Автоматизация ценообразования в «Ситилинк»: цены всегда будут самыми низкими!
директор по развитию компании «Ситилинк»
Михаил Замыцкий
В конце лета в «Ситилинк» состоялся запуск системы автоматического ценообразования, базирующейся на платформе ценового парсинга.
О сложностях при внедрении проекта и ожидаемом эффекте от его запуска в интервью журналу «Retail & Loyalty» рассказывает Михаил Замыцкий, директор по развитию компании «Ситилинк».
R&L: Какие в целом задачи решает ценовая разведка и каким образом можно извлечь максимум пользы из анализа ценовой политики конкурентов?

М. Замыцкий: Ценовым парсингом мы занимаемся достаточно давно и на текущий день осуществляем мониторинг цен в 28 российских регионах – т. е. во всех регионах присутствия компании. Суммарно по рынку мы мониторим около 60 игроков сегмента БТиЭ, при этом для каждой зоны список конкурентов формируется отдельно. Таким образом, мы имеем четкое представление о ценовой политике подавляющего большинства крупных участников рынка, включая региональные компании. Присутствие последних в нашем списке не случайно – мы полагаем, что стратегию развития в каждом регионе необходимо выстраивать с учетом специфики местного рынка. Безупречная репутация в одном регионе отнюдь не поможет при завоевании рынка в другом. Чтобы не бить из пушки по воробьям, мы разделили наших конкурентов на два пула: федеральные игроки, такие как М-Видео, Эльдорадо, Ozon, DNS, и региональные лидеры, которых однозначно нельзя игнорировать. Парсинг ведется на постоянной основе, за год мы получаем примерно 1 млрд строк, т. е. в день к нам поступает 3 млн строк с ценами наших конкурентов. Не буду утверждать, что мы знаем рынок на 100%, но отмечу, что уровень нашего парсинга уже заслуженно получил высокую оценку наших коллег.
Парсинг ведется на постоянной основе, за год мы получаем примерно 1 млрд строк,
т. е. в день к нам поступает 3 млн строк с ценами наших конкурентов

R&L: С какими сложностями вам пришлось столкнуться при запуске и тестировании проекта?

М. Замыцкий: Основная проблема, связанная с парсингом, – качество сопоставления наименований товаров, которое оказалось как раз тем дьяволом, который кроется в деталях. Мы должны быть абсолютно уверены в том, что одна и та же модель у нас и у всех наших конкурентов представлена одинаково. Однако все не так просто. Например, мы решили проверить цены на премиум-модель ноутбука и обнаружили, что у нас она стоит 80 тыс., у конкурентов – 100–110 тыс. руб. Начинаем разбираться, откуда же взялась разница в 20–30 тыс., и выясняем, что отличие – только в типе матрицы, а диагональ, процессоры, память – одинаковые. Увы, такие «мелочи», как параметры 2-го и 3-го порядка, стопроцентно можно отследить только вручную.

R&L: Каким же образом в итоге была решена проблема разночтений в написании моделей?

М. Замыцкий: Поскольку парсинг заложен в основу автоматического ценообразования, используемого в нашей сети, некачественные результаты могут серьезно повредить бизнесу. Поэтому мы ведем постоянную работу по выявлению разночтений – при этом понимаем, что добиться абсолютной корректности автоматического сопоставления цен невозможно.

Отмечу, что на сегодняшний день на рынке действуют 3–4 компании, предлагающие системы, способные осуществлять парсинг промышленного масштаба по большому количеству игроков. И у всех этих платформ слабое звено одно – качество сопоставления товаров. Каждый ритейлер, который использует эти решения, пытается справиться с проблемой по-своему: кто-то надеется сверить все таблицы только при помощи «зрительных способностей» сотрудников, кто-то разрабатывает более сложный алгоритм, обеспечивающий автоматическую сверку по большему количеству параметров.

