“Издержки на ценообразование всегда растут, те компании, каковые это делают по старинке — не выживут” — Роберт Дж. Долан, “Power Pricing”
Многие веб-магазины демонстрируют высокие продажи, но не столь высокую прибыльность. Выживают и достигают успеха только те, кто модернизирует собственные процессы ценообразования. В отечественной практике так случилось с компанией Comfy — наибольшим оффлайновым ритейлером, которому удалось выйти в фавориты сетевых продаж.
Дабы проиллюстрировать эту историю успеха, мы поделимся результатами совместного изучения OWOX, Competera и Comfy, где были использованы эти Гугл Analytics вебмагазина Comfy.ua, и совокупности price intelligence, внедренной Competera.
Сеть техномаркетов Comfy пришла в онлайн не сходу: В 2013 году часть продаж через вебмагазин составляла всего 3,5%. Решивинтенсивно развивать сетевые продажи, управление применило системный подход как к организации бизнес-процессов ценообразования, так и к анализу конкурентной среды. Но затевать было нужно с несложных способов.
К примеру, в то время, когда компания лишь открыла онлайн-канал продаж, процесс переоценки проводился с применением ручной коррекции на базе нерегулярных и не всегда актуальных данных, что оказывало влияние на уровень качества переоценки и её продолжительность. Был предпринят последовательность мер по оптимизации этих процессов:
- перестройка процессов управления;
- переориентация на системное познание борьбы;
- автоматизация корректировки цены;
- измерения результатов и контроль стратегии.
В данный же период компания искала высокотехнологичное ответ, которое разрешило бы автоматизировать указанные выше процессы. В следствии собственной работы над бизнес-процессами вместе с Competera было организовано следующее видение ценообразования:
В совершенном мире все эти шаги должны проходить максимально скоро и с минимальным участием человека. Мы не будем разглядываем целый процесс, а остановимся лишь на шагах 2 и 3 и разглядим, как связаны конкуренция и спрос в интернет-канале — главной нюанс оптимизации цены.
На графике видно, как изменяется конверсия в зависимости от положения цены относительно конкурентов. На нем обозначены области, где возможно оптимизировать цены, либо варианты, где возможно получать больше. В обозначенных диапазонах конверсия фактически не изменяется, а положение цены у продукта может изменяться существенно до 3-4% в каждом из сегментов. О чем это говорит? О том, что стратегия ценообразования может и должна быть эластичной и чувствительной к аудитории и рынку.
Помимо этого, эта зависимость проявляется по-различному в каждом из сегментов, товарной категории, категории + ценового сегмента, категории + бренда.
На следующих диаграммах продемонстрирована чувствительность к цене в разных категориях и соответствующая корректировка цены продажи. Чем больше вычисленный коэффициент чувствительности отклоняется от 0, тем посильнее связь между процентом изменения и продажами цены, т.е. чем ниже цена Comfy — тем выше количество продаж.
Как возможно заметить из диаграммы, на время изучения категории Ноутбуки и Смартфоны имели самый большой коэффициент чувствительности, соответственно, коррекция цены тут происходит чаще, и наценка по этим группам — меньше.
Под коэффициентом чувствительности к цене направляться осознавать коэффициент корреляции, вычисленный между коэффициентом конверсии по товару n за период времени T (t1, t2 … ti… tn) и процентом отклонения цены на товар n от рыночной в момент времени f, где |ti — f|4 часов.
Коэффициент конверсийрассчитан, как отношение суммы неповторимых приобретений товара n к сумме просмотров карточек этого товара за период времени T.
Очевидно, для столь точных расчетов нужны своевременные информацию о состоянии рынка, не более чем 2-4 часовой свежести. Для анализа и мониторинга стоимостей с таковой частотой нужны громадные ресурсы, так что тут без внешнего провайдера price intelligence не обойтись.
Чувствительность к цене была кроме этого измерена раздельно по брендам продукции и по каналам трафика. Результаты были не меньше увлекательными.
Обладая этими данными и проводя такие расчеты систематично, Comfy удалось оптимизировать подход к ценообразованию и значительно повысить его эффективность. Так, за 2013-2014 год вебмагазину Comfy.ua удалось повысить как конверсию, так и продажи в 2 раза. И это лишь начало: на данный момент компания совместно с Competera трудится над всецело автоматическим процессом коррекции стоимостей, основанным на данных.
Будут учтены особенности спроса на продукт, канал привлечения клиентов, исторические информацию о продажах и другие факторы.
Это впечатляющий пример того, как грамотное применение своевременных информации о рынке, поставляемых Competera, разрешает вовремя выбрать оптимальную стратегию ценообразования. Сообщение этих “разведданных со статистикой Гугл Analytics, с последующей обработкой в Гугл BigQuery, дает возможность приобрести вправду важные и современные инструменты для “data driven” ценообразования.
Александр Галкин, CEOCo-Founder Competera
Случайные статьи:
Как построить розничную торговую сеть в оборотом $ 750 000 в месяц
Подборка похожих статей:
-
Что предложить торговой сети, кроме низкой цены?
Руслан Соловьев Коммерческий директор, Новгород Как попасть в супермаркеты и не поступиться собственной прибылью? Руслан Соловьево секретах составления…
-
Почему цены по скидке убивают продажи?
Источник изображения Фактически в каждой компании имеется маркетолог, вычисляющий дисконтирование лучшим методом решения проблем, связанных со стратегией…
-
Как управлять диапазоном фактических цен вашего бизнеса?
Самым стремительным и действенным методом извлечь большую прибыль для любой компании есть верное ценообразование. Однако, многие предприниматели…
-
Как убедить торговую сеть взять в продажу новый товар
Сергей Илюха председатель совета директоров, Москва Неточности поставщиков глазами байера. И проверенный сценарий переговоров о вводе новинок в…