В большинстве торговых розничных сетей или магазинах независимой розницы регулярное ценообразование - это некоторая комбинация наценки на закупочную цену и мониторинга цен конкурентов. В этом случае устанавливаются правила, определяющие величину наценок для товаров некоторых категорий в зависимости от ролей категорий и задаются регламенты для внесения корректировок в цены по результатам мониторинга цен конкурентов. При этом розничная цена на один товар, как правило, одинакова во всех магазинах сети для некоторого куста/региона. Это простой в понимании и удобный в применении способ, но у него есть большой недостаток - он неизбежно приводит к потерям в прибыльности по нескольким причинам:

• Ценообразование по наценке ориентирует ритейл на выручку, а не на прибыль. В своей текущей деятельности ритейлер неявно имеет ввиду: для того, чтобы увеличить прибыль необходимо нарастить выручку. Мало кто отдает себе отчет в том, что увеличение выручки - не равнозначно увеличению прибыли. В этом не трудно убедиться, если взглянуть на типичный график <цена>/<прибыль, выручка> товара: максимумы выручки и прибыли приходятся на различные величины цен. Тем не менее, ритейл сфокусирован прежде всего на выручке. В редких случаях это имеет смысл - например, когда стратегией торговой сети является увеличение доли рынка. Во всех остальных случаях у торговых сетей есть только одна цель деятельности - прибыль; для некрупных ритейлеров прибыль - всегда основной показатель эффективности.
• При ценообразовании по наценке возникает эффект сегментации: каждый товар магазина в некоторый момент времени имеет свою оптимальную в смысле прибыли цену (величина оптимальной цены товара с течением времени может меняться); в моменте у товара розничная цена может быть меньше, равна или больше его оптимальной цены; поэтому, некоторая часть товаров принадлежит сегменту товаров с заниженными относительно их оптимумов ценами, какая-то часть - с завышенными. Этот эффект возникает в результате действия 3-х факторов:

• Сегменты товаров с "заниженными" и "завышенными" ценами постоянно изменяются как по составу товаров, так и по величинам оптимальных цен этих товаров (меняются цены в магазинах соседей, погода, рыночные условия и пр.). Цены, конечно, пересматриваются, но, не с той частотой, которая необходима для учета всех этих изменений.
• Корректировка цен по результатам мониторинга цен конкурентов (чаще всего федеральных сетей), проблему не решает: у магазинов крупных сетей точно также есть сегменты товаров с “заниженными” и “завышенными” ценами. Этот сложившийся в крупных сетях уровень цен затем транслируется в уровни цен остальных менее крупных игроков рынка. В результате, цены в их магазинах могут уводиться от оптимума еще дальше.

Какой порядок теряемой прибыльности? Пилот показал, что в продовольственной рознице для магазинов формата "супермаркет" это составляет более 400 000 рублей ежемесячно. Розничный ритейл теряет значимую прибыль.
Понимая этот факт, фирма “Интегратор” развивает сервис оптимизации ценообразования розничных магазинов. В основе сервиса лежит оригинальная Технология адаптивного ценообразования.

Технология адаптивного ценообразования основана на следующем подходе: по данным глубиной два и более месяцев для каждого магазина с периодичностью неделя проводится Расчет цен всех SKU всех товарных категорий на следующий расчетный период (неделю). Для каждой позиции ассортимента магазина рассчитываются прогнозные показатели расчетного периода по объему продаж (количеству в шт./весу/объему), выручке и прибыли для установленных в этой торговой точке фактических цен.
Математическая модель, используемая для расчета прогнозных показателей, основана на устойчивой связи некоторых относительных показателей для цены и объема продаж. Данная связь получена в результате продолжительного анализа реальных данных.
В этом же Расчете для каждой товарной позиции определяются рекомендованные для целей максимизации прибыли/выручки цены на расчетный период в пределах допустимого сдвига. Понятно, что текущая установленная для некоторой позиции цена находится слева или справа от точки максимальной прибыли/выручки.
Типичные графики <цена>/<прибыль, выручка> выглядят так:

