Правильные цены: как поднять интернет-продажи крупной торговой сети?
“Издержки на ценообразование постоянно растут, те компании, которые это делают по старинке — не выживут” — Роберт Дж. Долан, “Power Pricing”
Многие интернет-магазины демонстрируют высокие продажи, но не столь высокую прибыльность. Выживают и достигают успеха лишь те, кто модернизирует свои процессы ценообразования. В нашей практике так произошло с компанией Comfy — крупнейшим оффлайновым ритейлером, которому удалось выйти в лидеры онлайновых продаж. Чтобы проиллюстрировать эту историю успеха, мы поделимся результатами совместного исследования OWOX, Competera и Comfy, где были использованы данные Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics интернет-магазина Comfy.ua, а также системы price intelligence, внедренной Competera.
Сеть техномаркетов Comfy пришла в онлайн не сразу: В 2013 году доля продаж через интернет-магазин составляла всего 3,5%. Приняв решение интенсивно развивать онлайновые продажи, руководство применило системный подход как к организации бизнес-процессов ценообразования, так и к анализу конкурентной среды. Но начинать пришлось с простых методов. Например, когда компания только открыла онлайн-канал продаж, процесс переоценки проводился с применением ручной коррекции на основе нерегулярных и не всегда актуальных данных, что влияло на качество переоценки и её длительность. Был предпринят ряд мер по оптимизации этих процессов:
- перестройка процессов управления;
- переориентация на системное понимание конкуренции;
- автоматизация корректировки цены;
- контроль стратегии и измерения результатов.
В этот же период компания искала высокотехнологичное решение, которое позволило бы автоматизировать вышеуказанные процессы. В результате собственной работы над бизнес-процессами во взаимодействии с Competera было сформировано следующее видение ценообразования:
В идеальном мире все эти шаги должны проходить максимально быстро и с минимальным участием человека. Мы не будем рассматриваем весь процесс, а остановимся только на шагах 2 и 3 и рассмотрим, как связаны спрос и конкуренция в интернет-канале — ключевой аспект оптимизации цены.
На графике видно, как меняется конверсия в зависимости от положения цены относительно конкурентов. На нем обозначены области, где можно оптимизировать цены, или варианты, где можно зарабатывать больше. В обозначенных диапазонах конверсия практически не изменяется, а положение цены у продукта может изменяться значительно до 3-4% в каждом из сегментов. О чем это говорит? О том, что стратегия ценообразования может и должна быть эластичной и чувствительной к рынку и аудитории. Кроме того, данная зависимость проявляется по-разному в каждом из сегментов, товарной категории, категории + ценового сегмента, категории + бренда.
На следующих диаграммах показана чувствительность к цене в различных категориях и соответствующая корректировка цены продажи. Чем больше рассчитанный коэффициент чувствительности отклоняется от 0, тем сильнее связь между продажами и процентом изменения цены, т.е. чем ниже цена Comfy — тем выше количество продаж.
Как можно увидеть из диаграммы, на время проведения исследования категории Смартфоны и Ноутбуки имели самый высокий коэффициент чувствительности, соответственно, коррекция цены здесь происходит чаще, и наценка по этим группам — меньше.
Под коэффициентом чувствительности к цене следует понимать коэффициент корреляции, рассчитанный между коэффициентом конверсии по товару n за период времени T (t1, t2 … ti… tn) и процентом отклонения цены на товар n от рыночной в момент времени f, где |ti — f| < 4 часов.
Коэффициент конверсийрассчитан, как отношение суммы уникальных покупок товара n к сумме просмотров карточек этого товара за период времени T.
Разумеется, для столь точных расчетов необходимы оперативные данные о состоянии рынка, не более чем 2-4 часовой "свежести". Для мониторинга и анализа цен с такой частотой необходимы большие ресурсы, так что здесь без внешнего провайдера price intelligence не обойтись.
Чувствительность к цене была также измерена отдельно по брендам продукции и по каналам трафика. Результаты оказались не менее интересными.
Владея этими данными и проводя такие расчеты регулярно, Comfy удалось оптимизировать подход к ценообразованию и существенно повысить его эффективность. Так, за 2013-2014 год интернет-магазину Comfy.ua удалось повысить как конверсию, так и продажи в 2 раза. И это только начало: сейчас компания совместно с Competera работает над полностью автоматическим процессом коррекции цен, основанным на данных. Будут учтены особенности спроса на продукт, канал привлечения покупателей, исторические данные о продажах и другие факторы.
Это впечатляющий пример того, как грамотное использование оперативных данных о рынке, поставляемых Competera, позволяет своевременно выбрать оптимальную стратегию ценообразования. Связь этих “разведданных" со статистикой Google (сайт нарушает закон РФ) Analytics, с последующей обработкой в Google (сайт нарушает закон РФ) BigQuery, позволяет получить действительно серьезные и современные инструменты для “data driven” ценообразования.
Александр Галкин, CEO & Co-Founder Competera
