Эволюция мониторинга цен в офлайн-ритейле: от “агентов” к искусственному интеллекту

В офлайн-ритейле многие компании до сих пор мониторят цены с помощью "агентов", которые наблюдают за полками конкурентов, фотографируют ценники или вручную записывают данные. Этот метод кажется простым и понятным решением. Впрочем, на этапе обработки собранной информации возникают проблемы: человеческий фактор приводит к множеству ошибок. Например, искажение данных, иногда намеренное, чтобы скрыть собственные недочеты. Цена таких ошибок – упущенные точки роста и прибыль.

Однако мир не стоит на месте. Современные IT-решения позволяют отслеживать цены конкурентов на технологически продвинутом уровне. Для успешного ведения бизнеса важно регулярно анализировать ассортимент и цены конкурентов в реальном времени, что позволяет всегда быть в курсе действий конкурентов и улучшает конкурентоспособность за счёт быстрого реагирования.

В этой статье мы расскажем, какие методы мониторинга ценообразования применяют крупнейшие FMCG компании, рассмотрим плюсы и минусы различных методов анализа цен и ассортимента. А также на сравнении метода ручного сбора данных и метода с использованием ИИ проследим эволюцию мониторинга цен в офлайн-ритейле.

Знание ассортимента и цен конкурентов позволяет компании быстро реагировать на изменения рынка, корректировать собственную ценовую политику и ассортимент, что повышает её конкурентоспособность.

Например, крупнейший розничный гигант Walmart славится своей агрессивной стратегией ценообразования. Их подход заключается в том, что компания, анализируя товары конкурентов, предлагает продукты, цена которых всегда на x % ниже, чем у конкурентов. Это позволило Walmart привлечь значительное количество покупателей, чувствительных к ценам, и занять существенную долю рынка. Эта стратегия вынудила других участников рынка пересмотреть свои цены, оказывая давление на всю отрасль и изменяя рыночные условия.

Это одна из целей мониторинга цен конкурентов. Рассмотрим и другие.

Определяют востребованные товары в ассортименте

Регулярный мониторинг ассортимента конкурентов помогает выявить недостатки и возможности в собственном предложении. Если конкуренты вводят новый популярный товар, это сигнал для включения подобных продуктов в свой ассортимент.

Американская компания Target, управляющая сетью розничной торговли, также использует анализ ассортимента и цен конкурентов. Это позволяет выявлять востребованные товары и устанавливать на них конкурентоспособные цены, что повышает удовлетворенность клиентов и увеличивает продажи. Благодаря этому, клиенты в первую очередь ищут товары в Target, зная, что там найдут выгодные предложения.

Увеличивает прибыль и лояльность клиентов, корректируя ценовую стратегию

Анализ цен конкурентов помогает компании формировать оптимальную ценовую стратегию, избегая чрезмерного завышения или занижения цен. Это предотвращает негативное влияние на прибыльность и восприятие бренда.

Например, компания Amazon использует стратегию конкурентного ценообразования. Программа анализа цен конкурентов корректирует цены, чтобы они оставались ниже средней по рынку на 10%, что привлекает покупателей. Этот подход поддерживает лояльность клиентов и обеспечивает высокие объемы продаж, увеличивая прибыль.

Готовится к сезонным и рыночным колебаниям с помощью прогнозирования спроса

Анализ ценовых изменений помогает предсказывать будущие потребительские тенденции и корректировать предложения. Это позволяет грамотно управлять финансами, планировать инвестиции и расходы, опережать конкурентов, адаптируя стратегии под рыночные условия.

Компания Coca-Cola использует методы на основе ИИ для прогнозирования спроса, лучше понимая сезонные и рыночные колебания. Это позволяет предвидеть всплеск спроса в зимний период и корректировать запасы, поддерживая оптимальные уровни и повышая рентабельность.

Оценивает рынок аналогов и корректирует свои предложения

Мониторинг конкурентов помогает установить конкурентоспособные цены и улучшить уникальное торговое предложение (УТП) по сравнению с аналогичными продуктами, что заинтересует покупателей. Быстро реагируя на изменения спроса и предложения, можно корректировать продуктовую линейку на основе успешных аналогов.

Компания McDonald's использует сравнительный анализ цен товаров конкурентов для оценки рынка аналогов. Это позволяет улучшать ассортимент и повышать прибыльность, отслеживая меню конкурентов и предпочтения покупателей. Например, в странах Скандинавии, где спрос на Фишбургеры высок, компания ввела дополнительные предложения с Фишбургерами. Используя эту стратегию, McDonald's сохраняет конкурентное преимущество и обеспечивает устойчивый рост прибыли.

Собирают данные вручную

Представим компанию “Y”, которая только вышла на рынок продаж. Компания знает о важности анализа ассортимента и цен конкурентов и выбирает самый простой, как им кажется, метод — ручной сбор данных. Они самостоятельно ищут конкурентов, собирают цены с веб-сайтов, анализируют данные. Однако процесс этот очень длительный, а любая человеческая ошибка снижает эффективность. Чем больше товаров, тем больше времени требуется на ручной мониторинг цен, что обычно становится обязанностью одного или нескольких сотрудников.

Компания понимает, что подход уже неэффективен, а успешно реализовался подход лишь в тех компаниях, которые имели минимальные операционные издержки. Другим участникам рынка грозят высокие затраты и низкая маржинальность.

