Искусственный интеллект рассчитал правильные цены для интернет-магазина и повысил валовую прибыль на 20.1% на фоне падения спроса

Компания Gold-Standart.com – это розничная сеть и интернет-магазин спортивного питания. Основные покупатели – жители двух столиц, активно занимающиеся в спортзалах и улучшающие результат тренировок с помощью спецпитания и витаминов. 

Весна 2020 прошла под знаком коронавируса; спортзалы Москвы и Петербурга закрыли до июля. Бизнес резко просел: работал только интернет-магазин, да и онлайн-спрос без спортзалов критично снизился. Найти пропавший спрос и поднять валовую прибыль интернет-магазина помог искусственный интеллект.

До весеннего кризиса бизнес процветал

Рассказывает Евгений Берницкий, руководитель сети Gold-Standart.com:

«В Gold-Standart всё шло отлично до наступления «коронавирусной весны». 

С июня 2019 года наши цены автоматически корректировались при изменении цен других игроков. Рынок поднимал цену на часть SKU – наша цена автоматически поднималась на заданную позицию. Рынок опускал цены – наша цена следовала за ними. 

Всю работу для этой «магии» делала облачная платформа Imprice, в том числе сбор цен рынка и автоматическую выгрузку актуальных цен в магазины и на сайт. Мы только иногда корректировали правила расчета цен: увеличивали или уменьшали допустимую маржинальность, пробовали разное ценовое позиционирование – вторую цену рынка, третью, четвертую. 

Автоматизация расчета цен с учетом конкурентов за несколько месяцев увеличила нам валовую прибыль по компании на 16%. Прирост LFL, Like for Like, составлял порядка 30%, уровень маржинальности нас устраивал». 

Cамоизоляция и рухнувшие продажи 

Евгений Берницкий, руководитель сети Gold-Standart.com:

«Потом наступил март 2020. Как только закрыли залы, продажи протеинов и гейнеров упали в разы, потому что люди перестали заниматься силовым спортом. Плюс офлайн-магазинам запретили работать. Оборот упал на 60%. 

Доллар подскочил, выросли закупочные цены, поэтому маржинальность стала «аховая». В апреле было ощущение, что уже всё, конец компании. 

Наши цены по-прежнему автоматически рассчитывались на базе цен конкурентов, вот только продаж не было. Похоже, весь рынок не понимал, какие цены теперь устанавливать.

Решили попробовать новый инструмент расчета цен – алгоритмы машинного обучения Imprice, вычисляющие оптимальные цены уже на основе спроса, а не конкурирующих предложений».

В мае 2020 года Gold-Standart.com протестировал антикризисный инструмент – ценообразование на базе машинного обучения (ML, machine learning), анализирующего спрос. Двухнедельный пилот в рамках одной товарной категории прошел успешно: валовая прибыль взлетела по сравнению с магазином и контрольной категорией; подробности можно прочесть на сайте Imprice.

В конце мая 2020 года ценообразование уже 80% ассортимента доверили искусственному интеллекту. Ещё к 15% ассортимента подключили дополнительный аналитический модуль на базе машинного обучения.

Чего добились, отдав ценообразование ML-алгоритмам

Данные продаж за первый месяц работы ML-алгоритмов, июнь, сравнили с майскими продажами 2020 года.

Важно: 

В июне сохранялась кризисная ситуация на рынке спортивного питания. Спортзалы в Москве начали открывать только 23 июня, причем загрузка залов в первую неделю была в два раза ниже обычной. Спортзалы в Московской области и в Петербурге весь июнь были закрыты. Интернет-трафик в июне даже снизился по сравнению с маем.

 

Основные результаты внедрения для интернет-магазина, июнь к маю 2020 при падающем интернет-трафике: 
вырос оборот, прибыль, количество заказов  средний чек.
20 дополнительных показателей приведены в конце статьи

Перейдем к деталям запуска и посмотрим, что же сделал искусственный интеллект: какие цены пришлось опустить и какие цены удалось поднять.

Разным ассортиментным группам – разные подходы к ценам

Почему роботам отдали под управление только 80% цен, а не весь ассортимент? Потому что у Gold-Standart.com есть товарные сегменты с разной ценовой спецификой.

