Это дает им значительное конкурентное преимущество и позволяет - увеличить прибыль. Применение стратегий динамического ценообразования, в том числе и оптимальной цены - это вопрос выживаемости, теперь уже и на российском рынке. Что делать, чтобы не отстать от конкурентов и в числе первых перейти на стратегии динамического ценообразования? Расскажем в этой статье.

В России рынок маркетплейсов только развивается, он еще далек от Амазона, но активно двигается в этом направлении. Если на Амазоне цена меняется более 2.5 млн раз в день (в среднем, 1 изменение каждые 10 минут), то на Wildberries наиболее прогрессивные игроки меняют цены не чаще 1-2 раз в неделю, используя, в основном, обновляемые данные из гугл таблиц. На западных маркетплейсах продавцы выигрывают на более тонкой марже и бОльшем объёме, а в РФ пока заливают маржой риски на меньшем объёме.

Увеличение прибыли, так же, как и контроль расходов уже становятся осознанным подходом для лидеров рынка розничной торговли на маркетплейсах. Они уже начинают применять программное обеспечение репрайсера для максимизации прибыли. Остается открытым вопрос, как быстро работа с динамическим ценообразованием станет массовой. И кто сможет быстрее адаптироваться и, соответственно, успеть получить большую прибыль?

Одним из прогрессивных решений динамического ценообразования по максимизации прибыли является алгоритм оптимальной цены. Оптимальная цена - это цена, которая максимизирует прибыль или доход компании при продаже товара или услуги.

Факторы, определяющие оптимальную цену, делятся на внутренние:

· затраты на производство;

· ценовая эластичность спроса;

· цель компании в отношении прибыли и рыночной доли;

И внешние:

· конкурентная ситуация на рынке;

· сезонность;

·отношение спроса и предложения;

Такой алгоритм предлагают лидеры рынка сервисов репрайсера (машинная корректировка цен) в США. Данные алгоритмы уже сложнее, они работают не по простым логарифмическим функциям. Они чувствительны к колебаниям рынка (изменение спроса, например), обучаемы (к сложным математическим алгоритмам добавляется функционал искусственного интеллекта) и отвечают на запрос рынка - максимизируют прибыль с учетом стратегии клиента, в которой фокус больше либо на завоевании доли рынка либо на прибыли.

На Амазон топовые сервисы репрайсинга также используют различные инструменты динамического ценообразования, включая и оптимальную цену.

В России конкуренция растет не меньше, чем на западе. Не получится оставаться лидером рынка, с жирной маржой, работая по-старому. Рынок требует эффективности, системной работы. В скором времени продавец не сможет заливать риски маржой и оставаться лидером.

Крупный продавец косметики: “В зависимости от оборачиваемости продукции ДЦО позволяет ежедневно автоматически контролировать и изменять цены. Тем самым регулирует остатки товара, увеличивает продажи, повышает доход. С помощью репрайсера можно выбрать конкурентов, настроить и «следовать» за ними. Автоматизация в разы экономит трудозатраты и более эффективно позволяет вести бизнес на маркетплейсах. В режиме реального времени можно оценить маржинальность товара, узнать затраты, вовремя среагировать на изменения ВБ. Репрайсер снижает вероятность ошибки, связанной с человеческим фактором”.

За последний год можно наблюдать, как лидеры рынка уже внедряют систему машинного динамического ценообразования с обновлением цен 1 раз в час или 1 раз в сутки. Появился запрос на максимизацию прибыли, а значит и на внедрение алгоритма оптимальной цены

Так кто же на рынке РФ внедряет алгоритм оптимальной цены и насколько он еще далек от западных сервисов? Что лежит в основе алгоритма оптимальной цены - это только модные слова или последовательное исследование?

В настоящее время один из сервисов репрайсера, предоставляющий услугу машинной переоценки цен на маркетплейсе действует на Wildberries, это – Индипа (www.indeepa.com)

Сервис обеспечивает не только внедрение и автоматизацию клиентских запросов на динамическое ценообразование, но и начал тестирование алгоритма оптимальной цены с лидерами рынка.

o оптовая цена на товар с учетом всех затрат

o эластичность спроса

o максимизация прибыли

Алгоритм помогает определить оптимальную цену на конкретный артикул, чувствителен к сдвигам в спросе (делает перерасчет оптимальной цены ежедневно), рассчитывает прибыль на прогнозный период, например, 1 месяц. Нужно отметить, что алгоритм обучаем, чем дольше период работы с товаром по данному артикулу, тем больше точность прогноза.

В будущем алгоритм будет учитывать еще больше факторов, которые включают в себя сезонность, конкурентную цену и так далее.

Команда сервиса репрайсера Индипа совместно с командой инженеров и математиков из Экспонента (Центр Инженерных Технологий и Моделирования) ведут постоянные исследования для усовершенствования алгоритма оптимальной цены. За алгоритмом стоит основательная исследовательская работа. Некоторые лидеры рынка уже внедрили его. “После двух месяца работы с сервисом: я не представляю того, чтобы возвратиться обратно в лк wildberries и править цены через него. Репрайсер - точно экономит время, удобен. У меня наконец-то появились настоящие выходные. Маржа на второй месяц применения алгоритма также выросла” (компания продает 500 артикулов на Wildberries в течении последних 3-х лет, категория: кухонные принадлежности).

1. пересчитывает и обновляет цены на ежедневной и ежечасной основе.

2. следует за конкурентами. Можно настроить конкурентное следование с учетом СПП (скидки от маркетплейса).

3. предоставляет расчет по оптимальному участию в акциях.

4. строит индивидуальные стратегии динамического ценообразования по сложным, составным правилам, в зависимости от различных переменных (скорость продаж, времени суток, оборачиваемости, плана по марже) и с учетом приоритетов клиента (можно выбрать отработку сразу нескольких правил по приоритетам.

5. учитывает оптимальную цену (максимизация прибыли) в заданных порогах маржинальности.

Игроки рынка розничной торговли на площадках электронной коммерции уже сейчас должны определиться: доверят ли они ценобразования машинному сервису изменения цен или продолжат заливать риски маржой и постепенно проигрывать.

”Сервис нелегко внедрить, нужно уметь думать. Зато сейчас, когда наш замысел изменений цен уже работает, у команды высвободилось время на глубинные исследования и аналитику. Данный сервис реально гибок, помогает не просто экономить время, но и просчитывать наконец-то любые наши гипотезы. Мы уже нашли несколько интересных для нас способов изменения цен. (компания продает 100 артикулов на WIldberries, категория - женская одежда).

Команда Индипа принимает заявки на автоматизацию индивидуальных стратегий динамического ценообразования, в том числе и на внедрение алгоритма оптимальной цены. Переходите на сайт www.indeepa.com и оставляйте заявку.

Внимание: в силу повышенного спроса на данный продукт, внедрение происходит в порядке живой очереди.