Миф о больших данных. Как рассчитывать кривые спроса и ценовую эластичность?

Миф о больших данных. Как рассчитывать кривые спроса и ценовую эластичность?

Сегодня стало модно говорить об управлении большими данными, разработке и внедрении IT-продуктов. Однако, проведя 17 тестирований для разных отраслей бизнеса мы увидели, что данные за предыдущий период времени бесполезны. Единственным эффективным инструментом управления ценами по отношению к конкурентам остаются исключительно «живые данные», актуальные на момент принятия решения.

Привет! Меня зовут Николай Мясников, я руковожу “Маркетинговой компанией ВИАТ”, специализируемся на разработке решений для роста продаж и прибыли. Предлагаю рассмотреть несколько инструментов аналитики и управленческих решений:

1.Перекрестная эластичность цен – это процентное изменение объема продаж, деленное на процентное изменение цен конкурентов. Например, конкурент снизил цены на 7%, в результате чего наши продажи упали на 10%. То есть перекрестная эластичность цен составит 10/7 = 1,4. В отличие от ценовой эластичности нашего собственного продукта, перекрестная ценовая эластичность представляет собой положительное число, и чем оно выше, тем выше влияние конкурентов на ваши продажи. Эти изменения позволяют нам быстро принять решения, на какие изменения конкурентов стоит реагировать, а на какие нет.

2. Ценовое лидерство – позиция на рынке, позволяющая менять цены будучи уверенным в том, что за вашим изменением последуют конкуренты. Для достижения такого лидерства необходимо стать наиболее эффективным продавцом на определенном узком сегменте. Для лучшей подготовки к изменению цен, вы можете использовать любые каналы коммуникаций: СМИ, соц. сети, клиентские чаты для оповещения о планируемом изменении цен. Такое оповещение позволит синхронизировать изменение цен конкурентов и избежать существенных потерь на рынке.

3. Симметричная олигополия - положение на рынке, в котором несколько компаний обладают практически равной рыночной властью. На примере компаний А и Б рассмотрим формулу кривой спроса:

Собственный объем продаж = 1000 – 50 × (собственная цена) + 25 × (цена конкурента).

Это значит, что оптимальная цена компании А зависит не только от цены компании Б, но и от того, как Б отреагирует на ценовые изменения А.

Существуют две гипотезы относительно потенциальной реакции конкурентов:

- Гипотеза Чемберлина. Компании А и Б предполагают, что конкурент последует их ценовым изменениям, и когда одна компания меняет цену, другая делает то же самое.

- Гипотеза Курно. Компании А и Б вместе считают, что конкурент не отреагирует на какие-либо изменения цены. На нашей практике такого практически никогда не происходит, однако расчёты позволяют сделать прогноз по двум сценариям.

3131
реклама
разместить
22 комментария

Очень тонко подмечено в управлении большими данными, многие из них не имеют ни какой ценности. А учитывая, как в России последние годы все быстро и неожиданно менялось, в них просто нет смысла. Важно учиться быстро собирать инфрмацию и быстро на нее реагировать

2

Сложновато для восприяти, но в целом интересный подход. Самое главное, у нас того никто не делает. Буду обсуждать с коллегами.

1

Перечитай, всё просто на самом деле

1

Что именно показалось сложным?

Интересные инструменты, взял на заметку, спасибо!

1