Розничное ценообразование станет персонализированным

Розничные компании традиционно устанавливают цены в своих магазинах, исходя из ряда факторов, главные из которых – значимость товара, предлагаемого покупателю, а также цены на аналогичные товары у близлежащих конкурентов. Торговые сети, использующие аналитические инструменты для расчета цен, также стараются определить реальную себестоимость продукта,  чтобы в погоне за покупателем не причинить ущерб собственной прибыли. В то же время, в рамках продуманной стратегии цены могут быть целенаправленно установлены  ниже себестоимости для привлечения покупателя. На протяжении десятилетий  эти правила определяли стратегию ценообразования лучших розничных компаний. Действуя подобным образом, компании теоретически могли чувствовать себя уверенными в правильной цене товаров на полке своих магазинов. Цены сбалансированы и, что не менее важно,  рассчитываются на основе простых алгоритмов: каждый покупатель получает одно и то же предложение.

Но сегодня ситуация с ценообразованием в ритейле начинает меняться. Обновляется ландшафт игроков розничного рынка: у традиционных магазинов появляются конкуренты в виртуальном мире, например, интернет-магазины или мобильные приложения. Постепенно уходит в прошлое концепция идеальной цены, когда продукт на полке в магазине стоит одинаково, вне зависимости от покупателя и месторасположения магазина. В основе новой концепции лежит гипотеза о том, что при формировании цены на товар розничным компаниям придется перейти к более динамичному подходу, который складывается исходя из экономической оценки товара и потребности каждого покупателя.

Ценообразование сегодня: надежда на конкурентный анализ

 

Что стоит за необходимостью персонализированного подхода в  определении цен в розничном бизнесе? Наиболее очевидной причиной является прозрачность и доступность информации, которую получили потребители с развитием онлайн торговли и веб-сервисов, предлагающих сравнение цен в разных магазинах. Новые мобильные технологии, такие как ShopSavvy, позволяют с невероятной легкостью отсканировать штрих-код товара в магазине и по нему  найти лучшую цену где-то в другом месте. Для определенных категорий продуктов такие магазины как Amazon, присутствующие только в интернете, отвоевали значительную долю рынка у традиционных розничных компаний, продавая  те же продукты по более низким ценам и экономя время покупателя на совершение покупки в магазине.

Все это нанесло тяжелый удар розничным компаниям, которые и без того испытывают трудности в связи со снижением потребительских расходов. Большинство из них поняли, что для выживания необходимо учитывать цены не только в  традиционных магазинах, но и у онлайн конкурентов. Однако в процессе определения розничной цены зачастую компании до сих пор полностью полагаются на традиционный конкурентный анализ. Для часто покупаемых товаров они устанавливают стоимость товара равную стоимости аналогичного товара конкурента или чуть ниже, а для уникальных или редко покупаемых продуктов – поднимают цены. В частности, увеличение количества брендов, представленных в магазине, говорит о попытке компании соскочить с карусели непрекращающегося сравнения и соперничества с конкурентами. В магазине с многотысячным ассортиментом может быть всего лишь несколько десятков или сотен продуктов, ради которых магазин отправляет своих менеджеров к конкурентам для сравнения цен. Розничная компания, имеющая простые аналитические системы для ценообразования, может полагаться только на свою интуицию при выборе продуктов для конкурентного анализа. Однако компания, продвинувшаяся дальше, может использовать регрессионный анализ, начав с позиций, наиболее часто оказывающихся в корзинах покупателей, для определения того, где именно эти товары не должны продаваться по сниженной цене.

При расчете цены для менее эластичных продуктов, розничные компании часто используют бизнес правила. Например, цена должна быть на 3% выше, чем в магазине конкурента, расположенного в 2 километрах. Некоторые компании внедряют эти правила в приложения и системы оптимизации цен. Специализированные приложения могут использовать достаточно сложные модели, например модели ARIMA, байесовскую модель или нейронные сети для оптимизации цен целых категорий.

Ценообразование завтра: персонализированные цены, определяемые динамически

 

В отличие от текущего розничного ценообразования, механизм определения цен в будущем  будет основываться на принципиально новых подходах. Представим  обычного покупателя в супермаркете. Пока он катит свою тележку от ряда к ряду, специальные системы магазина отслеживают все, что он в неё кладет (например, используя  сенсор, установленный в тележке – «персональный продавец-консультант»). Экран на тележке отображает рекомендации, сделанные на основе истории прошлых покупок, и сопутствующие товары к его текущим покупкам. Например, наш покупатель кладет в тележку бутылку шампуня против перхоти бренда X, и в то же время экран показывает сообщение «Не забудьте приобрести кондиционер X!».

Наконец, магазин делает покупателю специальное предложение, основанное на его экономической ценности для магазина. Экономическую ценность рассчитывает аналитическая система, исходя из его покупок, совершенных за определенный промежуток времени (например, один год – для продуктового магазина,  два года – для магазина одежды или три года – для магазина электроники).  Расчет может также включать другую информацию о покупателе, которую компания получила от третьих лиц. На основании полученной информации система генерирует специальные предложения.

Специальные предложения могут прийти через мобильное приложение смартфона, через дисплей на тележке, с которой покупатель ходит по супермаркету, или в виде персонализированной скидки, которую он получит, предъявив на кассе карту лояльности.

