📊 Цены как инструмент маркетолога 💡
На протяжении месяца мы писали о связи маркетинга и ценообразования. Сегодня делимся с вами экспертным гайдом «Все трюки ценообразования для маркетолога», где мы покажем, как применять проверенные стратегии ценообразования, чтобы повысить эффективность ваших маркетинговых кампаний. 📈
🚀 Что вы узнаете в гайде?
- Как пограничные цены влияют на поведение покупателей.
- Как ценовые линейки помогают охватить разные сегменты рынка.
- Как избежать ошибок в дифференцированном ценообразовании.
- Как рекламные акции краткосрочно увеличивают продажи.
- Как с помощью черри-пикинга извлечь выгоду из ценовой чувствительности сегментов.
🌐 Эксперты Keeprise на реальных примерах покажут, как внедрить эти техники в бизнес. Скачать можно по ссылке у нас на сайте. Материалы приходят в течение нескольких минут
На протяжении месяца мы писали о связи маркетинга и ценообразования. Сегодня делимся с вами экспертным гайдом «Все трюки ценообразования для маркетолога», где мы покажем, как применять проверенные стратегии ценообразования, чтобы повысить эффективность ваших маркетинговых кампаний. 📈
🚀 Что вы узнаете в гайде?
- Как пограничные цены влияют на поведение покупателей.
- Как ценовые линейки помогают охватить разные сегменты рынка.
- Как избежать ошибок в дифференцированном ценообразовании.
- Как рекламные акции краткосрочно увеличивают продажи.
- Как с помощью черри-пикинга извлечь выгоду из ценовой чувствительности сегментов.
🌐 Эксперты Keeprise на реальных примерах покажут, как внедрить эти техники в бизнес. Скачать можно по ссылке у нас на сайте. Материалы приходят в течение нескольких минут
Ценообразование и готовая еда: как меняется рынок завтраков в России
Тренд на потребление готовых блюд продолжает набирать популярность среди россиян, и данные исследования это подтверждают. Более трети опрошенных (39%) покупают готовые завтраки хотя бы раз в неделю, а 5% делают это каждый день. Особенно активно за готовыми блюдами обращаются молодые покупатели в возрасте от 18 до 24 лет (29% из них предпочитают готовые завтраки несколько раз в неделю) следует из данных Romir 🍳
Что покупают?
Самыми популярными готовыми завтраками стали:
- Выпечка (54%)
- Блинчики и панкейки (43%)
- Сырники (35%)
При этом «ВкусВилл» лидирует по продажам сырников (51%), а «Metro» и «Ozon Fresh» — по кашам (по 40%).
Интересно, что 41% респондентов считают, что вкус готовых завтраков сопоставим с блюдами из ресторанов, а 36% отмечают, что они напоминают домашнюю еду 🏠
💡 Драйверы покупок
По данным международных исследований, готовые блюда продолжают пользоваться популярностью благодаря своему удобству, экономии времени и денег покупателей. Большинство потребителей отмечают, что использование готовых блюд позволяет сократить время на приготовление до 30 минут, что особенно актуально в условиях современного ритма жизни. Кроме того, многие респонденты подчеркивают важность привычных и знакомых вкусов в готовой продукции, что делает ее более привлекательной для выбора 🌍
Тренд на потребление готовых блюд продолжает набирать популярность среди россиян, и данные исследования это подтверждают. Более трети опрошенных (39%) покупают готовые завтраки хотя бы раз в неделю, а 5% делают это каждый день. Особенно активно за готовыми блюдами обращаются молодые покупатели в возрасте от 18 до 24 лет (29% из них предпочитают готовые завтраки несколько раз в неделю) следует из данных Romir 🍳
Что покупают?
Самыми популярными готовыми завтраками стали:
- Выпечка (54%)
- Блинчики и панкейки (43%)
- Сырники (35%)
При этом «ВкусВилл» лидирует по продажам сырников (51%), а «Metro» и «Ozon Fresh» — по кашам (по 40%).
