Предиктивное ценообразование

Ритейлеры должны знать не только то, какие ценовые решения являются правильными для компании, но и то, как такие решения повлияют на весь портфель.

Демо-доступ

Как ритейлеры могут устанавливать конкурентные цены?

Правильный прогноз цен позволит вам всегда оставлять конкурентов позади. Но как ритейлеры могут эффективно прогнозировать цены, учитывая сложные взаимосвязи между продуктами, ценами и продажами?

Увеличьте прибыль с помощью данных о ценах

Согласно опросу eMarketer, 49.3% ответивших считают предиктивную аналитику и моделирование самым действенным методом увеличения прибыли с помощью данных о ценах и товарах. Чтобы лучше понять, как наше высококлассное решение для предиктивного ценообразования позволит вашей компании процветать на рынке, предлагаем проанализировать трудности, с которыми сталкиваются ритейлеры при прогнозировании цен, а также то, как алгоритмы машинного обучения могут сделать процесс ценообразования более эффективным.

Предиктивная аналитика: основы

Принцип предиктивного ценообразования, как правило, можно выразить простым уравнением: как цена влияет на спрос. Некоторые ритейлеры используют таблицы Excel, чтобы решить уравнение для отдельных товаров. Такой подход, однако, не работает, когда нужно переоценить 5-10 тысяч товаров.

Что должны учитывать цены

С расцветом онлайн-торговли предиктивное ценообразование должно учитывать намного больше данных, чем предоставляет таблица Excel. Вот список нескольких ценовых факторов, которыми часто пренебрегают в ценообразовании, основанном на правилах:

Спрос. Так как спрос нелинейный, повышение цен может совершенно не повлиять на спрос. При этом снижение цен сильно отразится на спросе.

Психологическое ценообразование. Покупатели совершенно по-разному воспринимают изменение цен с $7 до $9 и с $9 до $11.

Конкуренты. Действия ваших конкурентов также могут влиять на ваши продажи.

Теперь уравнение цены уже не кажется таким уж простым. Поэтому ритейлеры все чаще используют алгоритмы машинного обучения, чтобы обработать и принять во внимание огромный объем разнообразных данных и выставить оптимальные цены.

Прогнозирование цены с помощью машинного обучения

Платформа предиктивного ценообразования "учится" учитывать все факторы, которые влияют на цены, на основе исторических данных. Новые алгоритмы определяют, как цены реагируют на изменения ценовых факторов в разных ситуациях, чтобы точно прогнозировать оптимальные цены при любых обстоятельствах.

Наше решение по предиктивной аналитике прогнозирует изменения объема спроса, чтобы определять правильные цены в правильное время. Используя точные прогнозы, ритейлеры увеличивают объем продаж и маржинальность.

Наш новый алгоритм ценообразования показал отличные результаты в полевых условиях. Компании, которые использовали наше решение, увеличили прибыль на 15% и объем продаж на 2.7%. Такие цифры тем более впечатляют, учитывая показатели контрольной группы (где цены выставлялись без участия алгоритмов): рост прибыли на 2.4% и падение объема продаж на 5.1%.

Преимущества предиктивного ценообразования

Такие платформы предиктивного ценообразования как Competera предоставляют ритейлерам все необходимые данные для точных прогнозов. С помощью нашей платформы вы сможете завоевать любой рынок.