Приведенный пример не является чем-то революционным с точки зрения поведения покупателей и продавцов. Сейчас, как и раньше, покупатели ищут то, что им нужно, наилучшего качества и за наименьшую цену. Продавцы, со своей стороны, продолжают давать лучшие скидки своим лучшим покупателям для того, чтобы они возвращались вновь и вновь.

Главное отличие сегодня состоит в том, что покупатели имеют намного большее влияние на формирование цен благодаря альтернативам, предлагаемым интернетом и другими технологиями. Это накладывает ограничения на розничные компании при определении цен с использованием стандартных бизнес-правил. В современных условиях единственным подходом, гарантированно влияющим на покупателя, является индивидуальный расчет цен на основании оценки важности покупателя для компании, а также мгновенный анализ стратегии завоевания его лояльности.

Ценообразование как конкурентное преимущество

 

Как розничные компании могут подготовиться к той ситуации, когда цена на товар будет меняться динамически для каждого покупателя? Наиболее логичными выглядят следующие шаги:

 

1. Собирать и накапливать правильные данные. Сегодня компании не испытывают недостатка в данных. Они знают ассортимент товаров, продающихся в их магазинах, и имеют доступ к данным  для проведения анализа. Некоторые из них даже создают программы, анализирующие сайты конкурентов и использующие цены конкурентов в своих системах оптимизации ценообразования. Эти программы не рассчитывают цены для каждого покупателя, однако они автоматизируют значительную часть работы, которую многие компании выполняют вручную.

Для ценообразования на уровне конкретного покупателя, розничным компаниям потребуется специфическая информация, которой в данный момент большинство из них не обладает. Например,  фактические затраты магазина, включающие затраты на хранение товара. Аналитические системы позволяют не только оптимизировать цены товаров, но и помогать, например, в формировании ассортимента и в прогнозировании запасов.

Еще более сложный, но обязательный для сбора тип данных – детальная информация о привычках каждого покупателя и их реакция на изменение цен. Конкурентным преимуществом будут обладать те компании, которые имеют универсальную информацию о покупателе,  знают, на что существующие и потенциальные покупатели тратят деньги, причем не только в их магазинах. Эта информация вряд ли может быть полностью достоверной. Однако третьи стороны, включая банки, выдающие кредитные карты, или дата-провайдеры, имеют достаточно возможностей для сбора универсальной информации. И эта информация может служить критически важной основой для математической модели расчета цен.

Данные, собираемые розничными компаниями, должны отвечать на следующие вопросы:

·         Какова экономическая ценность покупателя?

•        Какие продукты нужно предложить покупателю? Когда? Через какие каналы?

•        Сколько продукт стоит на самом деле (учитывая такие факторы, как затраты на продвижение и хранение товара на складе)?

·         Какой должна быть цена на товар в зависимости от канала сбыта (в магазине, онлайн, по телефону)?

2. Построить инфраструктуру. Успешные розничные компании всегда были сильны в двух вещах: маркетинг и инфраструктура. В прошлом, тип инфраструктуры, доказавший эффективность,  мог включать в себя логистическую составляющую – возможность доставки товаров в магазины быстро и эффективно, при этом с минимальными затратами на хранение. Поскольку ценообразование становится все более динамичным и персонализированным, новые типы инфраструктуры приобретают особую важность. Они включают в себя беспроводные сети, интеграцию с сетями производителей (особенно учитывая тот факт, что производители являются частью  трансформации розничного ценообразования) и аналитическими системами, которые могут определить корректные цены для разных покупателей и сформировать им предложение за доли секунды.

3. Создать быстрый и интуитивно понятный пользовательский интерфейс динамического ценообразования и промоакций. Розничные компании, присутствующие на рынке как в виде традиционных магазинов, так и онлайн, имеют одно большое преимущество, по крайней мере, в теории: покупатели могут выбрать, каким образом они хотят взаимодействовать с продавцом. Компании, использующие аналитические системы, должны будут предложить покупателю цены для всех используемых каналов сбыта. Например, сделать цены в обычных магазинах ниже, но предложить дополнительную скидку тому, кто заказывает товар онлайн с последующим самовывозом из магазина, а не с доставкой на дом.

 

Конечно, не стоит утверждать, что розничные компании не должны фокусироваться на определенных товарах и категориях при разработке стратегии ценообразования. Уровень цен на товары значительно влияет на лояльность покупателей. Цены являются ключом для сохранения лояльности и развития успешного бизнеса. Данные, на основе которых рассчитываются цены, приобретают особую важность, а аналитические средства, позволяющие сформировать оптимальные ценовые предложения, достигают нового уровня сложности. Тактические преимущества, которые получает компания от использования аналитических средств при определении базовой цены на товар, становятся очевидными.

Большинство розничных компаний должны также синхронизировать между собой модели для  нескольких типов магазинов: традиционные магазины, онлайн торговля и, возможно, мобильные приложения. Акцент лишь на одном типе ограничит рост. Лучшие розничные компании должны иметь одинаково сильные позиции во всех каналах сбыта.

Уравнение для определения правильной цены, более привлекательной для покупателя, усложнилось и стало содержать новые переменные. В нынешней гонке на выживание розничные компании, понимающие это, оказываются на шаг впереди своих конкурентов.

Retail.ru