РЕПРАЙСЕР для WILDBERRIES
Почему более 1 100 000 компаний на Amazon используют Репрайсеры ежедневно?
Маржа — это “последняя миля” селлера. Репрайсер как раз и обеспечивает математику прибыли и ее корректность.
Инструмент работает в двух основных направлениях:
А. Экономия.
- Контролирует косты и корректирует цену в диапазоне целевой маржинальности
- Исключает риск человеческого фактора в множественности вводных при определении оптимального решения коррекции цены.
Б. Развитие.
- Гибкие сценарии динамического ценообразования позволяют реализовать возможности и потенциал товарной матрицы.
НО. Amazon работает на рынках, где есть своя специфика, контекст и полнота. Репрайсерам в России было бы некорректно сравнивать себя с западными.
- Конкурентная среда маркетплейсов в РФ. В России несколько сильных маркетплейсов и конкурентная борьба за лидерство. Маркетплейсы действует каждый по своим правилам. Сложность в том, что для каждой площадки нужны свои инструменты.
- Buy Box, около 82 % покупок на Амазон происходит тут, конкуренция среди аналогичных товаров. В России нет взрослого общепринятого пространства, где происходит критическое количество покупок.
Далее рассмотрим пример работы репрайсера, адаптированный для WILDBERRIES.
Структура потребностей та же:
а. Экономия. Корректировка затрат и работа с целевой маржинальностью
б. Конкурентная борьба
в. Работа с человеческим фактором
г. Автоматизированные сценарии развития товарной матрицы
Но исполнение отличается.
Сторителлинг семейной пары владельцев компании с реальными кейсам.
С какими проблемами в ценообразовании на WB сталкивается компания Юрия и Ольги?
- Прибыль. В еженедельных отчетах уровень и сумма целевой прибыли всегда ниже, чем планировали…
- Акции. Коррекция товарного каталога в очередную акцию занимает ночные часы работы аналитика в контексте высокого сезона = обоснованное недовольство квалифицированных сотрудников и ошибки по причине человеческого фактора.
- Динамическое ценообразование. Конкурентные цены, обеспечение доступного стока в карточке при минимальном остатке, гибкая работа с планом/ фактом продаж по каждому sku, работа с товарами с плохой оборачиваемостью и тп. Все это требует автоматизации и невыполнимо в ручную.
Ребята решили внедрять РЕПРАЙСЕР.
Первый шаг. Контроль + коррекция = экономия
- все настройки загружаются массово в xl: себестоимость, доп. расходы, пороги маржинальности
- логистические тарифы с габаритами, литражом, средневзвешенной стоимостью остатков по складам, процентом выкупа на sku и комиссии, репрайсер актуализирует ежечасно.
Результат:
- 0 уходов за минимальный порог маржинальности сразу после подключения сервиса на Wildberries
- средний прирост маржинальности от 5 до 15% в первый месяц за счет исправления ошибок и своевременной корректировки ценовой матрицы
- закрытие рисков несвоевременной коррекции цен при обновлениях логистических тарифов маркетплейса
Второй шаг. Оптимальный расчет участия в акциях.
- репрайсер проверяет ежечасно условия участия и неучастия в акции
- система определяет, входим ли мы в мин. порог маржи или нет с учетом всех требований WB по участию в акциях и изменения комиссии
- рассчитывает оптимальную корректировку на sku
Это значит, что аналитик вовремя заканчивает рабочий день, ручные ошибки ценообразования исправлены.
Результат.
После внедрения базовых настроек, почти все проблемы в ценообразовании на маркетплейсе решены.
Сэкономили все, что можно сэкономить. Что дальше?
Третий шаг. Наращиваем долю рынка на маркетплейсе.
Динамические стратегии или ДЦО это гибкий подход к переоценке товаров, основанный на использовании различных стратегий и тактик ценообразования, в зависимости от разнообразных событий, происходящих на рынке
Динамические стратегии можно разделить на две условные группы:
- Простые стратегии.
Пример простых стратегий:
- цена меняется в зависимости от календаря, количества и оборачиваемости остатка, времени суток, спроса, и тп
- конкурентное ценовое следование - стратегия ценообразования, которая использует цены конкурентов в качестве ориентира для установления цен. Особенно актуально для случаев, когда известный бренд продает много селлеров: техника, хозтовары, бытовая химия и тп.
- Сложные составные стратегии.
ИИ и машинное обучение:
- оптимальная цена или максимизация прибыли - математическая модель позволяющая в моменте определить максимальную стоимость товара при которой его покупают большее количество раз и найти лучший баланс между стоимостью обслуживания заказов и уровнем прибыли
- добыча оптимальной цены - часто только 10-20% товаров имеют достаточно данных для определения оптимальной цены, в этом случае репрайсер предлагает решения для добычи необходимых данных
- гибкий план/факт продаж - стратегия позволяющая системно добиваться поставленных kpi для каждого товара
Результат: управление товарной матрицей настраивается под выполнение kpi конкретной компании: маржа на ед, маржа по портфелю, продажи в шт и тп цели компании.
Юрий и Ольга продают хоз. товары известного бренда и смогли занять 80% продаж бренда на площадке.
Мы в России проходим сценарий развития маркетплейсов, похожий на западный, но, с опозданием и большей скоростью в моменте, это в свою очередь, создает дополнительные риски.
Резюмируем.
- Игрокам на маретплейсах придется либо начать придумывать свои инструменты,
- Либо использовать те, что есть на рынке
- Либо проигрывать долю рынка.
Вот почему нам нужно меняться.