ЦенОбразование Ӏ KeepRise

Особенности ценообразования в разных сегментах рынка.

Мы часто писали здесь: “Бизнес обладает своей спецификой… невозможно подобрать единый ключ ко всему” – это остается истиной. Прошедший год был для нас пиковым с точки зрения количества организованных встреч и сбора обратной связи с рынка. При этом, мы старались планомерно двигаться от одного сегмента к другому.

У нас была гипотеза: "каждый сегмент рынка выделяет специфические требования к задачам ЦО" и если это так, то эту специфику необходимо идентифицировать и учитывать в нашем решении.

Именно результатами наших поисков мы хотим поделиться с читателями канала в ближайшем цикле публикаций. Будет круто, если вы будете делиться своим опытом\виденьем и у нас получится организовать небольшую дискуссию на фоне этих публикаций.

Порядок следующий:
– Фармакология;
– FMCG («Fast-Moving Consumer Goods», потребительские товары);
– DIY (DIY — do it yourself, товары для ремонта, стройки и т.д.);
– Beauty Retail, drogery;
– Jewelry;
P.S. (Все в разрезе B2C ценообразования)

Желаем продуктивной рабочей недели и сливочного масла на столе ❤️
Stay tuned

‼️ Перенос даты нетворкинг-завтрака‼️

Коллеги, в связи с болезнью спикера нетворкинг-завтрак «Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве» переносится.

О новой дате сообщим дополнительно - следите за новостями✉️

Приглашаем финансовых лидеров и топ-менеджеров крупных компаний на профессиональный нетворкинг-завтрак!

Тема завтрака: Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве 🔥

Ключевые вопросы:
🔹Когда и какому бизнесу нужна система ценообразования и зачем в это погружаться топ-менеджеру?
🔹Система ценообразования: Разрабатывать свое решение, делать заказную разработку или приобрести готовую систему?

Минимум формальностей, максимум полезного общения. Ключевые инсайты, и критический взгляд на реальные кейсы отечественного рынка в области внедрения и разработки системы ценообразования.

💬Спикер: Павел Ворошилов, co-founder KeepRise и ведущий эксперт в области внедрения технологий, которые помогают бизнесу нарастить финансовые показатели.
✍🏻 Модератор: Анна Флоринская, директор по развитию бизнеса департамента «Бизнес-планирование» ГК «КОРУС Консалтинг»

📅 Когда: 22 января, с 10:00 до 12:00
📍 Где: Ресторан La Provincia, Калужская пл., 1 строение 2, Москва
Если желаете принять участие - напишите @AFlorinskaya

Ну и закончить цикл постов про ML можно самым сложным и красивым из того, чего мы достигли на текущий момент – пакетная оптимизация. Мерседес от мира ценообразования, не иначе.

Суть вот в чем:
Есть гипотеза, которая звучит так: лучшая цена для отдельного SKU - это не лучшая цена в рамках KPI всей категории. Например, лучшая цена для яблока сорта Гала может переманить на себя спрос с других сортов и в итоге не выигрывать максимум value для компании. Как это обстоятельство преодолеть? Необходимо проектировать подбор не по одной цене, а сразу по набору (Отсюда и название - пакетная оптимизация). Суть её в том, чтобы связать работу сразу нескольких моделей и проектировать контекст для контекста. Тут проще списком:
1️⃣ Мы отслеживаем силу влияния цены одного товара на спрос другого. Популярным и знакомым языком это называет "хало"-эффект или каннибализация спроса;
2️⃣ Дальше мы берем оптимизационную модель и выбираем не одну "лучшую цену", а набор таких "лучших цен";
3️⃣ Эти наборы (Цена Х на SKU 1, Цена Y на SKU 2 и т.д.) мы комбинируем между собой и учитывая силу хало-эффекта мы проектируем весь набор.

Есть определенный блок в виде данных, т.к. проработать нужно многократно увеличившийся массив. Если в случае с классической оптимизацией вычислительная мощность последовательно двигается от одного SKU к другому, то пакетная оптимизация рассчитывает еще и комбинации других возможных исходов.

Иногда, описывая эту концепцию, сталкиваемся с возражением вроде "У нас это уже реализовано", но в действительности понимание останавливается где-то на первом пункте. А если Вы очень крупная компания и заинтересованы в пилоте подобного решения - пишите @revenuemaker , организуем встречу и обсудим.

📍 Что дает ML для ценообразования компаний?

