Для 85% потребителей цена остается главным фактором при выборе товара, особенно для продукции повседневного спроса, лекарств и одежды, подсчитала «Яндекс Реклама». На агрегаторах клиентам по клику доступны витрины товаров со сравнением рыночных цен, которые помогают покупать именно там, где дешевле. Поэтому перед онлайн-магазинами всегда стоит проблема выгодного ценообразования: как увеличивать цены и наращивать собственную прибыльность, но при этом сохранять спрос? О том, как выбрать корректную стратегию и что нужно учесть — в материале рассказывает Сергей Воробьев, CEO Keeprise.
Содержание
Почему интернет-магазинам стоит оптимизировать ценообразование
В 2023 году Amazon разработали алгоритм Несси, суть которого заключалась в двух задачах: определять оптимальную верхнюю планку цены, при которой спрос на товары не снижается; искусственно снижать стоимость на товары, если аналогичный артикул появился у конкурента.
Работа алгоритма оказалась настолько эффективной, что американские антимонопольные службы подали иск на компанию. По оценкам The Wall Street Journal, алгоритм позволил Amazon заработать около $1 млрд. Это относительно немного: доля не занимает в общей выручке и 0,8%. Однако целью Несси был не заработок, сколько сдерживание других игроков рынка. Механика позволяла понять, насколько высоко маркетплейс сможет поднять цены, прежде чем другие компании перестанут повышать свои. Так, когда площадка увеличивала цену, алгоритм отслеживал, повышали ли ее и конкуренты тоже. Если нет, товар снова продавали по прежней стоимости.
Аналитики BCG Group изучили механику и пришли к выводу, что алгоритм стал успешен в том числе благодаря самому факту «онлайновости» отрасли: в рамках электронной коммерции быстрее всего проверяются те или иные гипотезы, а также окупаются инвестиции в инструменты автоматизации. Напротив, в офлайн-ритейле сложнее тестировать гипотезы по ценообразованию, потому что любой процесс, задействующий время и усилия работников торгового зала становится издержкой для компаний. Ведь на переклеивание ценников также требуется рабочий ресурс. В противном случае ритейлерам приходится прибегать, например, к дорогостоящей технологии электронных ценников, на которую не всегда заложены ресуры.
Так, в ответ одну из ключевых проблем цифровизации отраслей в России в 2024 году — нехватку кадров — «Магнит» даже запустил подразделение, которое нанимает сотрудников из Индии. Поэтому интернет-магазинам разумно тестировать гипотезы и оптимизировать процессы в рамках ценообразования, поскольку сам формат продаж это позволяет.
Какие существуют стратегии ценообразования
Важно отметить, что в рамках ценообразования нет универсальных практик, которые обеспечат гарантированный рост финансовых показателей интернет-магазина. Ценообразование — инструмент с процессуальным характером. Это значит, что все стратегии подлежат непрерывной корректировке, а для их выстраивания нужны все доступные данные и аналитика продаж. Однако ключевые стратегические направления все же существуют.
Схема EDLP: продукт продается по очень низкой стоимости в течение долго периода, более года. В то же время продукция по High-Low схеме продается по низкой стоимости только в рамках очень короткого периода времени, только по акции. Источник: educba.com
EDLP — Everyday Low Price или низкая цена каждый день
EDLP направлена на обеспечение потока клиентов за счет самых низких цен. Она подойдет тем, кто может соблюсти следующие условия:
-
обладать самой высокой закупочной силой — то есть, оборотами товара, большим ассортиментом и широкой сетью дистрибуции;
-
сводить до минимума все издержки бизнеса: например, в рамках логистики и аренды площадей;
-
обеспечить максимально выгодные договоренности с поставщиками;
-
быть готовым инвестировать прибыль, чтобы последовательно увеличивать долю рынка.
В рамках этого подхода полезным будет регулярно проводить мониторинг цен конкурентов, хотя бы на ту часть их ассортимента, которая отвечает за ценовое восприятие торговой сети. На профессиональном языке такие товары-маркеры называются KVI — Key Value Indicator. Если не отслеживать цены конкурентов, то есть риск не попадать в рамки «низкой цены каждый день», поскольку сравнивать стоимость в итоге будет покупатель. Чаще всего EDLP придерживаются крупные федеральные продуктовые и фармацевтические сети.
High-Low или «регулярная-акционная»
Это более маржинальная, сезонная и гибкая стратегия, суть которой заключается в жизненном цикле товара и ценности, которую он представляет для покупателя. В ней используются факторы, которые обуславливают динамику спроса, например: время года, тренд или особенности товара или бренда.