Интересно, что 41% респондентов считают, что вкус готовых завтраков сопоставим с блюдами из ресторанов, а 36% отмечают, что они напоминают домашнюю еду 🏠
💡 Драйверы покупок
По данным международных исследований, готовые блюда продолжают пользоваться популярностью благодаря своему удобству, экономии времени и денег покупателей. Большинство потребителей отмечают, что использование готовых блюд позволяет сократить время на приготовление до 30 минут, что особенно актуально в условиях современного ритма жизни. Кроме того, многие респонденты подчеркивают важность привычных и знакомых вкусов в готовой продукции, что делает ее более привлекательной для выбора 🌍
2024 год подходит к концу, и пора подводить итоги.
Самыми активными "чемпионами" в автоматизации и оптимизации ценообразования стали коммерческие директора розничных сетей. Их роль в авангарде очевидна: они видят потенциал технологий и понимают, как они могут трансформировать бизнес 🚀
🔍 Почему это важно?
Автоматизация ускоряет реакцию на внешние условия, влияющие на цены, даёт больше прозрачности и единства понимания между коммерческим директором и линейным персоналом. А самое главное — упрощает отчетность, увеличивая прозрачность и представление о том, какие процессы в действительности происходят внутри компании. Это открывает доступ к новой перспективе: цены больше не инструмент управления маржой или конкурентностью, а самостоятельный ресурс, который помогает компании зарабатывать больше💡
Оптимизация ценообразования даёт возможность "попасть в цель", быстро оценить потенциальный эффект от изменений, инициированных бизнесом, благодаря возможностям Big Data, не рискуя потерять клиентов от ценовых экспериментов на полках 📊
Мы научились лучше слышать друг друга.
Следующий цикл публикаций будет посвящён проблемам коммерческих директоров и тому, как ценообразование может помочь им в принятии решений. Stay tuned! 👀
Самыми активными "чемпионами" в автоматизации и оптимизации ценообразования стали коммерческие директора розничных сетей. Их роль в авангарде очевидна: они видят потенциал технологий и понимают, как они могут трансформировать бизнес 🚀
🔍 Почему это важно?
Автоматизация ускоряет реакцию на внешние условия, влияющие на цены, даёт больше прозрачности и единства понимания между коммерческим директором и линейным персоналом. А самое главное — упрощает отчетность, увеличивая прозрачность и представление о том, какие процессы в действительности происходят внутри компании. Это открывает доступ к новой перспективе: цены больше не инструмент управления маржой или конкурентностью, а самостоятельный ресурс, который помогает компании зарабатывать больше💡
Оптимизация ценообразования даёт возможность "попасть в цель", быстро оценить потенциальный эффект от изменений, инициированных бизнесом, благодаря возможностям Big Data, не рискуя потерять клиентов от ценовых экспериментов на полках 📊
Мы научились лучше слышать друг друга.
Следующий цикл публикаций будет посвящён проблемам коммерческих директоров и тому, как ценообразование может помочь им в принятии решений. Stay tuned! 👀
💬 Однажды Уоррен Баффет сказал:
«Самое важное решение в бизнесе — это цена. Если вы можете повышать цены, не теряя клиентов, у вас отличный бизнес. Если же каждое повышение на 10% вызывает у вас тревогу, о бизнесе стоит побеспокоиться».
Эффективные стратегии ценообразования могут увеличить выручку на 2–7%.