На последней презентации Chat-GPT 4o продемонстрировали как мгновенно ИИ способен считывать текст с книги, а главное - формировать краткий вывод по этому тексту. Текст - входящие данные, а вывод - это запрос. Если вы просто попросите "Дай лучшую цену", то самым правильным ответом будет "А лучшую для чего?". Поэтому голубая мечта в виде системы, которая сама рекомендует идеальные цены - это либо не очень хитрый трюк, удовлетворяющий несформированный запрос клиента, либо в корне неверная трактовка принципа работы ценообразования. Все как у классиков: "А может быть, сегодня – стулья, а завтра – деньги?"

ML, что в буквальном переводе значит "Машинное обучение". Представим себе двух людей, которые знают как играть в шахматы и играют друг с другом. При этом, по началу они не способны оценить - выгодная у них позиция или нет. Делая определенную последовательность ходов один побеждает, а второй проигрывает. Тот, кто проиграл внимательно изучает партию и находит ошибку - свой роковой ход. Не допуская её, он побеждает. Так вот лучшая последовательность ходов в конкретных ситуациях - это результат работы ML.
Его коренное отличие в том, что он способен сравнить между собой качество всех возможных цен для достижения конкретной задачи. Прошу простить за финальную аналогию, но она самая понятная, т.к. всеми пройденная:
Все варианты цен - это сперматозоиды. До яйцеклетки в итоге добирается та цена, которая лучше остальных работает в конкретной среде. Мало того, что вариантов цен много, так еще и процесс этот из раза в раз повторяется, чтобы точно понять, что именно эта цена постоянно выигрывает. Это описание процесса работы оптимизации. Условный результат работы таков: цена Х достигла лучшего результата на 20 раз больше, чем цена Y, поэтому цена Х - лучшая в этом контексте.

Рассматривать это как рекомендацию? Ну только если вам очень сильно этого хочется. Контекст будет меняться, а где-то и цели вашего бизнеса будут сильно на это влиять, поэтому поле деятельности аналитика по ценообразованию здесь смещается с регулярных расчетов -> учет дополнительных нюансов и создание правильного вектора поиска. Сам правильный вектор вам никто не подскажет.

В будущем можно себе представить конечно и машину, которая будет определять, куда лучше двигаться в конкретном рынке. Инвестировать маржу завоевывая рынок или сохранять долю, выводить новый ассортимент или работать над СТМ. Но пока такой машины нет - не будет и машины, которая полностью автономно принимает решение о ценах, так как цены, в первую очередь - это отражение ваших стратегических намерений.

Если вам все это понятно и не терпится внедрить такой инструмент расчета цен - пишите, традиционно, @revenuemaker . Будем рады помочь и рассказать больше о работе ML-моделей в KeepRise.ru.
А в следующий раз поговорим о пакетной оптимизации, там еще интереснее ситуация. 😁

Есть профессия такая - промты писать. А именно формировать запрос к ИИ таким образом, чтобы он выдавал какой-то вменяемый результат.

С ценообразованием на базе ИИ похожая история, только вместо промта – нужны данные о трансакциях и номенклатуре. Чем их больше и качественнее - тем лучше. В KeepRise у нас философия индивидуализма и кастома, т.е. каждый бизнес - сущность отдельная, поэтому и подход тут свой.

Представьте, что ваша цена - эта лучшая версия себя. Актуальнее, выполняет KPI эффективнее, нравится как рынку, так и вам самим. ИИ с данными тут что-то вроде инъекции. Одновременно получить максимум маржи и продаж не выйдет - это мутант. А вот найти такую цену, которая будет давать максимум прибыли - вполне реально. Цена всегда эффективна в контексте задач компании. Если прожектор светит со стороны продаж - лучшей будет цена, которая максимизирует этот показатель.
Хорошая новость в том, что ИИ уже позволяет такие KPI для цен ставить и достигать солидных результатов. 🔥
Более того, можно разделить ассортимент и для каждой группы цен генерировать свои задачи. Например, KVI отвечает за лидогенерацию и мы заинтересованы в максимизации продаж при определенном уровне наценки.

Есть и другие варианты. Например, маржа в категории очень сильно проседает. Пробовали уже по-всякому: поставщиков меняли, баланс сегментов внутри тоже, с ценами экспериментировали, но к конкретному результату так и не пришли. Есть целый модуль который эту проблему может преодолеть. По сути, он считает сразу все варианты цен, сравнивая их эффективности в заданном бизнесом и данными контекстом, перераспределяя спрос на более маржинальные SKU. Эти инструменты доступны уже сейчас.

Конкретно KeepRise пользуется таким ответвлением ИИ как Machine- Learning. Подробнее про это - в следующем посте.
Больше мы так пропадать не будем, а чтобы наверстать упущенное - до Нового Года публикации будут выходить в усиленном темпе. ❤️

И обещанный график:

К технологиям на базе ИИ можно относиться по-разному, но если они уже дошли до Олимпа и эта длинная цепочка коммуникаций замкнулась выражением "Использование искусственного интеллекта - одно из главных...", – это следствие ряда успехов.

