Повышение выручки и прибыли торговой сети с помощью искусственного интеллекта в процессе оптимизации ценообразования

DIY-ритейлер ТД «ВИМОС» работает на рынке DIY Северо-Западного округа с 1992 года. Объединяет 41 магазин, а также имеет в своей структуре завод по производству железобетонных изделий, собственные производства кованых изделий, автоматическую линию производства кладочной сетки и тротуарной плитки, 3 распределительных центра, автотранспортное предприятие и земельные участки. В ассортименте представлены товары направлений hard-DIY, soft-DIY, household и garden, порядка 50 тыс. наименований.

В рамках стратегии оптимизации ценообразования перед ТД «ВИМОС» стояли следующие цели:

• Максимизация прибыли и выручки без оттока трафика в кратко- и долгосрочной перспективе.
• Сохранение прибыли в период сезонного «затишья».
• Предоставление комплексного решения для управления тактикой и стратегией ценообразования, работающего на предиктивных принципах.
• Ускорение процесса переоценки благодаря централизованному инструменту по управлению ценообразованием.

Competera Pricing Platform

На покупательский спрос влияет очень много факторов, самые очевидные для товаров DIY – промозависимость и сезонность. Здесь происходят резкие спады и скачки спроса. Кроме сезона действует много других факторов, например, переток спроса, погода, курсы валют и прочее.

В сети «ВИМОС» за ценообразование отвечают руководители товарного направления, но помимо этого у них много других задач, в частности, закупка товаров, переговоры с поставщиками. При такой загруженности времени на глубокую аналитическую работу не хватает. Поэтому при ценообразовании менеджеры обращали внимание только на опыт прошлых продаж и самые очевидные факторы. В среднем, руководитель товарного направления способен брать в расчет только 6 факторов – 3 ценовых и 3 неценовых.

В результате использования автоматизированной системы ценообразования было выявлено, что на спрос и цену влияют порядка 60 факторов, в том числе более «тонкие настройки», такие как восприятие бренда, расположение на полке, похожие товары, каннибализация категорий и товаров, рекламные каналы, мотивация продавцов, тренды рынка, поведение покупателей, бонусы карт лояльности и многое другое.

ТД «ВИМОС» требовалось оптимизировать ценообразование с помощью инструмента, который бы обеспечил быстрый измеримый результат и был бы гибким в плане интеграции и настройки под процессы клиента.

«КОРУС Консалтинг» предложил решение на базе платформы Competera, которая одновременно удовлетворяла и главные требования розничной сети, и позволяла провести пилотный запуск на ограниченном количестве магазинов для подтверждения своей эффективности.

Система на основе искусственного интеллекта высчитывала эластичность спроса для каждого продукта на основе внутренних (исторических) и внешних данных, анализировала их и выдавала ценовые рекомендации для товаров в каждой точке сети.

Комплексное управление ценами вместе с гибкой настройкой ценовых кампаний позволило тестовой группе эффективно пройти как сезонный скачок продаж (в период летних отпусков в DIY-отрасли традиционно наблюдается рост), так и войти в период пандемии и конец сезона с падением продаж.

Решение проекта основано на одном из продуктов Competera – Price Optimization – ценообразовании на эластичности спроса, анализе продуктовых кросс-зависимостей и более 20 ценовых и неценовых факторов.

Условно реализацию этого проекта можно разделить на несколько этапов.

Интеграция

Бесшовная интеграция таких решений как Competera в структуру компании напрямую зависит от качества данных клиента. Их массив должен быть полным, непротиворечивым и регулярно обновляемым. Чтобы обеспечить эти критерии, на старте пилотного запуска команда структурировала и вычистила исторические данные ТД «ВИМОС». Основой для будущей оптимизации стали данные по товарам, ценам, точкам продаж, остаткам, транзакциям, промо-календарю, конкурентам и их ценам, информация по активности на сайте.

Так как ритейлер использует ERP собственной разработки, вторым этапом интеграции стала отладка интеграции платформы ценообразования в учетную систему сети. Вместе с командой клиента был настроен процесс обмена данными, включая их ежедневную автоматическую валидацию.

Знакомство с платформой

После проведения интеграции с функциональностью платформы познакомились основные участники процесса переоценки. Ими стали 7 руководителей товарных направлений компании. В это же время проектная команда начала обучение нейросетей на данных клиента.

Пилотный запуск

Чтобы измерить эффективность Competera, пилотный запуск решения проходил на сформированной тестовой группе:

• Тестовая группа: 5 гипермаркетов сети или 10% от географии ритейлера.

• Контрольная группа: 5 гипермаркетов сети со стандартным процессом переоценки.

• Переоценка проводилась для всего ассортимента в каждой точке продаж (25 тысяч SKU).

• KVI и товары в промо были исключены для переоценки с помощью Competera.

Методология выбора групп: в выборку вошли магазины, которые, с одной стороны, являются репрезентативными для сети, а с другой, имеют максимально сопоставимую структуру спроса (по среднему чеку, выручке, количеству товаров) и динамику изменения показателей. Длительность пилота составляла один квартал, после чего результаты двух групп были сравнены.