Большинство отечественных компаний отслеживают цены конкурентов только на небольшой объём трафикообразующих товаров — тех, что привлекают основную массу покупателей. Это только вершина айсберга, а весь потенциал ценообразования скрыт под поверхностью воды. Важно не только следить за ценами на эти ключевые товары, но и разработать стратегию для всей продуктовой линейки.💡
Что делать с остальным ассортиментом? 🤔
1. Разделить товары на категории, опираясь на спрос и историю продаж. Анализируйте прошлые данные, чтобы выявить закономерности — например, какие товары чаще покупают вместе и в какое время года они особенно востребованы. 🗂
2. Сформировать ценовые правила для каждой группы. Стоит ли давать скидку на весь ассортимент? Лучше выделить ключевые товары для акций и установить на них специальные цены, одновременно повышая цену на сопутствующие товары. Так поступают с принтерами, делая скидку на основной товар, и повышая цены на чернила. 🎯
3. Индивидуализировать подход к регионам. В идеале для каждой зоны нужно адаптировать цены с учётом местного спроса и конкуренции. Это может повысить эффективность вашей ценовой политики. Amazon применяет различные ценовые стратегии в зависимости от региона. Стоимость некоторых товаров может быть выше в регионах с меньшей конкуренцией или высокими затратами на доставку. 🌍
Добиться успеха в ценообразовании можно через автоматизацию: Учитывать все эти факторы вручную для большого количества SKU сложно. Специально для этого мы разработали KeepRise. Система автоматизирует процессы ценообразования и анализа спроса, освобождает от рутины и находит дополнительные точки роста прибыли. Скоро мы подробнее покажем его работу на практике и расскажем, как использовать инструмент в бизнесе! 💼
«Самое важное решение в бизнесе — это цена. Если вы можете повышать цены, не теряя клиентов, у вас отличный бизнес. Если же каждое повышение на 10% вызывает у вас тревогу, о бизнесе стоит побеспокоиться».
Эффективные стратегии ценообразования могут увеличить выручку на 2–7%.
Большинство отечественных компаний отслеживают цены конкурентов только на небольшой объём трафикообразующих товаров — тех, что привлекают основную массу покупателей. Это только вершина айсберга, а весь потенциал ценообразования скрыт под поверхностью воды. Важно не только следить за ценами на эти ключевые товары, но и разработать стратегию для всей продуктовой линейки.💡
Что делать с остальным ассортиментом? 🤔
1. Разделить товары на категории, опираясь на спрос и историю продаж. Анализируйте прошлые данные, чтобы выявить закономерности — например, какие товары чаще покупают вместе и в какое время года они особенно востребованы. 🗂
2. Сформировать ценовые правила для каждой группы. Стоит ли давать скидку на весь ассортимент? Лучше выделить ключевые товары для акций и установить на них специальные цены, одновременно повышая цену на сопутствующие товары. Так поступают с принтерами, делая скидку на основной товар, и повышая цены на чернила. 🎯
3. Индивидуализировать подход к регионам. В идеале для каждой зоны нужно адаптировать цены с учётом местного спроса и конкуренции. Это может повысить эффективность вашей ценовой политики. Amazon применяет различные ценовые стратегии в зависимости от региона. Стоимость некоторых товаров может быть выше в регионах с меньшей конкуренцией или высокими затратами на доставку. 🌍
Добиться успеха в ценообразовании можно через автоматизацию: Учитывать все эти факторы вручную для большого количества SKU сложно. Специально для этого мы разработали KeepRise. Система автоматизирует процессы ценообразования и анализа спроса, освобождает от рутины и находит дополнительные точки роста прибыли. Скоро мы подробнее покажем его работу на практике и расскажем, как использовать инструмент в бизнесе! 💼
📈 Как сохранить контроль над ценообразованием при расширении торговой сети?