Обсуждения вокруг вопроса "Внедрять или не внедрять?", а если внедрять, то где это профицитно, по-прежнему не стихают, а скорее напротив, набирают популярность. Самими продавцами разных ИИ-решений транслируется идея "подорожника", который нужно приложить к проблемной зоне и травма заживет. Судя по СМИ и фрагментам дискуссий (тут может быть поправка на ошибку выжившего - с радостью почитаем ваши комментарии) – самые широкие наборы инструментов на сегодняшний день представлены для рекрутинга, маркетинга, отдела продаж и логистики. Все по той же логике, рекрутинг – самая наболевшая тема, отечественный маркетинг тоже плагиатит то, что на западе использовалось еще лет 30 назад (В лучшем случае) и т.д.

Что же с ценообразованием? В июле 21 года (По меркам ИИ - столетие назад) на сайте BCG вышла статья - "Why AI Transformations Should Start with Pricing". Если очень коротко - вернуть инвестиции в ИИ можно быстрее всего с помощью ценообразования. Идея несложная для усвоения и крайне логичная. Цены являются результатом всей предшествующей цепи действий и любое изменение в предшествующем элементе меняет и результат. Ниже я представлю вам график, который эта статья транслирует. Что в нем важно?
📍 Опрос проводился на компаниях с выручкой 10 млрд. $+, т.е. по общемировой классификации это компании "Крупные".
📍 Есть два ключевых тезиса, который можно из него заключить:
- Начать внедрять ИИ с ценообразования - безопаснее, чем в других областях (Вероятность того, что вы получите "хоть что-то" вместо "ничего" - 87%)
- Over 100 млн. $ - понятие растяжимое и хотелось бы подробнее узнать у самих BCG, какая была верхняя планка у этой истории. Тем не менее на 12% чаще встречаем ситуацию, где ИИ для ценообразования возвращает инвестиции быстрее остальных.

Это все здорово, и слово график мне нравится и слово многообещающий тоже. Остается только понять, что это за зверь такой - "Ценообразование на базе искусственного интеллекта". За весь рынок говорить бессмысленно, практики использования у всех разные. Сразу предупредим – рассказ будет с точки зрения возможностей для бизнеса, а не ML-экспертизы. Но это уже в следующий раз. Напоминаю, что с нами можно связаться и если ваша выручка >5 млрд. – более предметно обсудить возможности решения ваших болей с помощью нашей системы. Написать можно сюда - @personeadmin

📌 Что такое прозрачное ценообразование и какие проблемы возникают, если не использовать его?

Прозрачное ценообразование предполагает, что процесс формирования цены понятен и поддается проверке. Любой, у кого есть доступ к данным, может увидеть логику расчета цены.

Возможность реализации прозрачного ценообразования зависит от того, каким способом устанавливаются цены в компании:

Rule Based ценообразование - основано на логических правилах и четких алгоритмах. Для каждой категории товаров (SKU) прописаны формулы, которые можно воспроизвести, имея доступ к данным. Такое ценообразование можно сделать прозрачным, чтобы любой, кто разбирается в логике, мог отследить, как сформировалась новая цена.

Экспертное ценообразование более субъективно. Здесь решение принимает конкретный специалист на основе опыта и собственного понимания рынка. Такая модель непрозрачна: нет четких правил, и другим сотрудникам сложно понять, как именно формируется цена. Возникают дополнительные риски - если эксперт увольняется или уходит на больничный, его подход к ценообразованию может потереться. Стратегия сильно зависима от человеческого фактора.

Ценообразование на основе машинного обучения (ML) - также сложно назвать полностью прозрачным. Логика формирования цены скрыта в сложных математических моделях. Хотя формально восстановить цену возможно, понимание «логики» таких цен становится проблемой для стороннего наблюдателя.

Какие риски несет отсутствие прозрачного ценообразования?

🛑 Ошибки
Без прозрачных правил цена может быть установлена вне политики компании, и это сложно отследить. Интуитивный подход или непрозрачная модель ML затрудняет контроль над правильностью цены, и отклонения могут остаться незамеченными.

🚦 Сложности с контролем
Когда процесс ценообразования непрозрачен, проверить обоснованность установленных цен сложнее. В критических ситуациях может приводить к тому, что для достижения целевых показателей, например, по оборачиваемости, могут возникнуть необоснованные скидки, из-за которых товар продаться в минус.

🐢 Медленная реакция на рынок
При непрозрачном подходе экстренные переоценки усложняются: нужно перепроверить все правила, найти причины предыдущих изменений. Реакция замедляется и компания не зарабатывает на изменениях, а теряет деньги в критические моменты.

