнее находиться.

Все остальное покупатель берет уже внутри магазина, который выбрал. Он не будет обходить все сети в округе, чтобы найти творог или лампочку на 10 рублей дешевле. Это честный обмен - за остальное он готов заплатить чуть больше, если получает выгодные цены на ядро корзины и удобный магазин рядом.

Еще пример, теперь из аптеки. Конкуренты стоят по 772, 797 и 843 рубля. Встать по 772 - получить свои продажи. Встать по 797 - получить ровно те же продажи в штуках плюс 25 рублей с каждой упаковки. Для аптеки это +3% маржинальности и +16% валовой прибыли на товаре при марже 20%. А вот после 830 продажи падают вдвое - покупатель выбирает не самую низкую цену, а любую в приемлемом для него коридоре.

Какой результат это дает в конкретных цифрах, хорошо видно на примере «Зеленого Острова» - сети товаров для дома с ассортиментом более 50 тысяч SKU. Команда прицельно уделяла внимание ходовым позициям, но на ценообразование всего многотысячного ассортимента попросту не хватало рук. Для поиска оптимальных цен подключили ML-алгоритмы. За два месяца эксперимента валовая прибыль в тестовых магазинах выросла на 20% и 28% относительно контрольных, переоцененными оказались более 15 тысяч SKU - и основной рост дал именно длинный хвост.

Первый месяц эксперимента алгоритм исследовал чувствительность спроса с небольшим понижением, а далее планомерно повышал цену с отслеживанием продаж в штуках. Как только продажи шли на спад, цена снижалась до оптимального уровня. В конечном итоге алгоритм стремился прийти не к завышенной, а к справедливой цене - при которой покупатели сохраняют лояльность к сети, а бизнес остается прибыльным.

Итог: цена выросла на 13%, валовая прибыль по позиции на 67% к медиане, продажи в штуках сохранили положительную динамику. В контрольном магазине, где цена не менялась, прибыль росла вдвое медленнее.

Казалось бы, вывод контринтуитивный: подняли цену на KVI, а покупатель не ушел. Но рост лишь вернул товар в рынок - на ценовом восприятии магазина это не отразилось. Низкая цена не приносила трафик, она просто отдавала маржу.

В офлайн-торговле у ценовых экспериментов есть операционный предел. Персонал успевает поменять лишь ограниченное число ценников в день. Поэтому нужны приоритеты - из всех возможных изменений берем в переоценку то, что потенциально даст наибольший эффект сегодня. Дальше продуктовый цикл: гипотеза, тест на части магазинов, замер, масштабирование.

И пара слов об алгоритмах. Они не заменяют категорийщика, а снимают с него рутину: чистку данных, расчет эластичности по каждому SKU, отслеживание изменений, ценовые эксперименты, контроль каннибализации. А у коммерческого блока освобождается время на действительно сложные решения.

Пример с молоком - механика на одном товаре. Теперь тот же подход в масштабе всей сети «Айгуль». Региональный лидер Якутии с 1993 года, 30+ магазинов в Якутске, Нерюнгри и Алдане. За последние годы конкуренция на рынке заметно усилилась. В 2024 году в регион зашли «Пятерочка» и «Бристоль», а в 2026 появились первые магазины «Магнита». Главная задача в таких условиях - сохранить своего покупателя без потери маржинальности. Сеть прошла полный цикл: сегментация ассортимента на товарные роли, аналитика продаж по каждому региону, ценовые эксперименты на базе ML-алгоритмов и ежедневные приоритеты изменений.

На сегодняшний день этот подход применяется в десятках российских сетей от 30 до 600+ магазинов: фуд-ритейл, DIY, фарма, дрогери, дискаунтеры, регулируемые рынки. Отрасли и масштабы разные - методология одна. Подробнее об опыте рынка и конкретных результатах.

Сегодня ценообразование остается самым мощным операционным рычагом роста чистой прибыли. Но ставя цены «под рынок», вы отдаете этот рычаг конкурентам - а в их ценах нет ни вашей экономики, ни вашего покупателя.

У сети всегда есть своя дополнительная ценность - локация, доверие, консультация, привычка брать именно здесь. И покупатели готовы за это платить. Осознанное ценообразование помогает понять, где проходит граница этой ценности, и возвращает вам возможность управлять маржинальностью по каждому SKU. И первый шаг здесь прост: посмотреть, на скольких товарах цена стоит так, как стоит, просто потому что «так сложилось».