Малый бизнес подключил искусственный интеллект. Как роботы управляли ценами интернет-магазина в июне 2020 и повысили прибыль на 20.1% на фоне падения спроса

Компания Gold-Standart - это сеть магазинов и интернет-магазин спортивного питания для здорового и активного образа жизни.

Весной 2020 года во время "режима самоизоляции" работал только интернет-магазин Gold-Standart.com; розничные точки были закрыты. Курс доллара, определяющий закупочные цены, скачкообразно менялся. Из-за закрытия спортзалов упал интернет-спрос на спортивное питание; для домашних тренировок оно оказалось слабо востребованным.

В конце мая 2020 года ценообразование 80% ассортимента передали искусственному интеллекту. Ещё к 15% ассортимента подключили дополнительный аналитический модуль на базе машинного обучения.

ПРЕДЫСТОРИЯ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА

В июне 2019 года Gold-Standart начал автоматизировать ценообразование с помощью платформы Imprice. Поэтапно подключили несколько методик - конкурентное ценообразование, ценообразование по KVI, ценообразование по оборачиваемости; каждый этап последовательно улучшал показатели бизнеса. Валовая прибыль компании выросла на 16%; подробности описаны в кейсах на сайте платформы.

Во время режима самоизоляции обороты Gold-Standart упали из-за закрытия магазинов и снижения интернет-спроса, напрямую связанного с работой спортзалов. В мае 2020 года Gold-Standart.com пилотно опробовал антикризисный инструмент - ценообразование на базе машинного обучения.

Двухнедельный пилот в рамках одной товарной категории прошел успешно; подробности ЗДЕСЬ.

В конце мая 2020 года ценообразование уже 80% ассортимента доверили искусственному интеллекту. Ещё к 15% ассортимента подключили дополнительный аналитический модуль на базе машинного обучения.

Данные продаж за июнь сравнили с майскими продажами 2020 года.

✓ Основные результаты внедрения:

+20.9% рост оборота интернет-магазина

+20.1% рост валовой прибыли

+11.9% рост количества заказов

+8.0% рост среднего чека

Больше показателей - в конце данного материала.

На часть товаров система установила более агрессивные цены, так как:

а. Алгоритмы выявили ключевых конкурентов. Оказалось, продажи многих KVI-товаров Gold-Standart.com “отбирали” агрессивные демперы.

б. За время самоизоляции изменился спрос на ряд sku, и цена рынка оказалась психологически неприемлемой для потребителя. Алгоритмы нашли цены, при которых потребители снова начали покупать.

В то же время система выявила в ассортименте Long Tail много недооцененных товаров, за которые потребители были готовы платить больше. На эти товары алгоритмы увеличили цены: продажи сохранились на прежнем уровне, но компания заработала больше на каждой проданной единице.

Важно: 

В июне сохранялась кризисная ситуация на рынке спортивного питания.

Спортзалы в Москве начали открывать только 23 июня, причем загрузка залов в первую неделю была в два раза ниже обычной. Спортзалы в Московской области и в Петербурге весь июнь были закрыты. Интернет-трафик в июне даже снизился по сравнению с маем.

ПОДКЛЮЧЕНИЕ АЛГОРИТМОВ С МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ К УПРАВЛЕНИЮ ЦЕНАМИ

✓ ЧАСТЬ 1. Ассортиментные группы

Ассортимент интернет-магазина разделили на три группы, требующие разного подхода к ценообразованию:

● 5% ассортимента - товары с РРЦ.

Популярные товары со строгим контролем цены со стороны поставщика. 

● 15% ассортимента - товары KVI, приносящие Gold-Standart 55% продаж.

Товары - "приманка" для покупателей, драйверы трафика и продаж, покупательские индикаторы ценовой и ассортиментной привлекательности магазина.

● 80% ассортимента - все остальные товары.

Весь long tail, в том числе товары, переставшие продаваться в кризис.

Ценообразование 5% товаров с РРЦ оставили прежним, а к KVI и Long Tail подключили модули искусственного интеллекта.