При настройке парсинговой системы мы потратили не менее полугода на отладку механизма контроля качества привязок, чтобы быть уверенными в корректности получаемых нами результатов. На стороне партнера была протестирована система мониторинга, которая способна ставить под вопрос правильность результатов парсинга, тем самым обращая внимание сотрудников на сомнительные моменты. Также мы отслеживаем все случаи резкого снижения или повышения цен конкурентов на предмет корректности сопоставлений и в случае выявления ошибок сообщаем об этом партнеру. Модельные ряды обновляются очень быстро, и без рутины нам пока никак не обойтись.
Наша задача – занять нишу самого привлекательного
по цене игрока в регионе, но сохраняя прибыльность, в т. ч. за счет оптимизации всевозможных издержек
Система ценообразования базируется на данных ценового парсинга
и закупочных ценах, при этом в алгоритм зашито несколько ценовых стратегий, которые выбирает специалист по управлению ценовой политикой

R&L: Насколько актуальна проблема демпинга, как вы реагируете на такую информацию? Отслеживаются ли акционные цены?

М. Замыцкий: Система оперирует двумя понятиями: расчет средней цены по рынку (мы ее анализируем, но при ценообразовании учитываем лишь в крайнем случае) и минимальной цены у конкурентов – данный параметр и является ключевым, независимо от того, акционная это цена или постоянная. Мы в любом случае стремимся установить более низкую цену, чем наши конкуренты. «Ситилинк» работает в формате дискаунтера. Наша задача – занять нишу самого привлекательного по цене игрока в регионе, но сохраняя прибыльность, в т. ч. за счет оптимизации всевозможных издержек.

R&L: А всегда ли оптимизация цен подразумевает их понижение?

М. Замыцкий: Конечно, нет, возможны различные варианты. Наше решение позволяет в автоматическом режиме корректировать цены в том или ином направлении.

Система ценообразования базируется на данных ценового парсинга и закупочных ценах, при этом в алгоритм зашито несколько ценовых стратегий, которые в зависимости от ситуации и задачи выбирает специалист по управлению ценовой политикой. Он может как назначить выбор минимальной цены, так и дать системе команду реагировать на повышение цен у конкурентов. Однако второго варианта мы стараемся избегать, чтобы не повредить собственной репутации. И если даже выясняется, что в регионе нет конкурента по какой-либо позиции, мы ориентируемся на среднерыночные показатели, а не стремимся «задрать» цену. Такой подход позволяет нам сохранять конкурентоспособность при появлении у других игроков данного товара.
Процесс ценообразования трансформировался в настройку ценовой стратегии, и на данном этапе основная задача менеджеров по ценообразованию – установка ключевых параметров для товарных групп по каждому региону
R&L: Есть ли у вас в планах корректировать свою ассортиментную политику при помощи системы ценообразования?

М. Замыцкий: Нет, такой цели мы перед собой не ставим. Хотя, конечно, у парсинга очень широкий функционал, и в перспективе его можно использовать и для изучения ассортимента у конкурентов.

R&L: Автоматизация неизбежно означает оптимизацию рабочих процессов – какие направления в данном случае оптимизируются?

М. Замыцкий: Запуск модуля автоматического ценообразования позволил нам до минимума сократить ручной труд в этой области. Ранее данные парсинга приходилось подгружать в систему ценообразования в ручном режиме, сейчас они подтягиваются автоматически. И в любой момент времени в нашей ERP-системе мы можем увидеть всю информацию по каждой SKU на рынке – у кого и какие товарные остатки, в каком регионе, какова их средняя и минимальная цена. Все алгоритмы расчета цен отрабатываются в автоматическом режиме, базируясь на полученной информации, без потребности в ручном управлении.

Таким образом, процесс ценообразования трансформировался в настройку ценовой стратегии, и на данном этапе основная задача менеджеров по ценообразованию – установка ключевых параметров для товарных групп по каждому региону. Например, в систему закладывается требование установить по определенной модели самую низкую по региону цену – и дальше система действует самостоятельно, лишь подсвечивая предположительно спорные моменты.
R&L: Какого экономического эффекта вы ожидаете от запуска проекта в ближайшей перспективе?