Каждый день заголовки пестрят новостями об открытии новых магазинов в регионах. В компании за это отвечает специальный человек, и чаще всего он подчиняется коммерческому директору. 🏙
Но как сохранить контроль над ценообразованием при территориальной или канальной экспансии? Обычные методы — скидки и реклама на открытие — работают, но что если подойти стратегически и рассчитать потенциал новой точки с помощью грамотного ценообразования? Разберём несколько стратегий:
1. Приоритизированная переоценка
Покупатели, когда магазин открывается в новом для себя районе, сравнивают цены с конкурентами, поэтому оперативная переоценка в первые месяцы работы помогает завоевать спрос и сформировать лояльность у клиентов.💡
2. Референсы из соседних магазинов
Некоторые сети, расширяясь географически (например, открывая точки в соседнем районе), опираются на данные уже существующих магазинов. Это помогает учитывать особенности спроса в похожих локациях и избегать ошибок. В случаях, когда новые точки открывались в похожих районах с аналогичной клиентской базой, магазины могут практически дублировать друг друга по ассортименту и ценообразованию. Если новые точки открываются быстро, можно прибегнуть к практике воспроизведения архитектуры референтного магазина на новом месте. 🏪
3. Грамотное промо на открытие через KVI
При промо-кампаниях по открытию применяют стратегию со скидками с акцентом на ключевые товары (KVI). Вместо массового предоставления скидок на весь ассортимент, компании сосредоточиваются на трафикообразующих позициях. Это помогает увеличить поток покупателей и сформировать нужное ценовое позиционирование.💰
Каждый день заголовки пестрят новостями об открытии новых магазинов в регионах. В компании за это отвечает специальный человек, и чаще всего он подчиняется коммерческому директору. 🏙
Но как сохранить контроль над ценообразованием при территориальной или канальной экспансии? Обычные методы — скидки и реклама на открытие — работают, но что если подойти стратегически и рассчитать потенциал новой точки с помощью грамотного ценообразования? Разберём несколько стратегий:
1. Приоритизированная переоценка
Покупатели, когда магазин открывается в новом для себя районе, сравнивают цены с конкурентами, поэтому оперативная переоценка в первые месяцы работы помогает завоевать спрос и сформировать лояльность у клиентов.💡
2. Референсы из соседних магазинов
Некоторые сети, расширяясь географически (например, открывая точки в соседнем районе), опираются на данные уже существующих магазинов. Это помогает учитывать особенности спроса в похожих локациях и избегать ошибок. В случаях, когда новые точки открывались в похожих районах с аналогичной клиентской базой, магазины могут практически дублировать друг друга по ассортименту и ценообразованию. Если новые точки открываются быстро, можно прибегнуть к практике воспроизведения архитектуры референтного магазина на новом месте. 🏪
3. Грамотное промо на открытие через KVI
При промо-кампаниях по открытию применяют стратегию со скидками с акцентом на ключевые товары (KVI). Вместо массового предоставления скидок на весь ассортимент, компании сосредоточиваются на трафикообразующих позициях. Это помогает увеличить поток покупателей и сформировать нужное ценовое позиционирование.💰
Крупная торговая сеть часто напоминает локомотив, которым трудно быстро маневрировать в условиях динамично меняющегося рынка. Автоматизация и оптимизация централизованного ценообразования помогают компании уверенно входить во все повороты. 🚂
⏳ Сокращение времени на переоценку
Автоматизированные системы могут пересчитывать цены в ответ на изменения в ценах конкурентов или поставщиков за несколько секунд. Раньше этот процесс занимал часы или даже дни. Компании теряли выручку. Теперь, благодаря автоматизации, изменения можно вносить практически в реальном времени. У компаний, которые используют автоматизацию растёт конкурентоспособность и увеличиваются ключевые показатели, за счёт оптимальных цен.
❌ Отсутствие ручных ошибок
Человеческий фактор всегда является риском в процессе ценообразования, особенно при работе с большими объёмами данных. Автоматизация минимизирует этот риск, поскольку алгоритмы применяют заранее заданные правила и исключают возможность ошибок, связанных с ручной аналитикой.
🧪 Простое тестирования новых гипотез
Компании могут протестировать новую ценовую стратегию — например, временные скидки или повышение цен на товары с низкой эластичностью — через моделирование в системе систему ЦО. Системы автоматизации и оптимизации позволяют тестировать изменения, не применяя цены на реальный ассортимент.