Друзья-читатели!

Многие из вас имеют знания и умения, которые вы наработали за годы практики в ритейле, производстве, оптовых продажах и не только. Эти знания и умения могут быть полезны другим компаниям на рынке. Предлагаем их вам капитализировать!

Но, как говорят, протяни удочку, а не рыбу 🙂 Поэтому мы запускаем бесплатную помощь заинтересованным в организации своего бизнеса или высокооплачиваемой частной практики в области ценообразования и смежной с ней.

Это пилотный проект для нас, поэтому мы наберем узкий круг участников. Чтобы узнать подробности регистрируйтесь на вебинар в следующий четверг 21 ноября в 11:00. На вебинаре мы презентуем инициативу и ответим на все ваши вопросы.

Для регистрации, пожалуйста, заполните форму по ссылке.

🚀 Делимся материалом по ценообразованию от эксперта!

Сегодня хотим рассказать о статье, которой с нами поделился Дмитрий Окладников, специалист в области экономики и ценообразования

📈 Как затраты влияют на оптимальную цену товара?
В своей статье Дмитрий раскрывает секреты ценообразования для максимизации прибыли, объясняет, почему постоянные затраты не стоит учитывать при определении цены, и приводит реальные кейсы, где переменные расходы напрямую влияют на оптимальные значения цен

В статье подробно рассмотрены примеры, когда изменение условий (например, налогов или комиссий маркетплейсов) требует корректировки оптимальной цены, чтобы сохранить прибыльность бизнеса

📢 Благодарим Дмитрия за интересный материал! Полный текст можно прочитать по ссылке

Если у вас есть полезные статьи или исследования, делитесь с нами — мы будем рады опубликовать их и отметить вас в посте!

Заполните форму прямо в мессенджере, и мы вышлем вам руководство по автоматизации ценообразования на почту 📲

В этот раз делимся комплексным руководством по автоматизации ценообразования. Содержание:

📊 Кластеризация и сегментация — рассмотрим как подготовить магазины и ассортимент к автоматизации
📈 Интеграция данных — разберёмся, как происходит сбор и обработка данных
⚙️ Стандартизация процессов — познакомимся с методами, которые помогут минимизировать ошибки и сбои
💡 Путь к инновациям — ответим на вопрос, возможно ли внедрение машинного обучения и ARL-анализа в свою инфраструктуру без автоматизации

В материале эксперты рассматривают теоретические и практические стороны автоматизации: Зачем компании автоматизируют цены? Как подготовиться к автоматизации? К каким результатам приходят после внедрения новых стратегий в работу с ценами?

🌐 Скачать материал можно по кнопке ниже

P.S. Обычно письма доходят быстро, но иногда почтовые сервера дают сбой и отправка может задерживаться до нескольких минут

Представьте, что вы заходите в магазин или ресторан. Первое, на что обращаете внимание, — это атмосфера: чисто ли, аккуратно ли расставлены товары, удобно ли всё расположено. Но вот наступает момент истины — взгляд падает на ценники. И они сразу же дают понять, стоит ли вам оставаться или лучше уйти. Правильное ценовое позиционирование создаёт ощущение комфорта и готовности совершить покупку. Ошибки или несоответствия в нём вызывают желание покинуть магазин, который не подходит нам 🛍

Цены говорят сами за себя, они задают тон и формируют восприятие. Но как бизнесам удаётся добиться правильного позиционирования через цену? Существует несколько стратегий ценового позиционирования 🎯

📌 Ценовое лидерство
Это стратегия, когда товары или услуги предлагаются по более низким ценам, чем у конкурентов. Привлекает массового потребителя и предполагает высокий объём продаж. Вспомните «Пятёрочку», которая за счёт низких цен собирает огромные потоки покупателей. Однако такие компании вынуждены работать с небольшой маржой и масштабировать продажи 🔄

📌 Премиум-ценообразование
Противоположный подход, при котором товары позиционируются как высококачественные и элитные. Цена выше средней по рынку, создавая ощущение эксклюзивности. Пример — «Азбука Вкуса», где продукты высокого качества стоят значительно дороже 💎

📌 Среднее ценовое позиционирование
Баланс между ценой и качеством. Продукты по средним рыночным ценам ориентированы на широкую аудиторию. Например, гипермаркеты «Лента», «О'Кей» — товары здесь представлены по ценам, которые устраивают большую часть покупателей, обеспечивая комфортное соотношение цены и качества ⚖️

В ритейле можно использовать несколько приёмов, для того, чтобы удерживать ценовое позиционирование 🤔