● 5% ассортимента магазина – это товары с РРЦ.
Сегмент очень популярных брендовых позиций. Поставщики довольно жестко контролируют рынок и не допускают, чтобы цена опускалась ниже рекомендованной розничной цены (РРЦ).
Соответственно, цены в этом сегменте одинаковы у всех игроков: снижать нельзя, а повышать бессмысленно.

●  15% ассортимента – товары KVI, приносящие Gold-Standart 55% продаж.
Сегмент KVI (key value indicator) – это «приманка» для покупателей, драйвер трафика и продаж, покупательский индикатор ценовой и ассортиментной привлекательности магазина. Покупатели всегда сравнивают стоимости KVI в разных магазинах. Поэтому цены KVI продолжили устанавливать, ориентируясь на конкурентов. Однако список ключевых конкурентов для каждого SKU теперь определял искусственный интеллект.

●  80% ассортимента – все остальные товары.
Весь long tail, в том числе товары, переставшие продаваться в кризис.
Цены этого сегмента полностью доверили алгоритмам, анализирующим спрос. Специалисты только мониторили показатели, но не вмешивались в процесс установки цен.

Ключевые конкуренты для товаров KVI

Рассказывает Евгений Берницкий, руководитель сети Gold-Standart.com:

«С KVI мы серьезно поработали ещё в 2019 году. 

Вначале запустили ML-алгоритм Imprice, который находит все KVI в ассортименте. Система тогда выявила 150 KVI-товаров; для сравнения, наши сотрудники знали только о 50. 

Затем мы указали в Imprice магазины, которых считали главными конкурентами. Система следила, чтобы наша цена оставалась привлекательной на их фоне: находила самую низкую среди «главных» конкурентов цену и делала нашу цену чуть выше, учитывая ограничения по марже.

Это помогло нам вырасти и по заказам, и по прибыли.

В апреле 2020 продажи KVI упали, как и всё остальное. Ребята из Imprice предложили проверить, кто из игроков рынка на самом деле влияет на продажи наших KVI, – то есть к кому уходят покупатели Gold-Standart в случае более выгодной цены. Для этого запустили модуль с искусственным интеллектом «Автоматическое выявление ключевых конкурентов”.

Система Imprice проанализировала данные, накопленные за несколько месяцев: продажи, цены товаров, цены конкурентов, остатки на собственных складах и у конкурентов, проценты пересечения с конкурентами по конкретным товарным категориям, пересечения по конкретным брендам, поддержание конкурентами позиций в топе рекламного размещения и другие прямые и косвенные факторы конкуренции.

В результате алгоритмы сформировали список ключевых конкурентов для каждого товара. 

Скриншот из системы Imprice. Фрагмент результата анализа конкурентов. 
Система указывает в отчете регион расчета, название конкурента, товар, категорию, бренд, корреляцию, количество корреляций с этим игроком, наличие товара у этого конкурента, пересечение по категории, пересечение по бренду. Галочка в последней колонке означает, что на основании рассчитанного рейтинга конкурент определен как ключевой - то есть действительно влияющий на продажи Gold-Standart

Евгений Берницкий, руководитель сети Gold-Standart.com:

«Система определила список ключевых конкурентов, и внезапно ими оказались самые лютые демперы. 

Мы продаем с хорошим уровнем консультаций, даем качественный контент в Инстаграме и ВКонтакте, спонсируем спортивные мероприятия. Поэтому казалось, что Gold-Standart на рынке – «хороший середнячок», с узнаваемым брендом и с высокой лояльностью, и наши конкуренты – это крупные солидные магазины. 

А по факту продажи наших KVI отбирали интернет-магазины, обрабатывающие максимум 100 заказов в день, с очень узким ассортиментом, с некачественными сайтами, которые ставят самую агрессивную цену на рынке и продвигаются через прайсовые агрегаторы».

Для товаров KVI провели донастройку правил ценообразования. Так, до мая 2020 формулы расчета цен включали цены конкурентов, которых считали «главными» сотрудники сети. Теперь цена Gold-Standart стала формироваться по ценам ключевых конкурентов, определенных алгоритмами.