🔍 Прозрачность процесса
Каждое изменение цены можно проследить до мелочей: почему оно было сделано, какие данные были учтены и как это повлияло на итоговое решение. Это помогает избежать хаоса, когда разные отделы вносят свои правки, и позволяет каждому участнику процесса видеть, как было принято каждое решение.
⏳ Сокращение времени на переоценку
Автоматизированные системы могут пересчитывать цены в ответ на изменения в ценах конкурентов или поставщиков за несколько секунд. Раньше этот процесс занимал часы или даже дни. Компании теряли выручку. Теперь, благодаря автоматизации, изменения можно вносить практически в реальном времени. У компаний, которые используют автоматизацию растёт конкурентоспособность и увеличиваются ключевые показатели, за счёт оптимальных цен.
❌ Отсутствие ручных ошибок
Человеческий фактор всегда является риском в процессе ценообразования, особенно при работе с большими объёмами данных. Автоматизация минимизирует этот риск, поскольку алгоритмы применяют заранее заданные правила и исключают возможность ошибок, связанных с ручной аналитикой.
🧪 Простое тестирования новых гипотез
Компании могут протестировать новую ценовую стратегию — например, временные скидки или повышение цен на товары с низкой эластичностью — через моделирование в системе систему ЦО. Системы автоматизации и оптимизации позволяют тестировать изменения, не применяя цены на реальный ассортимент.
🔍 Прозрачность процесса
Каждое изменение цены можно проследить до мелочей: почему оно было сделано, какие данные были учтены и как это повлияло на итоговое решение. Это помогает избежать хаоса, когда разные отделы вносят свои правки, и позволяет каждому участнику процесса видеть, как было принято каждое решение.
Представьте, что вы заходите в магазин или ресторан. Первое, на что обращаете внимание, — это атмосфера: чисто ли, аккуратно ли расставлены товары, удобно ли всё расположено. Но вот наступает момент истины — взгляд падает на ценники. И они сразу же дают понять, стоит ли вам оставаться или лучше уйти. Правильное ценовое позиционирование создаёт ощущение комфорта и готовности совершить покупку. Ошибки или несоответствия в нём вызывают желание покинуть магазин, который не подходит нам 🛍
Цены говорят сами за себя, они задают тон и формируют восприятие. Но как бизнесам удаётся добиться правильного позиционирования через цену? Существует несколько стратегий ценового позиционирования 🎯
📌 Ценовое лидерство
Это стратегия, когда товары или услуги предлагаются по более низким ценам, чем у конкурентов. Привлекает массового потребителя и предполагает высокий объём продаж. Вспомните «Пятёрочку», которая за счёт низких цен собирает огромные потоки покупателей. Однако такие компании вынуждены работать с небольшой маржой и масштабировать продажи 🔄
📌 Премиум-ценообразование
Противоположный подход, при котором товары позиционируются как высококачественные и элитные. Цена выше средней по рынку, создавая ощущение эксклюзивности. Пример — «Азбука Вкуса», где продукты высокого качества стоят значительно дороже 💎
📌 Среднее ценовое позиционирование
Баланс между ценой и качеством. Продукты по средним рыночным ценам ориентированы на широкую аудиторию. Например, гипермаркеты «Лента», «О'Кей» — товары здесь представлены по ценам, которые устраивают большую часть покупателей, обеспечивая комфортное соотношение цены и качества ⚖️
В ритейле можно использовать несколько приёмов, для того, чтобы удерживать ценовое позиционирование 🤔
🎨 Продуктовое разнообразие
Эта методика помогает бизнесу предлагать несколько вариантов одного и того же продукта по разным ценам, сохраняя общее позиционирование. Например, SaaS-компании часто предлагают тарифы от базового до премиум, с расширенными возможностями. В ритейле, например, магазин может предложить несколько вариантов молока — обычное, органическое, безлактозное — каждое с разной ценой 🥛