🎨 Продуктовое разнообразие
Эта методика помогает бизнесу предлагать несколько вариантов одного и того же продукта по разным ценам, сохраняя общее позиционирование. Например, SaaS-компании часто предлагают тарифы от базового до премиум, с расширенными возможностями. В ритейле, например, магазин может предложить несколько вариантов молока — обычное, органическое, безлактозное — каждое с разной ценой 🥛

🧠 Психологическое ценообразование
Округление цен помогает сохранить маржу, создавая нужное ценовое восприятие. Всем известные «999 рублей вместо 1000» работают: разница минимальна, но восприятие цены товара меняется ✨

🤖 Автоматизация ценообразования
Современные платформы могут учитывать условия рынка, учитывать цены конкурентов и в реальном времени корректировать цены в зависимости от выбранной стратегии ценового позиционирования. Например, чтобы поддерживать ценовое позиционирование, компания может настроить автоматическое правило — всегда устанавливать цены на KVI чуть ниже, чем у конкурентов 🚀

Крупная торговая сеть часто напоминает локомотив, которым трудно быстро маневрировать в условиях динамично меняющегося рынка. Автоматизация и оптимизация централизованного ценообразования помогают компании уверенно входить во все повороты. 🚂

⏳ Сокращение времени на переоценку
Автоматизированные системы могут пересчитывать цены в ответ на изменения в ценах конкурентов или поставщиков за несколько секунд. Раньше этот процесс занимал часы или даже дни. Компании теряли выручку. Теперь, благодаря автоматизации, изменения можно вносить практически в реальном времени. У компаний, которые используют автоматизацию растёт конкурентоспособность и увеличиваются ключевые показатели, за счёт оптимальных цен.

❌ Отсутствие ручных ошибок
Человеческий фактор всегда является риском в процессе ценообразования, особенно при работе с большими объёмами данных. Автоматизация минимизирует этот риск, поскольку алгоритмы применяют заранее заданные правила и исключают возможность ошибок, связанных с ручной аналитикой.

🧪 Простое тестирования новых гипотез
Компании могут протестировать новую ценовую стратегию — например, временные скидки или повышение цен на товары с низкой эластичностью — через моделирование в системе систему ЦО. Системы автоматизации и оптимизации позволяют тестировать изменения, не применяя цены на реальный ассортимент.

🔍 Прозрачность процесса
Каждое изменение цены можно проследить до мелочей: почему оно было сделано, какие данные были учтены и как это повлияло на итоговое решение. Это помогает избежать хаоса, когда разные отделы вносят свои правки, и позволяет каждому участнику процесса видеть, как было принято каждое решение.

📈 Как сохранить контроль над ценообразованием при расширении торговой сети?

Каждый день заголовки пестрят новостями об открытии новых магазинов в регионах. В компании за это отвечает специальный человек, и чаще всего он подчиняется коммерческому директору. 🏙

Но как сохранить контроль над ценообразованием при территориальной или канальной экспансии? Обычные методы — скидки и реклама на открытие — работают, но что если подойти стратегически и рассчитать потенциал новой точки с помощью грамотного ценообразования? Разберём несколько стратегий:

1. Приоритизированная переоценка
Покупатели, когда магазин открывается в новом для себя районе, сравнивают цены с конкурентами, поэтому оперативная переоценка в первые месяцы работы помогает завоевать спрос и сформировать лояльность у клиентов.💡

2. Референсы из соседних магазинов
Некоторые сети, расширяясь географически (например, открывая точки в соседнем районе), опираются на данные уже существующих магазинов. Это помогает учитывать особенности спроса в похожих локациях и избегать ошибок. В случаях, когда новые точки открывались в похожих районах с аналогичной клиентской базой, магазины могут практически дублировать друг друга по ассортименту и ценообразованию. Если новые точки открываются быстро, можно прибегнуть к практике воспроизведения архитектуры референтного магазина на новом месте. 🏪

3. Грамотное промо на открытие через KVI
При промо-кампаниях по открытию применяют стратегию со скидками с акцентом на ключевые товары (KVI). Вместо массового предоставления скидок на весь ассортимент, компании сосредоточиваются на трафикообразующих позициях. Это помогает увеличить поток покупателей и сформировать нужное ценовое позиционирование.💰

💬 Однажды Уоррен Баффет сказал:
«Самое важное решение в бизнесе — это цена. Если вы можете повышать цены, не теряя клиентов, у вас отличный бизнес. Если же каждое повышение на 10% вызывает у вас тревогу, о бизнесе стоит побеспокоиться».

Эффективные стратегии ценообразования могут увеличить выручку на 2–7%.

