Создание интеллектуальной модели ценообразования
Клиент
Владелец крупной электронной торговой площадки (маркетплейса), работающей по модели комиссии с каждой успешной сделки.
Задача
Для роста доходов платформе было необходимо повысить два ключевых показателя: частоту продаж товаров и их итоговую стоимость. Простое увеличение цены ведёт к снижению спроса, а слишком низкая цена — к недополученной выручке. Требовалось создать алгоритм, определяющий для каждого товара оптимальную цену, которая максимизирует и оборот продавца, и комиссию платформы.
Решение
В основу решения легла итеративная стратегия ценообразования, которая последовательно находит баланс между доходностью и рыночными ограничениями. Что это значит в системе продаж:
-
Расчет «базовой» цены: минимального допустимого уровня, ниже которого товар не должен выставляться
-
Итеративное повышение цены с учетом внешних факторов (сезонность, активность конкурентов, платежеспособность аудитории), которые задают «потолок»
-
Использование прогнозных моделей (регрессия, анализ временных рядов и др.) для определения как стартовой цены на конкретную дату, так и ее оптимальной динамики в будущем
Этапы работ
-
Разработка стратегии ценообразования, учитывающей двойную цель: частоту сделок и цену реализации.
-
Отбор признаков, влияющих на стоимость товаров, с ранжированием силы их воздействия (характеристики товара, история продаж, рейтинг продавца, регион и др.).
-
Классификация товарной матрицы по категориям, брендам, ценовым сегментам, а также по географическим кластерам (логистика, локальный спрос).
-
Анализ сезонных колебаний внутри каждой группы: выделены разнонаправленные тренды в разных регионах, которые при агрегации «сглаживали» друг друга, но при раздельном учете позволяли увеличить точность рекомендаций.
-
Построение и валидация моделей прогноза цены на исторических данных: точность проверялась на ретроспективных периодах.
-
Оценка потенциала оптимизации: выявлено, что около 40% товаров были либо недооценены (могли продаваться дороже без потери спроса), либо переоценены (снижение цены увеличило бы оборот). Для этой группы применение разработанной методологии давало наибольший эффект.
Результат
Заказчик получил детальный аналитический отчет с описанием методологий и признаков, позволяющих построить рекомендательную систему ценообразования.
Предложенный подход универсален: он может быть адаптирован для оценки стоимости автомобилей, сырьевых товаров, а также для других площадок с динамическим ценообразованием.