🧠 Психологическое ценообразование
Округление цен помогает сохранить маржу, создавая нужное ценовое восприятие. Всем известные «999 рублей вместо 1000» работают: разница минимальна, но восприятие цены товара меняется ✨
🤖 Автоматизация ценообразования
Современные платформы могут учитывать условия рынка, учитывать цены конкурентов и в реальном времени корректировать цены в зависимости от выбранной стратегии ценового позиционирования. Например, чтобы поддерживать ценовое позиционирование, компания может настроить автоматическое правило — всегда устанавливать цены на KVI чуть ниже, чем у конкурентов 🚀
Цены говорят сами за себя, они задают тон и формируют восприятие. Но как бизнесам удаётся добиться правильного позиционирования через цену? Существует несколько стратегий ценового позиционирования 🎯
📌 Ценовое лидерство
Это стратегия, когда товары или услуги предлагаются по более низким ценам, чем у конкурентов. Привлекает массового потребителя и предполагает высокий объём продаж. Вспомните «Пятёрочку», которая за счёт низких цен собирает огромные потоки покупателей. Однако такие компании вынуждены работать с небольшой маржой и масштабировать продажи 🔄
📌 Премиум-ценообразование
Противоположный подход, при котором товары позиционируются как высококачественные и элитные. Цена выше средней по рынку, создавая ощущение эксклюзивности. Пример — «Азбука Вкуса», где продукты высокого качества стоят значительно дороже 💎
📌 Среднее ценовое позиционирование
Баланс между ценой и качеством. Продукты по средним рыночным ценам ориентированы на широкую аудиторию. Например, гипермаркеты «Лента», «О'Кей» — товары здесь представлены по ценам, которые устраивают большую часть покупателей, обеспечивая комфортное соотношение цены и качества ⚖️
В ритейле можно использовать несколько приёмов, для того, чтобы удерживать ценовое позиционирование 🤔
🎨 Продуктовое разнообразие
Эта методика помогает бизнесу предлагать несколько вариантов одного и того же продукта по разным ценам, сохраняя общее позиционирование. Например, SaaS-компании часто предлагают тарифы от базового до премиум, с расширенными возможностями. В ритейле, например, магазин может предложить несколько вариантов молока — обычное, органическое, безлактозное — каждое с разной ценой 🥛
🧠 Психологическое ценообразование
Округление цен помогает сохранить маржу, создавая нужное ценовое восприятие. Всем известные «999 рублей вместо 1000» работают: разница минимальна, но восприятие цены товара меняется ✨
🤖 Автоматизация ценообразования
Современные платформы могут учитывать условия рынка, учитывать цены конкурентов и в реальном времени корректировать цены в зависимости от выбранной стратегии ценового позиционирования. Например, чтобы поддерживать ценовое позиционирование, компания может настроить автоматическое правило — всегда устанавливать цены на KVI чуть ниже, чем у конкурентов 🚀
Заполните форму прямо в мессенджере, и мы вышлем вам руководство по автоматизации ценообразования на почту 📲
В этот раз делимся комплексным руководством по автоматизации ценообразования. Содержание:
📊 Кластеризация и сегментация — рассмотрим как подготовить магазины и ассортимент к автоматизации
📈 Интеграция данных — разберёмся, как происходит сбор и обработка данных
⚙️ Стандартизация процессов — познакомимся с методами, которые помогут минимизировать ошибки и сбои
💡 Путь к инновациям — ответим на вопрос, возможно ли внедрение машинного обучения и ARL-анализа в свою инфраструктуру без автоматизации
В материале эксперты рассматривают теоретические и практические стороны автоматизации: Зачем компании автоматизируют цены? Как подготовиться к автоматизации? К каким результатам приходят после внедрения новых стратегий в работу с ценами?
