Оптимизация ценообразования и стратегии для омниканальных ритейлеров

Оптимизация цен

Ритейлеры формируют оптимальные цены и предсказывают результаты ценовых решений на основе ценовых рекомендаций алгоритмов искусственного интеллекта

ПОГОВОРИТЬ С COMPETERA

Рост прибыли за счет дополненного опыта команды и менеджеров

Мы верим, что современные технологии машинного обучения могут сделать людей лучше

Эксперты
принимали решения
Чем лучше эксперт, тем лучше решение
Эксперт
+ бизнес-аналитика
Инструменты бизнес-аналитики показали возможности для оптимизации
Эксперт
+ бизнес-аналитика + автоматизация
Алгоритмы под контролем аналитиков обеспечивают быстрое принятие решений
Машинное обучение
+ бизнес-цель
Прогнозируемые результаты в зависимости от задач бизнеса

Преимущества

  • Предсказуемость спроса и объема продаж
  • Рост продаж за счет увеличения спроса
  • Максимальная прибыль за счет сбалансированной ценовой стратегии
  • Более высокая маржинальность и оборот
  • Меньше малоприбыльных или убыточных промо
  • Накопленный опыт — как положительный, так и отрицательный
5 %
Рост прибыли
10 %
Повышение маржинальности
5 %
Рост доходов
80 %
Снижение количества ненужных промо
20 %
Увеличение цикла жизни клиента

Как это работает

Мы создаем модель прогнозирования спроса и продаж на основе сложной нейронной сети, которая устанавливает длительные иерархические связи между большим количеством переменных.

Модель краткосрочно определяет влияние любого изменения цены или промо-кампании на продажи с 90-98-процентной точностью.

Сеть прогнозирует продажи на уровне артикула или группы товаров, учитывая ценовую эластичность, кросс-эластичность с другими товарами, а также сезонность, действия конкурентов и другие переменные.

Машинное обучение и цели

Competera — это новое поколение программного обеспечения для оптимизации цены на основе ИИ, которое превращает прогнозирование спроса в прибыль

Фокус на стратегии
Менеджеры переключаются с рутинных задач на стратегические решения
Оптимизация ценообразования
Ритейлеры должны всегда выставлять оптимальные цены, чтобы достигать целей бизнеса
Накопленный опыт
Алгоритм хранит весь положительный и отрицательный опыт и делает его доступным для любого менеджера
Тотальное прогнозирование
Прогнозирование влияния любого ценового или промо-решения на весь ассортимент

На пути к лучшим результатам

Мнение эксперта
Data Science
Интуиция в ценообразовании
Алгоритмы прогнозирования
Память менеджера
Машинное обучение
Под руководством человека
Искусственный интеллект
«Оптимизация цен» помогает ритейлерам прогнозировать продажи на основе ценовых рекомендаций ИИ
70 %
лидеров рынка
быстро и гибко реагируют на изменения спроса и условий рынка. Исследование Deloitte Digital

Машинное обучение прогнозирует продажи и спрос

Качественное прогнозирование цены увеличивает прибыль высокомаржинальных бизнесов на 5-15 %

Ценовые рекомендации
Алгоритм знает, когда и на сколько следует повысить цену, чтобы не потерять в продажах
Промо-сценарии
Решение показывает необходимость и глубину промо, чтобы не потерять прибыль
Продуманная стратегия
Алгоритм подскажет, стоит ли копировать действия конкурентов в каждом конкретном случае
Прозрачные расчеты
Ритейлеры досконально понимают, почему конкретное ценовое решение было прибыльным или убыточным
Доступный опыт
Любой менеджер имеет доступ ко всему (положительному и отрицательному) опыту компании

Как работает ИИ в ритейле

Исторические данные
Продажи
Промо
Товары
Магазины
Внешние данные
Погода
Конкурентные данные
День
События
Прогноз продаж
Цели бизнес-стратегии
Ограничения бизнес-стратегии
Оптимальные цены
Все товары
портфолио
Все
магазины
Каждый
день

Кейс

ИИ-технология была внедрена в процесс ценообразования на протяжении 30-дневного пилота.

Алгоритм устанавливал цены в тестовой группе, а ценообразование в контрольной группе осталось без изменений.

Более $500 млн годовых продаж
Рост продаж без потери маржинальности
Омниканальный ритейлер бытовой электроники

До Competera

Артикул 1
Копирование 20% скидки конкурента
Артикул 2
Низкие продажи — глубокие скидки
Артикул 3
Установить цену на 2% ниже, чем у конкурентов
РЕЗУЛЬТАТ
Незначительное повышение (или его отсутствие) прибыли и падение маржинальности

После Competera

Артикул 1
5% скидка, чтобы изменить ценовое восприятие; рост прибыли на 23%
Артикул 2
Снижение цены будет неэффективным; необходимо поднять цену на 15%, чтобы улучшить восприятие других товаров
Артикул 3
Низкая эластичность; необходимо повысить цену на 5%. Продажи не упадут
РЕЗУЛЬТАТ
Стабильный рост прибыли или маржинальности

Вы готовы увеличить прибыль?

Мы с удовольствием ответим на все вопросы про оптимизацию цены при встрече.

ЗАПОЛНИТЬ ФОРМУ

Мы свяжемся с вами по email

Новости