Клиенту выдается некоторое разумное количество лучших рекомендаций (в смысле получения наибольшей дополнительной прибыли в следующую неделю от изменения цен на товары). Это количество лимитируется возможностями персонала клиента на изменение цен и размером магазина. Например, при тестировании технологии в розничных сетях (формат: супермаркет/гастроном) каждую неделю в каждом из магазинов, в которых использовались ценовые рекомендации, цена менялась у 100 “лучших” в эту неделю товаров. Список “лучших” товаров для одного магазина отличается от списка “лучших” товаров для другого магазина.
Далее еженедельный цикл обработки данных (получение данных от клиента ==> обработка данных ==> передача клиенту рекомендаций) повторяется.
Важно:
Если использование рекомендаций магазином прекращается, то цены довольно быстро уходят от оптимального уровня - происходит "вымывание" цен, близких к оптимуму.
Еженедельно осуществляя сдвиг розничных цен магазина и отслеживая реакцию покупателей на их изменение, мы проводим ценовое зондирование.
Читать подробнее
Мы умеем замерять и использовать эту обобщенную реакцию субрынка магазина. Основываясь на этой реакции мы понимаем в какую сторону (увеличения или уменьшения) нужно двигать в следующую неделю цену у некоторого конкретного товара для некоторого магазина. Таким образом, цены еженедельно последовательно подтягиваются к объективно оптимальному уровню и впоследствии удерживаются на значениях, близких к оптимуму (для каждого товара, каждого магазина рассчитывается своя цена). В результате регулярное ценообразование сети становится маркет-кастомным - оптимальные значения цен для одного и того же товара в одно и то же время в разных магазинах могут быть разные. Таким образом, в еженедельном режиме в рекомендованных ценах отражаются изменения во внешнем и внутреннем контексте каждого магазина и цены “подстраиваются” (адаптируются) к этому изменению.
Адаптивное ценообразование:

• обеспечивает рост прибыли или/и выручки как путем повышения цен, так и понижения цен (в зависимости от того, где находится цена относительно ценового оптимума);
• позволяет проводить оптимизацию цен при гарантированном неснижении трафика.

Технология адаптивного ценообразования тестировалась в двух региональных розничных продовольственных сетях (10 и 6 месяцев), в обоих случаях на масштабе 5 экспериментальных магазинов (супермаркетов и гастрономов) в сравнении с 5 контрольными магазинами.
В последнем по времени тесте потерянная чистая прибыль одного контрольного магазина формата "супермаркет" по сравнению с одним экспериментальным составила в среднем 410 000 рублей ежемесячно.
При этом еженедельные ценовые рекомендации экспериментальных магазинов были как в сторону повышения цен, так и понижения цен (в зависимости от того, где находится цена товара относительно его уникального ценового оптимума). Во втором тесте рекомендации в сторону понижения цен составляли более 80% от общего числа еженедельных рекомендаций.
Тестирование показало высокую эффективность технологии. Поэтому было принято решение на основе технологии создать сервис оптимизации ценообразования розничных магазинов.

Сервис состоит из двух компонент. Компонента, которая собственно рассчитывает рекомендации, находится в облаке. С этой компонентой взаимодействует другая, устанавливаемая на стороне клиента — «Ретейлер/Retailer» (далее - Компонента). Эта Компонента поставляется в виде отдельного приложения на платформе 1С: Предприятие 8.3 с полностью оригинальной конфигурацией, разработанной фирмой «Интегратор».
В Компоненте работают сотрудники, отвечающие за ценообразование. Здесь описываются промоакции (их сроки и состав, в каких магазинах проводятся), исключения (товары/категории которые клиент не отдает сервису в регулярное ценообразование, а занимается установкой цен на них сам), магазины, которые используют сервис (если магазинов несколько) и другие параметры/настройки. Также используя эту Компоненту сотрудники клиента могут контролировать полученные рекомендации, чтобы отменить у каких-то товаров прогрузку рекомендованных цен в торговую систему (сервис может работать в автоматическом и в полуавтоматическом режиме).
Компонента еженедельно, по установленному регламенту получает необходимые внутренние данные из торговой системы клиента — справочник магазинов, коды и названия товаров в справочнике товаров, закупочные и розничные цены товаров, сводные сведения за день по проданным товарам, описания промоакций (если они есть в торговой системе; если там их нет — тогда описание промоакций задаются в Компоненте), передает их облачной компоненте сервиса, там происходит расчет рекомендаций, после чего ценовые рекомендации передаются обратно в Компоненту и отсюда цены прогружаются в торговую систему клиента.
Такая двухкомпонентная архитектура сервиса выбрана потому, что она позволяет клиенту (по желанию) сохранять конфиденциальность в отношении товаров и их закупочных цен.
В Компоненту из учетной системы клиента передаются коды товаров/категорий и их названия, но в облако отправляются только коды; названия товаров/категорий остаются в Компоненте, мы их не видим и не знаем. Мы работаем в облаке только с кодами товаров, ценами товаров, их объемами продаж. Обратно из облака в Компоненту рассчитанные рекомендации передаются в виде пар: код товара, рекомендованная цена. На стороне клиента, в Компоненте по кодам товаров восстанавливаются их названия и сотрудники клиента с полученными рекомендациями в Компоненте работают стандартно: с названиями товаров и их рекомендованными розничными ценами.