Большинство отечественных компаний отслеживают цены конкурентов только на небольшой объём трафикообразующих товаров — тех, что привлекают основную массу покупателей. Это только вершина айсберга, а весь потенциал ценообразования скрыт под поверхностью воды. Важно не только следить за ценами на эти ключевые товары, но и разработать стратегию для всей продуктовой линейки.💡

Что делать с остальным ассортиментом? 🤔

1. Разделить товары на категории, опираясь на спрос и историю продаж. Анализируйте прошлые данные, чтобы выявить закономерности — например, какие товары чаще покупают вместе и в какое время года они особенно востребованы. 🗂

2. Сформировать ценовые правила для каждой группы. Стоит ли давать скидку на весь ассортимент? Лучше выделить ключевые товары для акций и установить на них специальные цены, одновременно повышая цену на сопутствующие товары. Так поступают с принтерами, делая скидку на основной товар, и повышая цены на чернила. 🎯

3. Индивидуализировать подход к регионам. В идеале для каждой зоны нужно адаптировать цены с учётом местного спроса и конкуренции. Это может повысить эффективность вашей ценовой политики. Amazon применяет различные ценовые стратегии в зависимости от региона. Стоимость некоторых товаров может быть выше в регионах с меньшей конкуренцией или высокими затратами на доставку. 🌍

Добиться успеха в ценообразовании можно через автоматизацию: Учитывать все эти факторы вручную для большого количества SKU сложно. Специально для этого мы разработали KeepRise. Система автоматизирует процессы ценообразования и анализа спроса, освобождает от рутины и находит дополнительные точки роста прибыли. Скоро мы подробнее покажем его работу на практике и расскажем, как использовать инструмент в бизнесе! 💼

2024 год подходит к концу, и пора подводить итоги. 
Самыми активными "чемпионами" в автоматизации и оптимизации ценообразования стали коммерческие директора розничных сетей. Их роль в авангарде очевидна: они видят потенциал технологий и понимают, как они могут трансформировать бизнес 🚀

🔍 Почему это важно? 
Автоматизация ускоряет реакцию на внешние условия, влияющие на цены, даёт больше прозрачности и единства понимания между коммерческим директором и линейным персоналом. А самое главное — упрощает отчетность, увеличивая прозрачность и представление о том, какие процессы в действительности происходят внутри компании. Это открывает доступ к новой перспективе: цены больше не инструмент управления маржой или конкурентностью, а самостоятельный ресурс, который помогает компании зарабатывать больше💡

Оптимизация ценообразования даёт возможность "попасть в цель", быстро оценить потенциальный эффект от изменений, инициированных бизнесом, благодаря возможностям Big Data, не рискуя потерять клиентов от ценовых экспериментов на полках 📊

Мы научились лучше слышать друг друга. 
Следующий цикл публикаций будет посвящён проблемам коммерческих директоров и тому, как ценообразование может помочь им в принятии решений. Stay tuned! 👀

Ценообразование и готовая еда: как меняется рынок завтраков в России

Тренд на потребление готовых блюд продолжает набирать популярность среди россиян, и данные исследования это подтверждают. Более трети опрошенных (39%) покупают готовые завтраки хотя бы раз в неделю, а 5% делают это каждый день. Особенно активно за готовыми блюдами обращаются молодые покупатели в возрасте от 18 до 24 лет (29% из них предпочитают готовые завтраки несколько раз в неделю) следует из данных Romir 🍳

Что покупают?

Самыми популярными готовыми завтраками стали:

- Выпечка (54%)
- Блинчики и панкейки (43%)
- Сырники (35%)

При этом «ВкусВилл» лидирует по продажам сырников (51%), а «Metro» и «Ozon Fresh» — по кашам (по 40%).

Интересно, что 41% респондентов считают, что вкус готовых завтраков сопоставим с блюдами из ресторанов, а 36% отмечают, что они напоминают домашнюю еду 🏠

💡 Драйверы покупок
По данным международных исследований, готовые блюда продолжают пользоваться популярностью благодаря своему удобству, экономии времени и денег покупателей. Большинство потребителей отмечают, что использование готовых блюд позволяет сократить время на приготовление до 30 минут, что особенно актуально в условиях современного ритма жизни. Кроме того, многие респонденты подчеркивают важность привычных и знакомых вкусов в готовой продукции, что делает ее более привлекательной для выбора 🌍

📊 Цены как инструмент маркетолога 💡

На протяжении месяца мы писали о связи маркетинга и ценообразования. Сегодня делимся с вами экспертным гайдом «Все трюки ценообразования для маркетолога», где мы покажем, как применять проверенные стратегии ценообразования, чтобы повысить эффективность ваших маркетинговых кампаний. 📈

🚀 Что вы узнаете в гайде?
- Как пограничные цены влияют на поведение покупателей.
- Как ценовые линейки помогают охватить разные сегменты рынка.
- Как избежать ошибок в дифференцированном ценообразовании.
- Как рекламные акции краткосрочно увеличивают продажи.
- Как с помощью черри-пикинга извлечь выгоду из ценовой чувствительности сегментов.

