Оптимизация цен с помощью искусственного интеллекта: новые горизонты для бизнеса
Одной из самых сложных задач для ритейлеров является поиск баланса между предоставлением привлекательных скидок для покупателей и максимизацией прибыли. Традиционные подходы к ценообразованию и управлению скидками основываются преимущественно на опыте и интуиции, что сегодня является неэффективным и ведет к упущенным возможностям. О современных инструментах, которые помогают ритейлерам в оптимизации цен и совершенствовании стратегии скидок рассказывает Антон Цемеров, старший ERP Consultant компании International Retail Consulting Group.
Проблема избыточных запасов в современном ритейле
Последний кризис избыточных запасов вызвал серьезные проблемы для розничных сетей по всей стране. Запасы превышают 30%, что обусловлено задержками в цепи поставок и изменениями в потребительском поведении.
Современный кризис излишков берет свое начало от проблемы нехватки товаров, возникшей в 2022 году. На тот момент многие товары были недоступны, либо доступны в ограниченных количествах. Позже такая нехватка привела к дефициту, но спрос на эти товары начал падать перед тем, как они снова стали доступны. Трансформации в социальном и экономическом секторах также повлияли на потребительское поведение, изменив приоритеты покупок.
Ритейлерам пришлось противодействовать кризису избыточных запасов, предлагая скидки до 70% на различные товарные группы. Но этот подход имеет свои ограничения. Многие розничные торговцы недостаточно анализируют данные и опираются на интуицию или подражают паттернам конкурентов. Это приводит к ограниченному успеху в оптимизации скидок и ненужному снижению дополнительной маржи.
Преимущества применения искусственного интеллекта для оптимизации цен и управления скидками
Проактивное реагирование на изменения в поведении потребителей и эффективное управление запасами являются ключевыми шагами для преодоления кризиса избыточных запасов.
Использование алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) помогает установить оптимальные скидки на каждом этапе жизненного цикла продукта, учитывая эластичность продуктов и поведение потребителей.
Так, решения на основе ИИ позволяют ритейлерам:
-
анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые связи между различными факторами. Это помогает лучше понимать предпочтения и поведение клиентов, исследовать их историю покупок и определить, какие продукты или услуги могут быть наиболее привлекательными для них. На основе этих данных системы ИИ могут предлагать персонализированные скидки, которые наиболее соответствуют потребностям каждого клиента;
Появились вопросы о решениях по автоматизации магазина, логистике, управлению ценообразованием и любыми процессами ритейла? Напишите нашим консультантам на [email protected] или заполняйте форму для заказа обратного звонка. Мы обязательно вам перезвоним по телефону.
-
анализировать рыночную конкуренцию и динамику цен. Автоматический мониторинг цен конкурентов позволяет оперативно реагировать на изменения в ценовой политике рынка. Благодаря этому ритейлеры могут оптимизировать свои скидки и предложения, чтобы оставаться конкурентоспособными;
-
прогнозировать изменения спроса и оптимальное время для предоставления скидок. С помощью ИИ ритейлеры могут анализировать сезонные тенденции, поведение клиентов и другие факторы, чтобы определить оптимальный момент для запуска скидок и акций. Такой подход позволяет улучшить эффективность маркетинговых кампаний и достичь их максимального соответствия ожиданиям целевой аудитории.
Приглашаем проверить бизнес-процессы пополнения и автозаказа: скачайте чек-лист «Управления цепочками поставок» и посмотрите, где и что можно улучшить.
Оптимизация цен и преодоление кризиса избыточных запасов с помощью Competera
Решение Competera, содержащееся в ассортиментном портфеле компании IRCG, является одним из лучших инструментов для оптимизации розничных цен на современном рынке. Использование новейших алгоритмов, лежащих в основе этого решения, помогает ритейлерам получить максимальную прибыль, продавая излишки по оптимальным ценам.
Это позволяет управлять ценообразованием в ритейле на основе данных с учетом всех факторов, влияющих на продажи, в частности:
-
внутренние данные компании – запасы, остатки, продажи, промо;
-
внешние данные – инфляция, конкуренты, погода.
Благодаря решению на основе машинного обучения от Competera ритейлеры сохраняют до 10% валовой прибыли.
Как показывает практика, применение решения Competera для оптимизации цен позволяет ритейлерам достичь таких результатов:
-
6% – средний прирост маржи;
-
до 8% – возмещение от ранее утраченного дохода;
-
до 50% – сокращение затрат и времени на переоценку;
-
до 98% – точность соответствия полученных данных о ценах конкурентов в режиме реального времени.
Принятие решений по оптимизации цен на основе точных данных помогает ритейлерам оперативно и правильно реагировать на изменения в рыночных условиях. Использование для оптимизации цен передовых решений, таких как Competera, позволяет торговым сетям преодолеть кризис избыточных запасов с минимальными рисками для бизнеса и сохранить прибыль.
Хотите получить больше информации о современных решениях для оптимизации цен или о других эффективных инструментах для автоматизации бизнес-процессов розничной торговли, логистики и дистрибуции? Пишите на [email protected] или заполняйте форму обратной связи. Специалисты IRCG с радостью ответят на все интересующие вас вопросы.
Автор материала Антон Цемеров,
ERP Senior Consultant International Retail Consulting Group