🌐 Скачать материал можно по кнопке ниже
P.S. Обычно письма доходят быстро, но иногда почтовые сервера дают сбой и отправка может задерживаться до нескольких минут
В этот раз делимся комплексным руководством по автоматизации ценообразования. Содержание:
📊 Кластеризация и сегментация — рассмотрим как подготовить магазины и ассортимент к автоматизации
📈 Интеграция данных — разберёмся, как происходит сбор и обработка данных
⚙️ Стандартизация процессов — познакомимся с методами, которые помогут минимизировать ошибки и сбои
💡 Путь к инновациям — ответим на вопрос, возможно ли внедрение машинного обучения и ARL-анализа в свою инфраструктуру без автоматизации
В материале эксперты рассматривают теоретические и практические стороны автоматизации: Зачем компании автоматизируют цены? Как подготовиться к автоматизации? К каким результатам приходят после внедрения новых стратегий в работу с ценами?
🌐 Скачать материал можно по кнопке ниже
P.S. Обычно письма доходят быстро, но иногда почтовые сервера дают сбой и отправка может задерживаться до нескольких минут
Друзья, а хотите разбор ваших ситуаций в торговле? Плохо продается товар, категория не перформит, не получается разогнать товарооборот в конкретном магазине и т.д.
Anonymous Poll
86%
Да
14%
Нет
🚀 Делимся материалом по ценообразованию от эксперта!
Сегодня хотим рассказать о статье, которой с нами поделился Дмитрий Окладников, специалист в области экономики и ценообразования
📈 Как затраты влияют на оптимальную цену товара?
В своей статье Дмитрий раскрывает секреты ценообразования для максимизации прибыли, объясняет, почему постоянные затраты не стоит учитывать при определении цены, и приводит реальные кейсы, где переменные расходы напрямую влияют на оптимальные значения цен
В статье подробно рассмотрены примеры, когда изменение условий (например, налогов или комиссий маркетплейсов) требует корректировки оптимальной цены, чтобы сохранить прибыльность бизнеса
📢 Благодарим Дмитрия за интересный материал! Полный текст можно прочитать по ссылке
Если у вас есть полезные статьи или исследования, делитесь с нами — мы будем рады опубликовать их и отметить вас в посте!
Сегодня хотим рассказать о статье, которой с нами поделился Дмитрий Окладников, специалист в области экономики и ценообразования
📈 Как затраты влияют на оптимальную цену товара?
В своей статье Дмитрий раскрывает секреты ценообразования для максимизации прибыли, объясняет, почему постоянные затраты не стоит учитывать при определении цены, и приводит реальные кейсы, где переменные расходы напрямую влияют на оптимальные значения цен
В статье подробно рассмотрены примеры, когда изменение условий (например, налогов или комиссий маркетплейсов) требует корректировки оптимальной цены, чтобы сохранить прибыльность бизнеса
📢 Благодарим Дмитрия за интересный материал! Полный текст можно прочитать по ссылке
Если у вас есть полезные статьи или исследования, делитесь с нами — мы будем рады опубликовать их и отметить вас в посте!
Друзья-читатели!
Многие из вас имеют знания и умения, которые вы наработали за годы практики в ритейле, производстве, оптовых продажах и не только. Эти знания и умения могут быть полезны другим компаниям на рынке. Предлагаем их вам капитализировать!
Но, как говорят, протяни удочку, а не рыбу 🙂 Поэтому мы запускаем бесплатную помощь заинтересованным в организации своего бизнеса или высокооплачиваемой частной практики в области ценообразования и смежной с ней.
Это пилотный проект для нас, поэтому мы наберем узкий круг участников. Чтобы узнать подробности регистрируйтесь на вебинар в следующий четверг 21 ноября в 11:00. На вебинаре мы презентуем инициативу и ответим на все ваши вопросы.
Для регистрации, пожалуйста, заполните форму по ссылке.
Многие из вас имеют знания и умения, которые вы наработали за годы практики в ритейле, производстве, оптовых продажах и не только. Эти знания и умения могут быть полезны другим компаниям на рынке. Предлагаем их вам капитализировать!