🌐 Эксперты Keeprise на реальных примерах покажут, как внедрить эти техники в бизнес. Скачать можно по ссылке у нас на сайте. Материалы приходят в течение нескольких минут

Как правильно определить цену нового товара?

🚀 Ввод нового ассортимента и маркетинг всегда идут рука об руку. Но как сделать так, чтобы новый товар "прижился" в ассортиментной матрице и соответствовал плану?

Мы провели CusDev на эту тему ещё в сентябре прошлого года, и ответы оказались разными: от "спрашиваю у друга, сколько бы он заплатил" до сложных моделей. Микроисследование с ближайшим окружением иногда работает не хуже, но для системного подхода важно учитывать следующие моменты:

🔎 Рекомендации:

- Анализируйте историю продаж аналогов. Смотрите на историю продаж товаров-аналогов. Не на финальную цену, с которым товар уже пришел к текущему положению в иерархии сегментов, а на относительную. Эти данные могут сильно облегчить решение с выбором сегмента.
- Переоценка должна быть приоритетом. Новый товар должен быть приоритизирован для переоценки. Чем чаще будут меняться на него цены - тем больше возможностей для дальнейшего прогнозирования поведения спроса.
- Хорошо посчитайте все касты. Если товар сразу сопровождается мощной рекламной кампанией - сопоставьте маркетологическую и ценовую политику. Показатели затрат на маркетинг могли в значительной мере стимулировать спрос, поэтому при снижении маркетинговой активности нередко стоит сдерживать рост цен на товар..
- Тестируйте гипотезы для штучных товаров. Например, вы привезли тюльпаны из Голландии: вы не знаете, каков будет спрос, но он может разнится от состава. Три тюльпана, пять или сто, чем больше у нас знаний о новом товаре - тем легче нам понять, как работать с ним в контексте цены.

🎯 Эту тему мы еще непременно осветим более подробно в нашем специальном большом материале для маркетологов. Включайте уведомления, чтобы не пропустить! ❤️

Одна из основных ценностей компании KeepRise – открытость. К инновациям, партнерству, диалогу.

Скоро начнется третий год, как мы стараемся продвигать ценообразование. За время канал успел обрести формат, но нам хочется делиться и рассказывать еще больше:

- О наших внутренних принципах менеджмента в компании;
- О клиентах и проектах, текущих и потенциальных;
- Об актуальных новостях нашего рынка;

Накопилось много всего, что необходимо преподносить как мнение и рефлексию, а не образовательную информацию.
Как раз таким мнением обладает наш co-founder, Паша Ворошилов. Он уже много лет стоит в авангарде внедрения ценообразования, управляет командой коммерции и активно интересуется бизнес-образованием. Его канал называется Паша из KeepRise - вот он об этом.

Если вам это близко и интересно - приглашаем перейти и подписаться. Паше будет приятно, а вам полезно ❤️

Ценность и цена: что первично?

💬 Как эффективно согласовать цену и ценностное предложение?

В зарубежных исследованиях маркетологи часто говорят, что ценность товара первична, а цена вторична. Но эти два подхода лучше рассматривать вместе. Разберемся, как это сделать на практике 💡

📊 Ценность и цена: как оценить экономическую ценность для клиента?

Чтобы понять, сколько ваш продукт действительно стоит для клиента, можно использовать модель Economic Value to the Customer (EVC). Она помогает определить, как продукт влияет на конкурентные позиции компании.

🛠 Как это работает?

1. Оцените текущую цену и ценность. Сравните с продуктом, который клиент уже использует (это может быть товар конкурента).
2. Измерьте улучшения. Определите, как ваш продукт улучшает функциональность или снижает затраты.
3. Рассчитайте цену. Если ваш продукт добавляет функциональность на 35000₽ и снижает затраты на 10000₽, общая экономическая ценность составит 65000₽. Установите цену чуть ниже, чтобы предложение было выгодным.

📚 Пример расчета
Представьте, что ваш клиент использует продукт конкурента стоимостью 30000₽. Ваш продукт, при переходе на него, обеспечивает дополнительную функциональность, которая повышает эффективность работы в несколько раз, а значит и потенциальную выгоду клиента на, например, 35000₽. Это может проявляться в ускорении выполнения задач, улучшении качества обслуживания или повышении привлекательности для конечных потребителей.

Кроме того, ваш продукт экономит клиенту 10000₽ на первоначальных затратах. Например, если для внедрения конкурирующего продукта нужно 20000₽, то ваш продукт требует всего 10000₽. Ежегодные операционные затраты также снижаются — с 50000₽ до 30000₽, что добавляет 20000₽ экономии.