Так, согласно High-Low формирует цены большая часть fashion-сегмента, в котором выход новой коллекции сопровождается глубоким анализом текущих продаж и рынка; на пике сезона стоимость достигает своего максимума; в преддверии выхода новой коллекции основной задачей компании становится избегание залежей на складах, а значит — снижения стоимости.
Полезная тактика для e-commerce — скидка постоянного покупателя
На практике, обе стратегии редко встречаются в чистом виде и обычно всегда бизнесом совмещаются. Например, часть ассортимента сети дешевле, чем у конкурента в сегменте, и благодаря этому позволяет привести трафик. Другая часть наоборот — дороже, чем помогает обеспечивать компании прибыль. Однако соотношение пропорций индивидуально для каждого бизнеса в зависимости от целей.
Что касается e-commerce-проектов, в них сложно реализовать чистую стратегию «низкой цены каждый день», поскольку у покупателей всегда есть возможность открыть соседнюю вкладку в браузере и проверить, в каком магазине товар будет действительно дешевле. Поэтому в рамках интернет-торговли полезно придерживаться тактики, которая называется СПП — скидка постоянного покупателя.
Это индивидуальная схема расчета стоимости для каждого клиента. Часто к ней прибегают маркетплейсы, например, Wildberries, который в финальном расчете стоимости использует процент выкупа товара за 2 года. Чем больше выкупил клиент, тем выше скидку может предоставить магазин. Таким образом, стратегия позволяет увеличивать лояльность интернет-покупателя не за счет знания, что хлеб и молоко он покупает дешевле в магазине Х, а за счет впечатления, что продавец разделяет с ним реальную стоимость товара. Потребителю такая покупка кажется взаимовыгодной.
Технически существуют два способа реализовать подход скидки постоянного покупателя. В первом случае, интернет-магазин только создает видимость индивидуальной скидки. На самом деле она будет массовой акцией, доступной всем покупателям после авторизации в интернет-магазине. Этот подход эффективен только в краткосрочной перспективе и не помогает завоевать лояльность клиентов.
Второй способ сложнее и требует работы с данными, о которых пишем ниже. Например, магазины анализируют историю покупок клиентов, их поведение на сайте и динамику предпочтений, а также возраст, пол и другие факторы. Сформированный портрет клиента позволит вывести индивидуальную формулу для формирования конечной скидки.
Как повысить цены на товары: считаем формулу
Прежде, чем приступать к повышению цен, необходимо рассчитать коэффициент эластичности спроса товаров — это основополагающий шаг процесса. Весь ассортимент можно условно разделить на две категории: эластичные и неэластичные. Цены на эластичные товары очень чувствительны, и даже малейшее повышение может привести к радикальному снижению спроса. Так, значительное повышение цен на яйца вызвало большой резонанс среди покупателей в конце 2023 г. Таким образом, яйца — эластичный товар первой необходимости, поэтому сильно повысить стоимость здесь не удастся. С неэластичными товарами, соответственно, противоположная ситуация.
Основная формула для расчета коэффициента эластичности выглядит так:
В формуле показатели Q2 и Q1 — это новый спрос, Q0 — старый, а P1 и P2 — новая цена, P0 — старая. Под спросом понимается количество проданных единиц товара за определенное время действия конкретной цены. Для расчета обычно берут данные о транзакциях за полтора года, но перед этим важно удалить из них те периоды, когда спрос был мотивирован неценовыми факторами. Например, данные про сахар и гречку в период пандемии не годятся.
Полученный коэффициент сравнивают с единицей, как на схеме ниже. Конечный результат расчета позволит понять, стоит ли интернет-магазину повышать цену, снизить ее или оставить прежней.
Принимать решение о том, «что делать с ценой», магазину придется самостоятельно, исходя из текущих бизнес-целей. Однако коэффициентом разумно пользоваться, чтобы проверять ценовые гипотезы для неэластичных товаров. Общий экспериментальный цикл проверки гипотез выглядит обычно так:
Под правилом подразумевается текущая логика ценообразования магазина. Например, «продавать всегда дешевле конкурента» — тоже может быть правилом
Так, простой алгоритм проверки гипотез выглядит так:
-
Сначала с помощью подсчета коэффициента определяется неэластичный товар, на который можно повысить цену на 5%.
-
После повышения цен необходимо проанализировать рост объема продаж. Если положительной динамики нет, то можно повысить цену еще на 5%.
-
Тестировать повышение цены можно до того момента, пока не остановится рост спроса.
Это базовый подход для постепенного и последовательного роста цен с целью увеличения прибыли. Он подойдет интернет-магазинам с простой ценовой моделью согласно следующей формуле: себестоимость + маржа = итоговая цена + 5%.
