КАК У «СЧАСТЛИВОГО ВЗГЛЯДА» НА 32% ВЫРОСЛИ ПРОДАЖИ ЛИНЗ
Всё дело в автоматизации ценообразования
RETAIL / ECOMMERCE
Вам будет особенно полезно, если:
У вас в каталоге больше 500 позиций, оборот — от 5 млн руб. в месяц.
Есть специалист, который занимается ценообразованием с помощью Excel.
Видите, что конкуренты все чаще обходят вас по ценам.
Нужен рост выручки не через полгода, а через 2 недели.
Заказчик
«Счастливый взгляд» — крупная федеральная сеть салонов оптики: проверяют зрение, подбирают очки, продают линзы и аксессуары. Первый салон открылся в Санкт-Петербурге в 2003 году, сейчас сеть насчитывает больше 200 точек продаж, собственных и партнерских.
С 2013 года купить линзы и аксессуары вроде футляра для очков можно в интернет-магазине «Счастливого взгляда» — happylook.ru.
С 2013 года купить линзы и аксессуары вроде футляра для очков можно в интернет-магазине «Счастливого взгляда» — happylook.ru.
Ситуация
Компания понимала, что у нее не самые оптимальные цены. Часть товаров переоценена, и покупатели уходят к конкурентам, часть — недооценена, и компания зарабатывает меньше, чем могла бы. Особенно это касалось цен на линзы, наиболее высококонкурентной группы товаров.
Почему так получалось? Потому что занимались ценообразованием в ручном режиме.
Цены устанавливали так. Аналитик мониторил сайты конкурентов и Яндекс.Маркет (примерно 16 тысяч позиций). Потом сводил данные в Excel, учитывал ограничения — например, стоимость поставщиков «Счастливого взгляда» — и выводил цену. Если цена не отвечала бизнес-интересам, всё пересчитывали. Финальную цену заносили в «1С», выгружали на сайт. И так для каждой группы товара и региона присутствия.
Из-за трудоемкости процесса менять цены получалось не чаще 1–2 раза в месяц. Тогда как конкуренты могли это делать хоть каждый день, в зависимости от ситуации.
Почему так получалось? Потому что занимались ценообразованием в ручном режиме.
Цены устанавливали так. Аналитик мониторил сайты конкурентов и Яндекс.Маркет (примерно 16 тысяч позиций). Потом сводил данные в Excel, учитывал ограничения — например, стоимость поставщиков «Счастливого взгляда» — и выводил цену. Если цена не отвечала бизнес-интересам, всё пересчитывали. Финальную цену заносили в «1С», выгружали на сайт. И так для каждой группы товара и региона присутствия.
Из-за трудоемкости процесса менять цены получалось не чаще 1–2 раза в месяц. Тогда как конкуренты могли это делать хоть каждый день, в зависимости от ситуации.
≈ 90%
времени специалист по ценообразованию тратит на нудную рутину
16 000
позиций парсили вручную на Яндекс.Маркете
1–2
раза в месяц могли поменять цены на сайте
Задача
Изначально запрос был скромным: нужно хотя бы автоматизировать парсинг цен на линзы в Яндекс.Маркете. Но когда нашли подходящее решение, стало понятно, что можно сделать гораздо больше.
Решение
Компания выбрала облачную систему динамического ценообразования Imprice, которая подходит как для интернет-магазина, так и офлайна.
Imprice парсит цены и показывает данные в виде наглядной инфографики: динамику своих цен и конкурентов, продажи, остатки на складах. Это как встроенная BI-система.
Imprice парсит цены и показывает данные в виде наглядной инфографики: динамику своих цен и конкурентов, продажи, остатки на складах. Это как встроенная BI-система.
Пересчитывает цены хоть каждые 10 минут и меняет их на сайте, если есть такая необходимость. Для этого достаточно один раз задать правило, прописать все условия — специалисту остается только время от времени «подкручивать» правило, если есть гипотеза, как можно заработать еще больше. Никакой трудоемкой механической работы.
Допустим, у поставщика снизилась цена на популярные линзы Acuvue. Система «смотрит», как изменились цены у конкурентов, какой завтра день недели, подтягивает данные из ERP и «1С: Управление торговлей»: есть ли на этот товар рекомендованная розничная цена (РРЦ), какой запас на складе и так далее. В итоге на сайте появится оптимальная цена.
Допустим, у поставщика снизилась цена на популярные линзы Acuvue. Система «смотрит», как изменились цены у конкурентов, какой завтра день недели, подтягивает данные из ERP и «1С: Управление торговлей»: есть ли на этот товар рекомендованная розничная цена (РРЦ), какой запас на складе и так далее. В итоге на сайте появится оптимальная цена.
Imprice пересчитала цену на линзы Acuvue Moist. Если бы она выросла, а не упала, перечеркнутой цены в карточке товара не было бы
Результаты
Проект длился около месяца. Первые цены, сформированные Imprice, появились на сайте 10 октября 2019 года. Через два месяца посмотрели на результаты и сравнили их с усредненными данными января — сентября 2019 года, очищенными от сезонного фактора.
Получилось:
+14,1%
Рост покупок в интернет-магазине
+32,3%
Рост продаж линз
+19,7%
Рост среднего чека
+31,2%
Рост валовой прибыли
В планах — использовать Imprice для формирования цен на очки и аксессуары. При этом учитывать поведенческие показатели на сайте.
Что еще полезно знать об автоматизации ценообразования
Внедрение системы динамического ценообразования — тот случай, когда результат можно увидеть уже на следующий день после запуска. Imprice обычно окупается в течение первого месяца, а иногда — за один день. Такое случается, когда у компании изначально почти нулевой уровень автоматизации процесса ценообразования.
В конкурентных нишах крупные и средние компании либо уже поставили подобную систему, либо сделают это в ближайшее время. Она превращается в жизненно необходимый инструмент для бизнеса — такой же, как CRM сейчас.
Есть похожая задача? Появились вопросы? Напишите эксперту
Нужна консультация?
Расскажите коротко о своей задаче, наш эксперт все объяснит и проведет демонстрацию.