Цена KVI-товаров компании стала занимать вторую минимальную позицию уже относительно небольших демпингующих магазинов, а не относительно крупных игроков, как это было раньше.

Какие настройки понадобились для расчета оптимальных цен на основе спроса

Модуль «Автоматическая оптимизация цен по заданному критерию» вычисляет оптимальные цены, анализируя десятки факторов спроса. Критерий оптимальности - цены должны обеспечить максимум валовой прибыли в заданном сегменте. Алгоритмы определяют взаимозаменяемые и взаимодополняемые товары и учитывают кросс-эластичные связи товаров. 

Подробная информация о принципах работы модуля – на сайте платформы Imprice.

Скриншот из системы Imprice. Алгоритмы автоматически определяют в ассортименте товары-заменители и дополняющие товары; заменители и дополнители появляются на одноименных вкладках карточки товара.
Учет влияния заменителей позволяет избежать каннибализации внутри категории

Для запуска ML-алгоритмов понадобилось только три настройки:

А. Создали в Imprice сегмент, включивший все товары Long Tail.
В сегмент вошли ~80% SKU магазина. Для части этих товаров раньше было настроено конкурентное ценообразование. Многие товары перестали продаваться после начала самоизоляции.

Б. Задали алгоритмам цель оптимизации: «Максимум валовой прибыли».

В. Установили интервалы допустимого изменения цен товаров сегмента: верхние и нижние границы, в которых алгоритм может устанавливать цену.

С 1 июня 2020 года искусственный интеллект начал устанавливать цены на 80% ассортимента Gold-Standart.com.

Что алгоритмы делали с ценами

Евгений Берницкий, руководитель сети Gold-Standart.com:

«Под полное управление искусственным интеллектом попало около 2000 SKU. Конечно, мы волновались: следили за работой алгоритмов, пытались понять, почему цена поменялась именно таким образом.

Мы увидели потрясающие вещи: алгоритм ловил всплески спроса, которые возникали на фоне ковидной истерии, и тут же повышал цены на соответствующие позиции – витамин D3, мелатонин, цинк.

Уже потом мы узнали: в прессе выходили публикации, что эти препараты якобы повышают сопротивляемость к коронавирусу. Люди тут же бросались скупать рекомендованное: продажи витамина или добавки начинали повышаться. Искусственный интеллект быстро обнаруживал выросший спрос и самостоятельно поднимал цену на нужные SKU. Например, витамин D3 мы продавали дороже всех на рынке: его быстро у всех раскупили, и у нас росли продажи при цене в полтора раза выше обычной. В июле ажиотажный спрос закончился, и алгоритм снова снизил цену.

В итоге категория витаминов оказалась на втором месте по объему валовой прибыли, хотя раньше она не входила и в первую десятку. 

Далее. Оказалось, за многие позиции из нашего Long Tail покупатели готовы платить дороже, чем мы их оценили. Алгоритм нашел эти позиции, поднял цены. Продажи в штуках остались примерно на том уровне, что и раньше, но теперь на каждом проданном товаре мы зарабатывали больше.

Наконец, было много товаров, цена которых раньше автоматически ставилась «как у конкурентов», и которые перестали продаваться в кризис. Искусственный интеллект снизил цены – поставил чуть ниже уровня рынка – и внезапно спрос снова появился. 

Что произошло? Цена закупки выросла, магазины подняли полочные цены, а люди оказались не готовы столько платить, да ещё при снизившемся уровне жизни. Весь рынок ошибся, а мы делали «как рынок» и сидели без продаж. Алгоритм поставил цену чуть ниже докризисной и продажи вернулись, причем с хорошей валовой прибылью”.

---

Читайте также: Как машинное обучение помогает найти баланс между спросом и поставками

---

Финансовые и количественные результаты проекта

В июле мы проанализировали результаты работы алгоритмов с машинным обучением и сравнили июньские продажи с данными продаж в мае 2020 года.

Интернет-магазин Gold-Standart.com получил незначительное снижение маржинальности и видимый рост остальных бизнес-показателей, в том числе увеличение валовой прибыли на 20.1%.

