.webp)
Кейсы клиентов
На базе гибридного интеллекта
Истории успеха компаний, которые трансформировали ценообразование с Pricerium
Сеть супермаркетов в Казахстане: внедрение динамического ценообразования
Более 150 супермаркетов в 16 городах Казахстана.
Проблема
✗ Отсутствие единого, основанного на данных подхода к ценообразованию в местных магазинах; ограниченная возможность адаптировать цены к географическим и ценовым кластерам при сохранении маржинальности.
Наше решение
.svg)
Динамическое ценообразование с автоматизацией на уровне магазина, учетом конкурентной среды, правилами/ограничениями ценообразования по категориям/кластерам/SKU и процессной поддержкой для «индикаторных товаров» (позиции типа KVI).
Результаты
Обеспечен рост валовой прибыли на 8–10% для отдельных товаров/групп, с положительной динамикой выручки и индекса проникновения в пилотных магазинах по сравнению с контрольными.
После масштабирования был зафиксирован медианный рост валовой прибыли более чем на 10% для тестируемых магазинов/категорий (подробности ограничены соглашением о неразглашении).
.webp)
Электронная коммерция автозапчастей: Аналитика данных для увеличения валовой прибыли за счет базовых цен и промо-скидок
Международный бизнес по электронной коммерции автозапчастей (общеевропейские операции; высокий объем заказов и распределенная складская сеть).
Проблема
✗ Количественно оценить потенциал роста продаж и валовой прибыли в ключевых категориях и понять факторы спроса, принимая во внимание ценообразование конкурентов, РРЦ и стратегию собственных торговых марок.
Наше решение
ML-оптимизация скидок с использованием транзакционных и поведенческих данных, цен/наличия конкурентов, РРЦ и каталога совместимости транспортных средств; ML-моделирование, оценка эластичности и объяснимость факторов.
Сегментация брендов по типу реакции: где корректировать базовую цену, а где использовать целевые промо-механики без снижения маржи.
Результаты
Количественная оценка потенциала роста валовой прибыли в выбранных категориях с выявлением ключевых факторов, влияющих на маржу и спрос; валовая прибыль увеличилась до 2,5 млн евро.
Был отмечен «эффект переноса»: важен выбор времени — несколько небольших снижений цен в разные дни могут увеличить трафик больше, чем одно крупное снижение «сегодня».
Отмечено, что для точного расчета конверсии/ROI необходима более детальная привязка просмотров товаров к покупкам.
.webp)
Лидер розничной торговли продуктами питания в Узбекистане: пилотное внедрение основных модулей ценообразования
140 магазинов по всему Узбекистану (супермаркеты + магазины у дома + оптовая торговля + онлайн-доставка).
Проблема
✗ Необходимость модернизации процессов ценообразования (регулярное + конкурентное + корзины KVI + акции/переоценки), а также оценка потенциала автоматизации и возможности интеграции.
Наше решение
Пилотное внедрение основных модулей: регулярное ценообразование, конкурентное ценообразование, управление корзинами/KVI, ценообразование для новых товаров и СТМ, оптимизация на основе эластичности/вероятностей и управление акциями/переоценками; а также оценка возможности сокращения трудозатрат, уменьшения человеческих ошибок и интеграции с SAP.
Результаты
Пилотный проект был расширен на большее количество магазинов, результаты были признаны положительными (подробности под NDA), и ритейлер принял решение масштабировать категории.
B2B-дистрибьютор электротехнической продукции: методология и фреймворк моделирования для автоматизации B2B-ценообразования
Крупный B2B-игрок на электротехническом рынке СНГ с многоканальными продажами (включая розничный периметр) с годовым доходом более 1,9 млрд евро
Проблема
✗ Высокая доля договорного (сделка за сделкой) ценообразования; необходимость учета множества каналов продаж (прямые B2B, дистрибуция/DIY, проектные продажи) и конкурентной динамики при сохранении управляемости и снижении транзакционных издержек.
Наше решение
Методология ценообразования и проектирование целевого процесса + дорожная карта: методология → архитектура/спецификация → разработка и внедрение платформы.
Фреймворк моделирования: сегментация/кластеризация клиентов, позиционирование цен и KVI, конкурентная динамика, оптимизация прайс-листов по каналам/сегментам, прогнозирование спроса, контрактное и индивидуализированное ценообразование (готовность платить/риск, оптимизация скидок).
Результаты
Переход к динамическому, целевому индивидуализированному ценообразованию: потенциальный рост операционной прибыли до 52%.
Потенциал роста валовой прибыли: до 6% для регулярного ценообразования; и до 15% для промоакций в массовых каналах (в качестве целевых показателей для будущей системы).
Снижение транзакционных издержек: снижение доли ценообразования, требующего индивидуальных согласований, с ~60% оборота до 10–15%.
Результаты клиентов
Ключевые показатели эффективности для внедрения Pricerium
Cтолкнулись со сложной задачей в ценообразовании?
Наши эксперты помогут вам найти лучшее решение для ваших потребностей.