Искусственный интеллект и тренды сезона: особенности ценообразования в фэшн-ритейле

Компании в сфере фэшн-ритейла достаточно активно применяют современные технологии не только для удобства клиентов, но и для внутренних процессов, в том числе связанных с ценообразованием. Эксперты Lamoda и Napoleon IT рассказали об особенностях систем ценообразования в фэшн-индустрии и поделились опытом проведения предпроектного обследования для внедрения подобных систем в бизнес-процессы.

Многие иностранные вендоры цифровых решений для систем ценообразования ушли с рынка. Есть ли сейчас достойные альтернативы, которые предоставляют российские компании?

Руководитель направления продаж и ценообразования Lamoda Дмитрий Иванов: «Одно из самых популярных иностранных решений, которое использовали в России многие компании, — это продукт от американской компании Revionics. До сих пор какие-то ритейлеры используют его в РФ. Также были решения от IBM и Ernst & Young. На рынке сейчас присутствует несколько российских решений. Самые известные продукты — это SmartPricing, KeepRise, Imprice. Подобные решения предлагают многие компании, но большинство крупных ритейлеров, а также маркетплейсы идут в собственную разработку.

Большая часть этих решений была ориентирована в России на FMCG-розницу, в первую очередь продуктовую, а также еще на DIY-ритейл. То есть на офлайн-ритейлеров со множеством магазинов. Системы больше всего подходили для региональных игроков, которым нужно как-то конкурировать с федеральной розницей. Например, местный магазин продуктов у дома конкурирует с «Пятерочкой». Вот они в большинстве своем покупают подобные решения».

Каким образом технологии Machine Learning и искусственный интеллект применяются в процессах ценообразования?

Руководитель группы развития оптимизационных продуктов Lamoda Валерий Балакирев: «У нас разрабатывается свое решение, которое оценивает эластичность спроса в зависимости от скидки. Затем происходит процесс оптимизации. Это позволяет по всему портфолио товаров реализовывать заданную стратегию, приоритизируя тот или иной таргет с ограничениями на другие метрики. У нас было довольно много тестов, в том числе долгосрочных, которые шли по несколько месяцев. В нашем опыте подобное решение помогает реализовывать долгосрочную стратегию и на длительном горизонте времени получать хорошие приросты по марже с двузначными показателями. Мы это очень активно начинаем сейчас использовать».

Какая разница между расчетами в продуктовом ритейле и фэшн? Какие-то есть особенности?

Валерий Балакирев: «Конечно, так как нам нужно прогнозировать сезонный спрос, поэтому используется модель сезональности. В целом у модели главная задача — это распродажа остатков к концу сезона. Это специфика фэшн-ритейлеров, поэтому у нас модель тоже создана полностью под фэшн».

Дмитрий Иванов: В FMCG-компаниях постоянно какая-то часть ассортимента идет на промо, поэтому модели, которые используются, должны быть заточены именно на промо в ценообразовании и также учитывать конкурентов. Для большей части крупных сетей есть две стратегии: либо High-Low, либо EDLP. Первая позволяет компаниям взимать более высокую плату за изначально представленные товары, а затем продавать их по более низкой цене во время рекламных кампаний. Вторая стратегия предполагает продажи по низким ценам без скидок или акций.

Поскольку у нас фэшн-специфика, то весь товар мы закупаем сильно заранее. Нам нужно его за сезон быстро обернуть, «вытащив» из него деньги. Поэтому важно точно прогнозировать, к какой дате, с какой маржинальностью и сколько остатков мы распродадим, а также сколько у нас останется на финальную распродажу».

Валерий Балакирев: «Ценообразование построено в три этапа. Первый — это оценка эластичности, второй — это прогнозирование сезонального тренда, чтобы как раз выполнять этот таргет по распродаже стока к концу сезона. Третий — это оптимизационный процесс, который реализуется разными методами».

Как происходит процесс ценообразования на ту продукцию, производители которой ушли с российского рынка? Что-то поменялось?

Дмитрий Иванов: «Все так же, как и раньше, здесь ничего нового не появилось, просто сейчас другой канал поставки товара. Все закладывается в расходы, которые возросли на всем рынке. Как и раньше, был дистрибьютор, который поставлял свой товар разным сетям и маркетплейсам. Сейчас каждый маркетплейс и каждая сеть старается привезти тот же самый товар своими каналами. У кого-то эффективность повыше, у кого-то пониже. Соответственно, каждый выстраивает собственное ценообразование с оглядкой друг на друга».

При ценообразовании на маркетплейсе Lamoda и офлайн-точках Lamoda Sport применяются разные стратегии? В чем основная разница?