М. Замыцкий: Во-первых, мы рассчитываем на существенную оптимизацию затрат, связанных с обслуживанием системы. Во-вторых, мы научились быстро реагировать на изменения цен у конкурентов. Если раньше разрыв между получением результатов парсинга и загрузкой новых цен в систему составлял от 12 до 24 часов, то сейчас при желании мы можем менять цены несколько раз в день. И хотя экономический эффект пока еще трудно просчитать, оперативная корректировка цен обеспечит компании такой важный актив, как репутация, которую мы должны поддерживать в качестве дискаунтера. Относительно повышения объемов продаж на данном этапе можно пока только фантазировать – точные цифры появятся позже. Но уже сейчас очевидно, что данный механизм позволит нам более филигранно управлять валовой прибылью компании. Таким образом, задачу проведения тонкого тюнинга ценового позиционирования, под которой я подразумеваю оптимизацию наценки и валовой прибыли, можно считать выполненной.

Инструментов ценообразования и используемых параметров стало в разы больше: сейчас нашим специалистам доступно около 100 параметров. Само собой, нет нужды использовать их одновременно, но при необходимости можно сделать индивидуальную настройку по определенной товарной группе либо бренду в этой группе. Данный функционал однозначно позволит нам не только оптимизировать прибыль компании, но и усилить позиционирование в качестве сети с низкими ценами.

Кроме данных, полученных при помощи ценового парсинга, мы имеем полное представление обо всех топовых позициях, самых популярных моделях. В систему заложена возможность установки на такие товары самых выгодных цен, что, естественно, положительно скажется на привлечении новых покупателей и повышении лояльности уже существующих.
Кроме данных, полученных при помощи ценового парсинга, мы имеем полное представление обо всех топовых позициях, самых популярных моделях
В данный момент этап промышленного тестирования, в процессе которого были устранены все нюансы и шероховатости системы, завершен. Таким образом, к началу сезона мы оказались во всеоружии
R&L: Планируете ли вы предлагать данный продукт другим компаниям?

М. Замыцкий: Не планируем, поскольку это решение является одним из наших ключевых конкурентных преимуществ. В наших планах – дальнейшее развитие инструмента ценообразования, в первую очередь – разработка решения для расчета эластичности спроса. Безусловно, для полноценной обработки информации понадобятся очень серьезные аналитические мощности, системы хранения данных и, конечно, солидный штат аналитиков. Возможность гибкой настройки цен очень важна для любого онлайн-ритейлера.

На следующем этапе мы планируем запустить инструмент формирования персонализированных предложений для клиентов в соответствии с их профилем. И речь идет отнюдь не о далеком будущем. Данная модель уже давно используется в Amazon и китайскими коллегами. Если клиент попадает в когорту «ищет самые дешевые товары», система предложит ему товары со скидками. За подобной моделью будущее ценообразования, и в этом направлении сейчас двигаются практически все участники рынка. В «Ситилинк» запуск проекта версии 2.0 запланирован на следующий год.

R&L: Разработка и тестирование системы осуществлялись своими силами либо часть функций передавалась на аутсорсинг?

М. Замыцкий: Исключительно своими силами – весь проект вели 15 человек, не считая программистов. С аутсорсинговыми компаниями возникает множество сложностей: все-таки они не настолько заинтересованы в успехе проекта, как внутренняя команда. Сотрудники «Ситилинк» понимали, что они разрабатывают инструмент, с которым потом сами же будут работать на ежедневной основе.

R&L: На какой стадии сейчас находится проект? Пилот уже завершен?

М. Замыцкий: Запуск пилота состоялся еще в июле. В данный момент этап промышленного тестирования, в процессе которого были устранены все нюансы и шероховатости системы, завершен. Таким образом, к началу сезона мы оказались во всеоружии.
Задать вопрос
7301