Выгрузка данных из учетной системы и прогрузка рекомендованных цен в учетную систему может осуществляться без участия сотрудника клиента (автоматический режим использования сервиса) или с его участием (полуавтоматический режим).
В зависимости от способа интеграции с конкретной учетной системой сервис может использоваться клиентом в:

1. автоматическом/полуавтоматическом режиме

или

1. только в полуавтоматическом режиме.

Вариант 1 на сегодня реализован для 1С: Розница (типовая конфигурация на платформе 1С:Предприятие 8.3). Подобная интеграция может быть реализована в течение 2-х недель для любой учетной системы, построенной на базе конфигурации на платформе 1С: Предприятие 8.3 (типовой: 1С: Управление торговлей, 1С: УНФ и др. или нетиповой). Если учетная система построена не на платформе 1С:Предприятие и имеется API, с помощью которого можно реализовать функционал по выгрузке необходимых для работы сервиса данных из учетной системы клиента и загрузке туда рекомендованных цен, мы также достаточно быстро выполним интеграцию для работы сервиса в 1-ом варианте.

Вариант 2 реализован, например, для S-Market по следующей схеме:
Сотрудник клиента раз в неделю для каждого обслуживаемого магазина готовит штатными средствами учетной системы отчет о продажах. Отчет должен содержать для каждого реализованного в магазине товара колонки: код товара в учетной системе, название товара, единица измерения, количество проданного товара, цена закупа (сумма закупа проданного за неделю товара ), цена реализации (сумма реализации товара за неделю). Далее компонента Retailer конвертирует данные в формат Сервиса, после чего цикл выполняется по стандартной схеме: Retailer передает данные облачной компоненте сервиса, там происходит расчет рекомендаций, после чего ценовые рекомендации передаются обратно в Retailer. Прогрузку цен в учетную систему производит сотрудник клиента штатными средствами этой системы.
Подобная схема интеграции может быть реализована для любой учетной системы в течении недели. Она удобна для простого и быстрого перехода к использованию сервиса.
В любом случае, интеграция осуществляется нашей фирмой, без привлечения IT-службы клиента и без оплаты с его стороны.

1. Сервис ориентирован на сегменты офлайн-розницы, для которых характерны регулярные и частые продажи значительной части ассортимента: продовольственная розница, магазины дрогери, магазины DIY (строительные, отделочные материалы, товары для дома и сада), магазины автозапчастей и расходных материалов для автомобилей и т.п.
2. Форматы магазинов: любые (в частности, для продовольственного ритейла: минимаркеты, магазины у дома, супермаркеты, гастрономы и пр.)
3. Сетевая/несетевая розница.

Приоритетно сервис развивается для обслуживания небольших магазинов сетевого и несетевого ритейла.

Использование сервиса небольшими магазинами

Сервис исключительно прост в использовании, может применяться розничными магазинами ритейла как в автоматическом, так и в полуавтоматическом режиме. Это позволяет его использовать даже магазинам малых форматов.
Подключившись к сервису, магазины сетевой розницы, получают дополнительную прибыль способом, который раньше был для них недоступен - за счет маркет-кастомной оптимизации цен. Если учетная система сети не позволяет назначать разные цены на один товар в различных магазинах сети или сеть не хочет перестраивать свои процессы ценообразования, то сеть может использовать сервис, назначая одинаковые цены на товар для всех магазинов некоторого куста/региона. Получаемая дополнительная прибыль будет меньше, чем в маркет-кастомном варианте, но это заведомо лучше, нежели ценообразование по наценке.
Что касается небольших магазинов несетевой розницы сервис, возможно, вообще единственный доступный на рынке продукт, позволяющий оптимизировать цены в таких магазинах, так как другие продукты предполагают формирование правил ценообразования, мониторинг цен конкурентов и другие недоступные для небольших несетевых магазинов (по причинам стоимости, малочисленности персонала, отсутствия необходимых компетенций в области ценообразования) действия.

Тарифная политика, которой мы будем придерживаться, основана на принципе экономической целесообразности: ежемесячная величина дополнительной чистой прибыли, получаемой магазином, должна кратно превышать ежемесячный платеж за использование магазином сервиса.
Мы пока не готовы сформировать полную тарифную сетку. Для того, чтобы это сделать, необходимо накопить определенную статистику по результатам использования сервиса и иметь понимание зависимости величины получаемой магазинами дополнительной прибыли от сегмента розницы, количества SKU в магазине, возможно, каких-то других параметров.
Для продовольственной офлайн-розницы мы можем определить тарифы, так как имеем консервативную оценку теряемой чистой прибыли небольшого продовольственного магазина площадью 60 – 150 м² в случае регулярного ценообразования без использования сервиса - от 25000 до 75000 рублей ежемесячно.

В остальных случаях (большее количество SKU в продовольственном магазине, другие сегменты офлайн-розницы) - свяжитесь с нами.