Алгоритмы с машинным обучением Imprice автоматически выявляют товары KVI для Gold-Standart с октября 2019 года. Подробности кейса ЗДЕСЬ.

В конце мая 2020 подключили дополнительный модуль искусственного интеллекта, “Автоматическое выявление ключевых конкурентов”.

Ключевые конкуренты - это магазины, существенно влияющие на продажи Gold-Standart. Если такой конкурент снижает цену, клиенты Gold-Standart уходят к нему за покупкой и выручка Gold-Standart падает.

Списки ключевых конкурентов для разных товаров могут отличаться: на продажи одного товара оказывают влияние одни конкуренты, на продажи другого - совершенно иные.

Система проанализировала данные, накопленные за несколько месяцев, - продажи, цены товаров, цены конкурентов, остатки на собственных складах и у конкурентов, проценты пересечения с конкурентами по конкретным товарным категориям, пересечения по конкретным брендам, поддержание конкурентами позиций в топе рекламного размещения и другие прямые и косвенные факторы конкуренции.

В результате алгоритмы сформировали список ключевых конкурентов для каждого товара. Скриншот фрагмента отчета - в конце материала.

"У нас было ощущение, что Gold-Standart - это "крепкий середнячок" на рынке спортивного питания, что мы обладаем серьёзной дополнительной ценностью для покупателей. У нас хороший ассортимент, мы качественно консультируем по телефону, у нас есть офлайн-магазины, в которых можно "пощупать товар" и получить дополнительные консультации перед покупкой.

Соответственно, мы всегда равнялись по цене на достаточно крупные магазины, с широким ассортиментом, хорошей репутацией и развитым офлайном.

Выяснилось, что на продажи наших KVI активнее всего влияют мелкие демперы. Это интернет-магазины, обрабатывающие до 100 заказов в день, с очень узким ассортиментом, часто с сайтами очень низкого качества. Они привлекают клиентов через прайсовые агрегаторы и ставят самую агрессивную цену на рынке."

Александр Бузов,

Коммерческий директор Gold-Standart.com

Для товаров KVI провели донастройку правил ценообразования: цена стала формироваться на базе цен ключевых конкурентов, определенных алгоритмами.

Так как ключевыми конкурентами, "отбирающими" продажи Gold-Standart.com, оказались небольшие агрессивные магазины с самыми низкими ценами на рынке, пересмотрели позиционирование по KVI: цена компании стала занимать вторую минимальную позицию на рынке.

Принципы работы модуля "Автоматическая оптимизация цен по заданному критерию" описаны ЗДЕСЬ.

Основная задача алгоритмов - максимизировать валовую прибыль для заданного сегмента, выявляя оптимальные цены. Алгоритмы учитывают кросс-эластичные связи товаров, выявляя в сегменте взаимозаменяемые и взаимодополняемые товары.

А. Создали в Imprice сегмент, включивший все товары Long Tail.

Для части этих товаров раньше было настроено конкурентное ценообразование. Часть товаров перестали продаваться после начала самоизоляции.

В сегмент вошли ~80% sku магазина.

Б. Задали алгоритмам цель оптимизации: "Максимум валовой прибыли".

В. Установили интервалы допустимого изменения цен товаров сегмента: верхние и нижние границы, в которых алгоритм может устанавливать цену.

С 1 июня 2020 года искусственный интеллект начал устанавливать цены на 80% ассортимента Gold-Standart.com

В июле проанализировали результаты работы алгоритмов с машинным обучением и сравнили июньские продажи с данными продаж в мае 2020 года.