● Весь интернет-магазин: товары с РРЦ, товары KVI плюс весь остальной ассортимент
+20.9% рост оборота
+20.1% рост валовой прибыли
- 0.7% уменьшение маржинальности (падение)
+8.0% рост среднего чека
+3.7% рост наполняемости чека
+11.9% рост количества заказов
+31.9% рост продаж в штуках
+13.1% рост количества уникальных проданных SKU

● Товары KVI:
+23.0% рост оборота
+12.6% рост валовой прибыли
-8.5% уменьшение маржинальности (падение)
+4.8% рост среднего чека
+5.8% рост наполняемости чека
+17.4% рост количества заказов
+48.6% рост продаж в штуках
+15.0% рост количества уникальных проданных SKU

● Ассортимент под управлением искусственного интеллекта, 80% всех SKU:
+19.6% рост оборота
+42.5% рост валовой прибыли
+19.2% рост маржинальности
+14.5% рост среднего чека
+4.4% рост наполняемости чека
+4.4% рост количества заказов
+18.2% рост продаж в штуках
+12.7% рост количества уникальных проданных SKU

Рост показателей произошел на фоне продолжающейся кризисной ситуации на рынке спортивного питания:

✓ Спортзалы в Москве начали открывать только 23 июня, причем загрузка залов в первую неделю была в два раза ниже обычной. Спортзалы в Московской области и в Петербурге весь июнь были закрыты.

✓ Интернет-трафик в июне даже снизился по сравнению с маем.

Скриншот из Google Analytics, сравнение трафика и конверсий мая и июня. 
В июне количество заказов увеличилось по сравнению с маем 2020, хотя трафик падал.

Скриншот из Яндекс.Вордстат, динамика по одному из коммерческих небрендовых запросов.
Показов запроса в июне 2020 года было меньше, чем в мае 2020.

Конкуренты - не боги. Чтобы зарабатывать сегодня, нужно зондировать спрос

Евгений Берницкий, руководитель сети Gold-Standart.com: 

«Чему мы научились, подключив к ценам искусственный интеллект?

Первое:

Конкуренты, в том числе крупные, – не боги и могут ошибаться. Тем более, сейчас, в период турбулентности, когда всё ежедневно меняется. В нашем случае ВЕСЬ РЫНОК ОШИБСЯ и поставил неправильную цену – слишком высокую для покупателя в текущий момент, что привело к исчезновению продаж.

Если продажи исчезли, не нужно повторять: «Это кризис, люди перестали покупать». Когда позволяет маржа, нужно экспериментировать с ценой, пробовать ставить её ниже рынка. Мы попробовали, и исчезнувший спрос вернулся.

Второе:

Сотрудники тоже не боги. Наши суперопытные сотрудники считали главными конкурентами совсем не те магазины, которые в реальности отбирали наши продажи. Надо уходить от интуиции к работе с данными и всё проверять. Благо, технологии сейчас позволяют.

Третье:

Самое потрясающее открытие – это что в любой кризис в ассортименте можно найти недооцененные товары, повысить их цену и зарабатывать больше при том же объеме продаж.

Например, мы упускали очень много прибыли, не замечая локальных дефицитов товаров. Наш рынок в основном – это не какие-нибудь крупные сетевые федеральные компании, у которых управление запасами поставлено на поток, это относительно небольшие сети и магазины. Поэтому часто возникают дефициты то одного, то другого. Теперь, когда какая-то популярная позиция пропадает у конкурентов, искусственный интеллект видит всплеск переходов и быстро поднимает на эту позицию цену, продает ее дороже.

Другой пример – сопутствующие товары, Back Basket. С июля спрос на спортивное питание ожил: открыли залы, снова начали покупать протеины. Протеин для силовых тренировок – дорогой товар, его цена доходит до пяти тысяч рублей; в довесок к такому товару могут брать, например, БАДы. 

Теперь алгоритм фиксирует, какие товары часто покупают с протеином, и на эти дополняющие товары поднимает цены, чтобы мы больше заработали на заказе». 

* * *

Есть вопросы о ценообразовании? Пытаетесь увеличить валовую прибыль?
Проконсультируйтесь с экспертами Imprice. Это бесплатно!

Звоните:+7 812 748-22-31
Пишите: info@imprice.ai
Изучайте кейсы и методологию ценообразования на сайте: imprice.ru