Оптимальная цена: как увеличить прибыль сети?

Ценообразование– сложное и рисковое дело для каждого ритейлера.

"Как правильно рассчитать цену: не занизить и не завысить?" – вопросы, сопровождающие владельца сети каждый день.

Если цена будет высокой, то клиенты пойдут покупать товары у конкурентов, а если слишком низкой – сеть потеряет свою прибыль. Оптимальная цена – это всегда о балансе интересов двух сторон: покупателя и продавца.

Почему оптимальная цена так важна?

Оптимальная цена – это продажная цена товара, которая удовлетворяет две стороны: продавца и покупателя. Продавец получит желаемый размер прибыли, а покупатель имеет возможность и желание покупать товар по такой цене.

Следует помнить, что оптимальная цена – это не всегда самая большая цена. Главная ее задача:

• увеличить прибыль сети;
• удержать существующих клиентов;
• заинтересовать потенциальных покупателей совершать покупки в сети;
• увеличить количество продаж.

В такой ситуации труднее всего предусмотреть покупательское поведение существующих и потенциальных клиентов. Но сегодня существуют действенные инструменты, которые легко справляются с такой задачей.

Как рассчитать оптимальную цену?

Для определения оптимальной цены требуется большое количество данных, таких как:

• сезонность товаров;
• цены конкурентов и их изменение;
• уровень инфляции;
• фактическая и прогнозируемая маржинальность товаров;
• кросс-эффекты: гало и каннибализация;
• демографические особенности целевой аудитории магазина;
• покупательское поведение клиентов.

Собрать и обработать такую ​​информацию достаточно сложно.

И здесь за помощью лучше обратиться к искусственному интеллекту (АІ). Он с легкостью спрогнозирует поведение клиентов при всех возможных вариантах продажной цены и найдет оптимальный вариант, что обеспечит высокую прибыль сети.

AI-системы для ценообразования активно используют самые масштабные сети: Walmart, eBay и Amazon.

Оптимизация цены с помощью АI: как это работает?

Весь процесс определения оптимальной цены можно представить следующими шагами:

Шаг 1. Сбор данных. Система собирает не только исторические данные о ценах и продажах в сети за длительный промежуток времени, но и изучает все доступные данные из внешних источников (цены конкурентов и поставщиков, покупательская способность покупателей, уровень инфляции и т.п.).

Шаг 2. Моделирование покупательского поведения клиентов.Система рассчитывает, насколько клиенты будут заинтересованы приобрести данный товар по той или иной цене. Для этого АІ изучает поведение клиентов в прошлом, оценивает информацию о ценах конкурентов по данным интернет-площадок, существующему спросу на товар, сведения о предстоящих праздниках, местоположении магазина и т.д.

Шаг 3. Прогнозирование прибыли. АІ алгоритмы просчитывают величину прогнозируемой прибыли в каждой конкретной ситуации.

Шаг 4. Определение оптимальной цены.Среди всех возможных вариантов цены АІ система выбирает и предлагает такую цену, которая удовлетворит большее число клиентов и принесет наибольшую прибыль сети.

Такие грамотные и профессиональные советы позволят сети избегать излишков в запасах, минимизировать затраты на хранение и повысить лояльность клиентов.

Оптимизация цен с продуктами Datawiz

В решении Datawiz BI реализован отчет на основе AI – Ценовые рекомендации.

Он помогает сформировать эффективную ценовую политику вашей сети, а именно:

• определять товары, для которых следует корректировать цены в отдельных магазинах сети;
• отслеживать зависимость между изменением цены и прибылью по выбранным товарам;
• прогнозировать показатели продаж с учетом рекомендуемой цены.

Такой отчет является вашим профессиональным консультантом, который на основании обработанного массива данных, за считанные минуты даст рекомендации и позволит управлять бизнесом эффективно.