Интернет-магазин Gold-Standart.com получил незначительное снижение маржинальности и видимый рост остальных бизнес-показателей, в том числе увеличение валовой прибыли на 20.1%:

Товары с РРЦ, товары KVI + весь остальной ассортимент

+20.9% рост оборота

+20.1% рост валовой прибыли

- 0.7% уменьшение маржинальности (падение)

+8.0% рост среднего чека

+3.7% рост наполняемости чека

+11.9% рост количества заказов

+31.9% рост продаж в штуках

+13.1% рост количества уникальных проданных sku

Более агрессивное ценообразование для KVI, правила ценообразования настроены по ключевым конкурентам, определенным искусственным интеллектом

+23.0% рост оборота

+12.6% рост валовой прибыли

-8.5% уменьшение маржинальности (падение)

+4.8% рост среднего чека

+5.8% рост наполняемости чека

+17.4% рост количества заказов

+48.6% рост продаж в штуках

+15.0% рост количества уникальных проданных sku

80% всего ассортимента.

Цены весь месяц устанавливал искусственный интеллект

+19.6% рост оборота

+42.5% рост валовой прибыли

+19.2% рост маржинальности

+14.5% рост среднего чека

+4.4% рост наполняемости чека

+4.4% рост количества заказов

+18.2% рост продаж в штуках

+12.7% рост количества уникальных проданных sku

Рост показателей произошел на фоне продолжающейся кризисной ситуации на рынке спортивного питания:

✓ Спортзалы в Москве начали открывать только 23 июня, причем загрузка залов в первую неделю была в два раза ниже обычной. Спортзалы в Московской области и в Петербурге весь июнь были закрыты.

✓ Интернет-трафик в июне даже снизился по сравнению с маем: скриншот из Google Analytics компании и пример общей статистики Яндекса приведены в конце данного материала.

ВЫВОДЫ

Вывод 1. Для товаров KVI очень важно и выгодно знать ключевых, действительно влияющих на продажи, конкурентов.

В кейсе уже работающее ценообразование по KVI перенастроили на ключевых конкурентов, выявленных алгоритмами.

Так как эти конкуренты ведут агрессивную демпинговую политику, усредненная маржинальность Gold-Standart.com по товарам KVI незначительно снизилась.

Но все остальные бизнес-показатели выросли: суммовые и количественные продажи, валовая прибыль, средний чек.

Вывод 2. Алгоритмы искусственного интеллекта помогают найти недооцененные товары, цены которых можно повысить.

У алгоритмов стояла цель "получить максимум валовой прибыли в сегменте". Путь получения максимальной прибыли зависит от особенностей спроса на товар:

✓ Если цена высоковата для покупателей, то когда цена снижается до психологически приемлемого уровня, прибыль увеличивается и продажи из-за этого кратно возрастают.

✓ Если покупатели готовы платить больше, чем цена магазина, то увеличив цену магазин продаст столько же товара, что и раньше, но с большей прибылью.

На часть товаров алгоритмы снизили цены. Это привело к значительному росту продаж; начали продаваться sku, которые в мае никто не покупал.

На другую часть товаров цена выросла: алгоритмы нашли в ассортименте Long Tail много позиций, ценность которых для покупателей изначально недооценили и которые продавали дешевле необходимого.

На выходе получили рост маржинальности и серьёзное увеличение валовой прибыли.

Вывод 3. Алгоритмы с машинным обучением помогают выявить ситуации, когда все конкуренты завысили цену и это привело к исчезновению спроса.

Бывает, что ВЕСЬ РЫНОК ОШИБСЯ и поставил неправильную цену - слишком высокую для покупателя в текущий момент. В таком случае конкурентное ценообразование не может дать хороший результат: цена самого агрессивного конкурента всё равно недопустимо высока для покупателя.

Такое произошло с частью sku из ассортимента Gold-Standart. Цена на эти sku автоматически пересчитывалась в соответствии с ценами конкурентов. Во время режима самоизоляции эти товары перестали покупать.

Искусственный интеллект немного снизил цены - и устойчивый спрос снова появился. Как упоминалось выше, после изменения цен клиенты интернет-магазина снова начали покупать sku, спрос на которые в апреле и мае исчез.

Продолжение следует

Мы планируем и дальше рассказывать об интересных кейсах ценообразования в России.

Если остались вопросы по данному проекту, вы можете задать их на сайте Imprice.ru через любую форму обратной связи, по телефону или электронной почте.