Более продвинутые механики уже включают в себя уже применение ML-моделей, ARL-анализа, исследующего закономерности данных, и других инструментов, каждый из которых требует работы с данными. Чем больше данных и методов их обработки, тем выше вероятность успеха в применении инструментов ценообразования.
Как сообщить клиентам о повышении цен и сохранить спрос
Чтобы сохранить клиентский спрос, важен последовательный подход в повышении стоимости. Так, например, разумно повышать цену на неэластичные товары на 1,5 рубля раз в неделю, нежели сразу на 5 рублей, но 1 раз в месяц. Такой подход позволит сохранить лояльность клиентов.
Как автоматизировать ценообразование
Часто автоматизацией называют простой паритет цен к ценам конкурентов. Например, цена сайта Х всегда будет результатом умножения цены конкурента на коэффициент 0,99, но не ниже определенного уровня, который нарушил бы план по прибыли. Таким образом, после мониторинга конкурентов все цены автоматически пересчитываются. Однако нельзя сказать, что такой подход будет эффективным.
Факторы и условия, влияющие на ценообразование
Для автоматизации, как и для проверки сложных ценовых гипотез, тоже требуются данные. Чем больше выборка, тем эффективнее будет стратегия. В физических торговых сетях прибегают к трудоемким методам опроса покупателей, аналитике тепловой карты торгового пространства и другим ресурсоемким методам. Так, чтобы узнать предпочтения конкретной группы покупателей и использовать эту информацию в ценообразовании, внедряют дополнительные инструменты, например, карты лояльности или датчики на полках.
По сравнению с офлайном, автоматизировать ценообразование интернет-магазинам проще, чем офлайн-точкам, поскольку в e-commerce данные по предпочтениям потребителя, полу, возрасту и поведению на сайте уже как минимум оцифрованы. Глобально для автоматизации потребуется два шага:
Привести в порядок и отобрать релевантные данные
Основные источники данных для тестирования гипотез в ценообразовании — это справочники магазинов (например, номенклатурные или по торговым точкам) и транзакции. Вспомогательные источники данных зависят от потребностей каждого интернет-магазина. Ситуация для примера: в магазине осталось большое количество товара, а сезон на него кончается, поэтому продукцию необходимо срочно распродать. Причем так, чтобы подобрать максимально выгодную для бизнеса цену. Тогда пригодятся следующие вспомогательные данные:
1. информация о дате, к которой партия должна распродаться;
2. лимит, при котором необходимо искусственно завышать или занижать цены;
3. сведения о товарах в пути.
После сбора данных предстоит —
Выбрать ИТ-решение: платформенное, «коробочное», разработку с нуля
Фактически, механика ИТ-решений для ценообразования основывается на создании математических моделей, в основе которых лежат данные сетей. Проделывается большая работа, как со стороны заказчика, так и со стороны ИТ-платформы: данные отбираются и обрабатываются — загружаются в модель — обеспечивается регулярное обновление моделей — обеспечивается быстрое транслирование прайс-листов на витрины.
Чтобы реализовать автоматизацию, компания может пойти по пути собственной разработки внутри, если позволяют ресурсы, или воспользоваться услугами вендора такой системы. Чаще всего ИТ-решения в этом сегменте бывают платформенными и коробочными. Все типы решения работают с расчетом эластичности, ключевыми условиями ценообразования, планом заказчика по прибыли и другими важными факторами.
Как выглядит моделирование стоимости
Выбор тех или других зависит от текущих возможностей и задач заказчика: готовые коробочные решения позволяют быстрее стартовать и больше подходят для простых задач, но учитывают меньшее количество факторов. Платформенные требуют настройки большего количества спецификаций, но позволяют эффективнее персонализировать ценовые модели.
Заключение
Ценообразование в России только начинает свой путь становления как отдельного инструмента, способного стать одним из конкурентных преимуществ компании. Преграда заключается в ложном представлении, что им можно заниматься или не заниматься. Кажется, что вопрос с оптимизацией стоимости нередко откладывается на второй план, пока не наступает необходимость быстро адаптироваться к динамичным рыночным условиям. А при условии некорректно заявленных цен компания и вовсе рискует исчезнуть. Поэтому e-commerce-проектам разумно становиться пионерами отрасли.
Мы можем учесть все факторы и создать индивидуальную стратегию ценообразования. Оставьте заявку на keeprise.ru, мы будем рады вас проконсультировать.
***
«КОРУС Консалтинг» может выполнить e-commerce-проект любой сложности. Если у вас остались вопросы или требуются партнеры в разработке e-commerce-проекта для бизнеса — оставьте заявку в форме ниже или напишите на адрес omni@korusconsulting.ru.
