Ритейлер "Хороший выбор" завершил пилотирование системы ценообразования

Napoleon IT совместно с торговой сетью "Хороший Выбор" успешно завершили пилотный проект по внедрению интеллектуальной системы ценообразования PowerPrice с использованием платформы Goal Profit. "Хороший выбор" — крупная франчайзинговая розничная сеть с более 400 торговыми точками, которые обслуживают 150 000 покупателей в день. Для эффективного управления продажами компаниям необходимо быстро реагировать на изменение рынка, чтобы иметь конкурентные и привлекательные для потребителей цены. Для этого ритейлеры применяют системы ценообразования с использованием технологий машинного обучения. В процессе перестройки прежней модели ценообразования, ритейлер "Хороший выбор" столкнулся с отсутствием на рынке подходящего программного продукта, позволяющего повысить эффективность ценообразования и минимизировать человеческий фактор. Существующая модель прогнозирования показателей сети при изменении параметров ценообразования была недостаточно точной и не позволяла оперативно корректировать цены. "В текущих реалиях неопределенности для бизнеса важно работать по максимально эффективной модели, снижая издержки и риски. Эффективное ценообразовании — один из важнейших инструментов для розничной сети в реализации данной стратегии", — прокомментировала Наталья Пиунова, директор по маркетингу "Хороший Выбор". Необходимо было найти специализированное решение для автоматизации и оптимизации процесса ценообразования, поскольку многие операции производились вручную через Excel-таблицу и требовали большого количества времени. Решением стало пилотирование интеллектуальной системы ценообразования PowerPrice с использованием платформы Goal Profit. Были определены следующие цели и задачи пилотного проекта: запустить автоматизацию процесса ценообразования для увеличения прибыли розничной сети на основе оптимизационного ядра системы; на этапе тестирования исследовать пользовательские характеристики продукта: удобство и простота использования, гибкость и скорость настроек; протестировать систему прогнозирования показателей сети при изменении параметров ценообразования. Реализация пилотного проекта проходила в несколько этапов. На первом этапе происходил сбор и анализ данных, проводились интервью специалистов по ценообразованию со стороны заказчика, формулировались требования по ценовым правилам и стратегиям. После этого этапа аналитики команды приступила к настройке правил ценообразования, где необходимо было сделать настройку регулярного обмена данными (историческими и актуальными данными по ценам конкурентов) и загрузку их в систему; настройку правил ценообразования, используя лучшие мировые практики; настройку модели эластичности спроса; обучение пользователей системы. Следующим этапом ритейлер подгрузил цены в пилотные торговые точки. За 4 месяца реализации пилотного проекта удалось достичь значительных результатов. Система на 100% покрыла процесс ценообразования ретейлера с точки зрения функциональных требований. Пользователи удовлетворены простотой и удобством использования системы. Рутинные операции стали занимать гораздо меньше времени. Проведены несколько итераций оптимизации и прогрузки цен, выставленных машинным обучением в магазин, по ряду позиций система показала высокие результаты. Основным преимуществом нового решения является возможность гибких настроек бизнес правил системы. Удалось настроить функцию по подгрузке ценовых линеек, а также размерных групп и классов, что позволяет более точно формировать цены на пересекающиеся товары внутри групп и классов. Ритейлер оценил, что уже сейчас система позволяет высвободить время сотрудников отдела ценообразования. На данный момент проект находится на стадии тиражирования для всей розничной сети. "С учетом постоянно меняющихся рыночных реалий ценообразование становится одним из важнейших процессов в рознице. Очень важно иметь инструмент, который может меняться также быстро. Но не менее важно, чтобы инструмент был удобен и интуитивно понятен пользователям", — отметил Константин Прайс, коммерческий директор Napoleon IT. Ссылка на источник