Используют программу-парсер

Программа-парсер представляет собой программное обеспечение для автоматизированного сбора цен у конкурентов, которое можно приобрести либо использовать на регулярной основе. Этот подход значительно ускоряет процесс сбора данных. Однако для каждого сайта конкурента требуется правильная настройка, что требует навыков программирования и возможно дополнительной покупки прокси-серверов. Структурирование и анализ собранных данных для последующей адаптации цен также требует ручной работы.

Создают собственный парсер

Это метод, который больше подходит крупным компаниям, однако он требует особого подхода. Создание собственного парсера требует формирования команды, включающей разработчиков и маркетологов, под руководством опытного менеджера. С трудностями данного процесса можно ознакомиться по ссылке.

Анализируют ассортимент и цены онлайн с помощью искусственного интеллекта

Эволюцией в мониторинге цен конкурентов стала технология искусственного интеллекта, основанная на распознавании объектов. Она позволяет не только собирать данные, но и анализировать их в реальном времени. Алгоритмы машинного обучения помогают предсказывать тенденции, выявлять аномалии и предлагать оптимальные ценовые стратегии.

Представьте, что вы наняли нового мерчандайзера в команду. Он не знает, какие товары и как именно расположить их на полках. Программа помогает решить эту задачу. Отсканировав полку с помощью сервисного приложения сотрудник получает инструкцию, как нужно расставить товары. Завершив работу, программа проверит, есть ли недочёты и, выявив их, даст рекомендации по исправлению. Исправленный результат система проанализирует и отправит готовый отчёт с прогнозом. Кроме того, данная система помогает отследить изменения в ассортименте и ценах у конкурентов, даёт доступную аналитику и рекомендации для повышения своих продаж.

Кстати, мы уже писали о том, как пошагово выглядит процесс распознавания товаров от создания планограммы до проверки результатов работы и составления отчётности. Там же рассказали, какие проблемы решает инновационная система и как её интегрировать в рабочий процесс мерчандайзинга. Подробнее об этом в нашей статье.

Всем известно, что ручной сбор данных — первопроходец в мониторинге цен конкурентов. Сервисы на основе ИИ — новшество, не всем понятное и, как кажется на первый взгляд, не всем доступное. Каждый из методов имеет свои преимущества и недостатки. Давайте рассмотрим их.

1. Точность и снижение ошибок

Искусственный интеллект обеспечивают высокую точность в сборе и анализе данных, минимизируя человеческие ошибки. Благодаря системе ИИ, действия человека сокращаются, т.е. система берёт самые важные моменты на себя. Также ИИ проверяет правильность выполнения действий и даёт правки. При ручном сборе данных высок риск ошибок ввода, искажения данных, особенно при большом объеме данных.

2. Скорость и эффективность

Автоматизация ИИ собирает и анализирует данные в реальном времени, значительно быстрее, чем ручной сбор. Процесс ручного сбора данных более медленный и трудоемкий, особенно при необходимости частого обновления информации.

3. Аналитика и прогнозирование

ИИ использует машинное обучение для анализа трендов и прогнозирования ценовых изменений, что помогает в принятии стратегических решений. Ручной сбор данных ограничен в возможностях анализа и прогнозирования, т.к. обработка данных осуществляется вручную.

4. Экономия ресурсов

ИИ позволяет сократить затраты на рабочую силу и временные ресурсы. Объём работ, который выполняет 10 человек с помощью ручного сбора, может выполнить 1 человек с помощью ИИ, что сократит затраты на оплату труда и время на сбор и обработку данных.

5. Непрерывный мониторинг

ИИ имеет возможность круглосуточного мониторинга цен конкурентов без перерывов. Ручной сбор данных ограничен рабочими часами сотрудников, невозможен непрерывный мониторинг.

1. Затраты на внедрение

У ИИ — высокие начальные затраты на разработку, приобретение и настройку систем ИИ. Однако множество компаний предлагают запустить бесплатный пилот. Вы сможете понять продукт и оценить подходит ли он вам, хотите ли вы внедрить его в свой бизнес. Ручной сбор данных в свою очередь отличается низкими начальными затратами, т.к. не требуется специальное оборудование или программное обеспечение.

2. Технические сложности

ИИ требует технических навыков для настройки и обслуживания, возможны технические сбои и необходимость регулярных обновлений. Ручной сбор данных меньше зависит от технологий и проще в исполнении для неквалифицированного персонала.

3. Адаптация и обучение

Для ИИ требуется период адаптации и обучения для сотрудников, чтобы они могли эффективно использовать новые системы. Ручной сбор данных можно использовать сразу, он не требует длительного обучения.

Анализ ассортимента и цен конкурентов — это инструмент для ведения бизнеса в условиях высокой конкуренции. Он помогает оптимизировать ассортимент, вовремя корректировать ценовую политику, а также оперативно реагировать на изменения на рынке.

Традиционные методы мониторинга цен конкурентов в офлайн-ритейле, такие как использование “агентов” для ручного сбора данных, кажутся простыми и понятными, но в перспективе приводят к множеству ошибок, замедляют обработку данных и могут стоить бизнесу упущенных возможностей для роста и прибыли.

С развитием технологий компании всё чаще внедряют решения на базе ИИ. Доступны как готовые продукты, так и их интеграция в бизнес. Если вас интересует автоматизация в FMCG, рекомендуем прочитать статью по этой теме. Узнайте, как повысить эффективность, снизить затраты и улучшить клиентский сервис с помощью ИИ. На примерах крупных розничных сетей вы увидите преимущества IT-решений для бизнеса.