B1 Pricing

Максимизация маржинальности и выручки

Достижение финансовых целей категорий

Заказать демо Войти

SaaS-продукт ценообразования для ритейла

Методика расчёта цен основана на конкурентном ценообразовании.

Программа использует как внутренние данные ритейлера, так и внешние: цены конкурентов и данные об объёмах продаж рынка (Nielsen/ GFk)

Ключевые отличия продукта от распространённых решений ценообразования

Подход B1-Pricing Общепринятый подход

Рыночные данные, кастомизация под категорию, высокая прозрачность

Совместная кластеризация товар-магазин. Один и тот же товар в разных магазинах может играть разные роли и должен иметь разные цены

Обогащение анализа внешними рыночными данными о продажах и ценах, включая локальные данные окружения магазина, позволяет точнее определить эластичности и скорректировать исторические ошибки ЦО

Автоматизированный алгоритм поиска товаров со схожим спросом на основании рыночной кластеризации и аналитического расчета ценовых диапазонов

Возможность проследить все этапы расчета алгоритма ЦО в интерфейсе пользователя. Возможности корректировки/ подстройки алгоритма

Оптимизация РТО/маржи на уровне магазина

Автоматизированная система распродаж/ уценок с максимизацией маржинальности при заданной «уходимости» категории

Собственные данные, высокий уровень экспертных решений, низкая прозрачность

Раздельная кластеризация товаров и магазинов. Определение ценовых правил на пересечении кластеров

Анализ и принятие решений основаны в основном на внутренних данных сети о продаж и ценах, за исключением мониторинга

Экспертное применение логики конкурентного ЦО для товаров без мониторинга или с ограниченным мониторингом (СТМ, экслюзив и т.д.)

«Чёрный ящик» – сложные математические алгоритмы, результаты которых очень сложно проверить и объяснить

Оптимизация РТО/маржи на уровне товар-сеть

Экспертное (ручное) ценообразование для нерегулярных ценовых активностей (распродажи/ уценки)

Основные этапы методологии

1 2 3 4

Каждый товар может иметь несколько различных цен в магазинах одного ценового региона

Кластеризация: выделение ценовых политик

Кластеризация на уровне товар-магазин с учётом эластичности и рыночных данных (Nielsen, GFK)

Каждая политика (кластер) - это товары со схожим характером спроса

Привязка товара к политике (кластеру) на уровне магазина

Отклонение от конкурентов по политикам

Параметры политик

Определение целей по выручке и маржинальности для алгоритма оптимизации

Определение оптимальных отклонений цен от среднерыночной цены конкурентов для каждой политики для выполнения целей

Повышение маржинальности/ выручки категории

Каннибализация

Повышение маржинальности продаж на основании алгоритма «Искусственной каннибализации»

Максимизация маржинальности происходит на уровне категории

Контроль выполнения целей по выручке и маржинальности

Расчет регулярной цены и локального промо

Автоматический расчёт регулярных цен с учётом цен конкурентов и правил ЦО

Автоматический расчёт цен «Искусственной каннибализации» на заданный период

Прозрачное определение причин формирования цены с возможностью изменения параметров расчета и финальной "ручной" корректировки цены категорийным менеджером