Дмитрий Иванов: «На онлайн-платформе Lamoda у нас две системы ценообразования: первая — селлеры загружают нам товары и занимаются ценообразованием самостоятельно, второй — собственная закупка. В рознице у нас то же самое. Мы стараемся выстраивать в данном случае omni-channel процесс, когда цена на полке в магазине и на сайте в онлайне совпадают. Единственное, что у нас может отличаться, это какие-то промо-акции, которые запускаются в том или ином канале продаж».

Расскажите подробнее про предпроектное исследование, которое провел Napoleon IT. Какие цели преследовали? Какой результат для себя можете отметить?

Валерий Балакирев: «Решение, которое нам было нужно — прайсовая платформа, объединяющая все процессы ценообразования. Мы хотели управлять ими в одном окне, сделать их максимально автоматизированными, удобно работать с ценами конкурентов и выстраивать иерархию ценовых правил.

Компания Napoleon IT предложила нам довольно удобный вариант проведения предпроекта, где с помощью своей экспертизы команда помогла составить полный набор требований для данной системы. У ребят большой опыт, и подобное решение они многократно внедряли в других проектах. Поэтому цель была как раз собрать требования для прайсовой платформы, чтобы дальше мы могли с ними проводить тендер».

Как осуществлялось взаимодействие с командой Napoleon IT во время проведение предпроектного обследования?

Дмитрий Иванов: «Мы собрались на несколько звонков и у нас было несколько итераций, потому что система должна состоять из нескольких частей: регулярное ценообразование, промо ценообразование, управление лояльностью. По каждому из этих процессов у нас были встречи, на которых мы максимально подробно расписали все наши юзкейсы в формате юзерстори. Часто бывает, что если ты уже знаешь, как все работает в твоей системе, но начинаешь о ней рассказывать, то сам лучше разбираешься. С этой точки зрения предпроектная аналитика оказалась тоже очень полезной».

Валерий Балакирев: «С нашей стороны на предпроекте участвовали команды продаж, Data Science и IT-команды, потому что интеграция должна быть между нашими системами и будущим решением. Поэтому у нас участвовала вся команда, которая занимается прайсингом в Lamoda: как непосредственно процессом, так и продуктами для улучшения процессов ценообразования».

Как проходило взаимодействие с Lamoda во время проведения ППО?

Эксперт по ценообразованию Napoleon IT Андрей Маркин: «В Napoleon IT была выделена опытная команда под этот проект, которая плотно занималась исследованием. Сначала была проведена серия бизнес-интервью с командой Lamoda, где мы обсуждали их текущие бизнес-процессы в рамках базового ценообразования, ценообразования промо, схемы лояльности, купонных и скидочных механик и так далее. На основании этого мы оценивали и описывали текущие процессы и узнавали у заказчика, как они видят дальнейшее развитие этих направлений. После получения необходимой информации команда начала прорабатывать подробные юзер-стори, эпики и составлять детальное описание того, что должно быть реализовано в целевой системе.

Целевой системой с нашей точки зрения должна была быть Goal Profit. Но мы не привязывались к тому, что Lamoda обязана реализовывать этот функционал у нас. Безусловно, были какие-то установки и допущения на тему того, что можно переиспользовать определенный функционал, который сейчас уже реализован. Но с этим же описанием заказчики могут смело идти в тендер».

Какие итоги предпроектного обследования?

Андрей Маркин: «По результатам ППО заказчикам был предоставлен документ с детальным описанием — порядка двухсот страниц. Все это техническая документация, описывающая, как должны выглядеть визуальные интерфейсы, как должна работать схема взаимодействия их внутреннего оптимизатора и оптимизатора системы, в конкретном случае Goal Profit, для того чтобы максимизировать их возможности по получению выручки и прибыли. Были описаны также интерфейсы взаимодействия с их техническими системами и интерфейсами. В общем, детально прописанный документ, с которым уже можно идти в дальнейшую разработку и не тратить большое количество времени на обсуждение деталей того, как должна выглядеть система. Описание позволяет просто искать контрагента, с которым заказчики готовы работать и запускать этот проект.

Отдельное внимание было уделено текущему оптимизатору, которым Lamoda очень довольна и который она собирается развивать как целевое решение, чтобы работа с этим оптимизатором в системе ценообразования проходила в рамках единого окна и процесса. Собственно одна из ключевых идей создания такого инструмента — это позволить всем участникам, задействованным в той или иной мере в ценообразовании, работать в единой системе, где разграничены уровни доступа, реализована целевая ролевая модель, и можно отслеживать те или иные изменения. С нашей и с клиентской точки зрения, работа была проведена на высочайшем уровне, качественно и в оговоренные сроки — в течение 10 недель».