Суммарная выгода для клиента:
- 35000₽ за улучшенную функциональность,
- 10000₽ за снижение стартовых затрат,
- 20000₽ за экономию на операционных расходах.

Итого: 65000₽ дополнительной выгоды. Клиент, который готов заплатить 30000₽ за конкурирующий продукт, будет готов заплатить 95000₽ за ваш (30000₽ + 65000₽). Однако, если установить цену в 95000₽, клиенту будет безразлично, какой продукт выбрать. Оптимальным решением будет установить цену на уровне 82500-85000₽ — так вы предложите клиенту выгоду, сохранив прибыль.

💡 Преимущества и применение модели EVC:
- Целевое ценообразование. Определяйте цену, которая отражает реальную ценность продукта.
- Сегментация рынка. Понимание разной ценности для сегментов позволяет точнее настраивать предложение.
- Конкуренция. Оценивая, насколько ваш продукт лучше альтернатив, можно уверенно выходить на рынок.

🎯 ПРОМО-ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ И МАРКЕТИНГ

Часто скидки используются для решения проблем с остатками и сроками годности. Но в умелых руках они превращаются в мощный маркетинговый инструмент: привлекают внимание к бренду, стимулируют продажи и формируют лояльность. Главное — применять их правильно, чтобы не навредить репутации и финансовым показателям:

🔥 Создание ажиотажа

Введение скидок — отличный способ вызвать интерес к новому продукту. Например, компания Targus, известный производитель аксессуаров для ноутбуков и планшетов, хотела привлечь внимание к своим товарам и повысить узнаваемость бренда. Для этого они организовали серию промо-акций, ориентированных на различные целевые группы: студентов, преподавателей, сотрудников крупных компаний и военных. Подход был персонализирован: каждая категория получала уникальные предложения, соответствующие её потребностям. В результате компания зафиксировала поразительный рост: количество заказов увеличилось на 389%, а доходы — на 413%.*📈

💡 Вознаграждение лояльных клиентов

Скидки также помогают поощрять постоянных клиентов. CompTIA работает в сфере информационных технологий. Компания решила усилить свою связь с учениками, предлагая скидку в 40% на сертификационные курсы. Однако акция была направлена не просто на продажу услуг — она стала частью долгосрочной стратегии построения лояльных отношений. Важно отметить, что кампания была тщательно продумана, чтобы предотвратить злоупотребление скидками, и это принесло свои плоды: акция обеспечила ROI 20:1, при этом уменьшив нечестное использование скидок на 20%.* 🔑

🚀 Увеличение потока клиентов

Временные акции помогают привлечь внимание широкой аудитории и значительно повысить посещаемость сайта или магазина. Headspace, известное приложение для медитаций, предложило преподавателям скидки к своему приложению. Цель заключалась в том, чтобы расширить аудиторию и повысить вовлеченность, а также поддержать учителей в их работе. Для предотвращения мошенничества Headspace внедрила проверочные меры, что позволило избежать недобросовестного использования скидок. Кампания оказалась успешной: в приложение пришло 25,000 новых подписчиков.🌟

Данные SheerID

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 Несси 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 цель Несси была не сколько заработок, сколько сдерживание других игроков рынка.

Механика помогала понимать, сколько еще он может поднимать цены, прежде чем конкуренты перестанут повышать свои.

Несси — пример успешной интеграции алгоритмов автоматизации и оптимизации ценообразования в e-commerce в связи с самим фактом «онлайновости» отрасли. Это позволяет быстрее протестировать гипотезы и окупить инвестиции в инструменты автоматизации.

Как выбрать выгодную стратегию ценообразования, но сохранить при этом спрос покупателей в интернет-магазине — рассказывает в статье приглашенный эксперт Сергей Воробьев, основатель и CEO KeepRise.

#eКОМната_статья

🛍 еКОМната

Вышла статья "Ценообразование в интернет-магазинах" от нашего CEO – Сергея Воробьева.
Welcome to read! 💥

Собрали рекомендации экспертов McKinsey и сделали для вас короткие карточки, которые помогут связать маркетинговую стратегию и ценообразование 💡

На западе роль маркетинга давно вышла за рамки просто создания рекламы или поддержки брендов. Теперь маркетинг играет центральную роль в разработке стратегий роста и удержания клиентов, работая в тесной связке с другими отделами 🤝

С развитием технологий компании сталкиваются с необходимостью согласовывать маркетинговую и ценовую стратегии для развития на рынке 🚀

Какими инструментами связать маркетинг и ценообразование читайте в карточках!☝️

@pricingcommunity