Аналитический подход к ценообразованию 💵
Напоминаю, что я всё ещё занимаюсь аналитикой ценообразования в Лавке, но экспертных постов на эту тему до сих пор не было 🤔
Поэтому расскажу про общепринятый подход в ценообразовании, к которому стремятся прийти все крупные игроки в ритейле, но перед этим важное замечание:
А поговорим мы про подход динамического ценообразования, который позволяет выставить цены на товары так, чтобы в итоге бизнес получил прирост в выручке и/или маржинальности. Звучит круто, не правда ли?
Давай подумаем, как можно этого добиться: вот есть у нас набор текущих цен на товары, но как их нужно изменить, чтобы получить наибольший прирост, например, в выручке?
Ответ: нам нужно понимать, какие будут продажи у товара при той или иной цене. Зная это, мы сможем выбрать такую цену, при которой значение выручки/маржинальности по этому товару будет максимальным.
И вот тут естественным образом возникает другая задача: откуда нам знать, какие продажи будут у товара, если поставить на него цену X?
У опытных рафаналитиков читателей возникнет желание решить такую задачу при помощи машинного обучения - и они будут правы 🥰
Для этого мы обучим модель на исторических данных, чтобы научить её предсказывать продажи товара при цене X 📈
И вот, если модель прогнозирования продаж/спроса будет достаточно точной, то:
- для группы товаров мы перебираем возможные на них цены (например, +- 10% от текущей цены)
- для каждой цены прогнозируем продажи на товар
- для каждого товара выбираем такую цену, при которой выручка/маржинальность (что выбрать - зависит от цели) будет наибольшей
Именно так и может работать система динамического ценообразования, которая автоматически подберёт цены на товары при помощи аналитики и машинного обучения. У подхода есть много нюансов, так что если возникнут вопросы - напиши в комментарии 👇
Поздравляю, теперь ты знаешь про ценообразование чуть больше.
Если чувствуешь, что преисполнился - ставь сердечко ❤️
Напоминаю, что я всё ещё занимаюсь аналитикой ценообразования в Лавке, но экспертных постов на эту тему до сих пор не было 🤔
Поэтому расскажу про общепринятый подход в ценообразовании, к которому стремятся прийти все крупные игроки в ритейле, но перед этим важное замечание:
Всё, что написано в этом посте - это описание общепринятого подхода на рынке, а не конкретный пример "Яндекс.Лавки".
Да и вообще, давайте рассматривать этот пост вне контекста от Лавки 🍫
А поговорим мы про подход динамического ценообразования, который позволяет выставить цены на товары так, чтобы в итоге бизнес получил прирост в выручке и/или маржинальности. Звучит круто, не правда ли?
Давай подумаем, как можно этого добиться: вот есть у нас набор текущих цен на товары, но как их нужно изменить, чтобы получить наибольший прирост, например, в выручке?
Напоминаю, что:
Выручка - это сумма всех продаж товаров, умноженных на их цену 💰
Маржинальность - это доля от выручки, которая остаётся после вычета себестоимости товаров 💵
Ответ: нам нужно понимать, какие будут продажи у товара при той или иной цене. Зная это, мы сможем выбрать такую цену, при которой значение выручки/маржинальности по этому товару будет максимальным.
И вот тут естественным образом возникает другая задача: откуда нам знать, какие продажи будут у товара, если поставить на него цену X?
У опытных рафаналитиков читателей возникнет желание решить такую задачу при помощи машинного обучения - и они будут правы 🥰
Для этого мы обучим модель на исторических данных, чтобы научить её предсказывать продажи товара при цене X 📈
И вот, если модель прогнозирования продаж/спроса будет достаточно точной, то:
- для группы товаров мы перебираем возможные на них цены (например, +- 10% от текущей цены)
- для каждой цены прогнозируем продажи на товар
- для каждого товара выбираем такую цену, при которой выручка/маржинальность (что выбрать - зависит от цели) будет наибольшей
Именно так и может работать система динамического ценообразования, которая автоматически подберёт цены на товары при помощи аналитики и машинного обучения. У подхода есть много нюансов, так что если возникнут вопросы - напиши в комментарии 👇
Поздравляю, теперь ты знаешь про ценообразование чуть больше.
Если чувствуешь, что преисполнился - ставь сердечко ❤️