Но, как говорят, протяни удочку, а не рыбу 🙂 Поэтому мы запускаем бесплатную помощь заинтересованным в организации своего бизнеса или высокооплачиваемой частной практики в области ценообразования и смежной с ней.
Это пилотный проект для нас, поэтому мы наберем узкий круг участников. Чтобы узнать подробности регистрируйтесь на вебинар в следующий четверг 21 ноября в 11:00. На вебинаре мы презентуем инициативу и ответим на все ваши вопросы.
Для регистрации, пожалуйста, заполните форму по ссылке.
📌 Что такое прозрачное ценообразование и какие проблемы возникают, если не использовать его?
Прозрачное ценообразование предполагает, что процесс формирования цены понятен и поддается проверке. Любой, у кого есть доступ к данным, может увидеть логику расчета цены.
Возможность реализации прозрачного ценообразования зависит от того, каким способом устанавливаются цены в компании:
Rule Based ценообразование - основано на логических правилах и четких алгоритмах. Для каждой категории товаров (SKU) прописаны формулы, которые можно воспроизвести, имея доступ к данным. Такое ценообразование можно сделать прозрачным, чтобы любой, кто разбирается в логике, мог отследить, как сформировалась новая цена.
Экспертное ценообразование более субъективно. Здесь решение принимает конкретный специалист на основе опыта и собственного понимания рынка. Такая модель непрозрачна: нет четких правил, и другим сотрудникам сложно понять, как именно формируется цена. Возникают дополнительные риски - если эксперт увольняется или уходит на больничный, его подход к ценообразованию может потереться. Стратегия сильно зависима от человеческого фактора.
Ценообразование на основе машинного обучения (ML) - также сложно назвать полностью прозрачным. Логика формирования цены скрыта в сложных математических моделях. Хотя формально восстановить цену возможно, понимание «логики» таких цен становится проблемой для стороннего наблюдателя.
Какие риски несет отсутствие прозрачного ценообразования?
🛑 Ошибки
Без прозрачных правил цена может быть установлена вне политики компании, и это сложно отследить. Интуитивный подход или непрозрачная модель ML затрудняет контроль над правильностью цены, и отклонения могут остаться незамеченными.
🚦 Сложности с контролем
Когда процесс ценообразования непрозрачен, проверить обоснованность установленных цен сложнее. В критических ситуациях может приводить к тому, что для достижения целевых показателей, например, по оборачиваемости, могут возникнуть необоснованные скидки, из-за которых товар продаться в минус.
🐢 Медленная реакция на рынок
При непрозрачном подходе экстренные переоценки усложняются: нужно перепроверить все правила, найти причины предыдущих изменений. Реакция замедляется и компания не зарабатывает на изменениях, а теряет деньги в критические моменты.
Прозрачное ценообразование предполагает, что процесс формирования цены понятен и поддается проверке. Любой, у кого есть доступ к данным, может увидеть логику расчета цены.
Возможность реализации прозрачного ценообразования зависит от того, каким способом устанавливаются цены в компании:
Rule Based ценообразование - основано на логических правилах и четких алгоритмах. Для каждой категории товаров (SKU) прописаны формулы, которые можно воспроизвести, имея доступ к данным. Такое ценообразование можно сделать прозрачным, чтобы любой, кто разбирается в логике, мог отследить, как сформировалась новая цена.
Экспертное ценообразование более субъективно. Здесь решение принимает конкретный специалист на основе опыта и собственного понимания рынка. Такая модель непрозрачна: нет четких правил, и другим сотрудникам сложно понять, как именно формируется цена. Возникают дополнительные риски - если эксперт увольняется или уходит на больничный, его подход к ценообразованию может потереться. Стратегия сильно зависима от человеческого фактора.
Ценообразование на основе машинного обучения (ML) - также сложно назвать полностью прозрачным. Логика формирования цены скрыта в сложных математических моделях. Хотя формально восстановить цену возможно, понимание «логики» таких цен становится проблемой для стороннего наблюдателя.
Какие риски несет отсутствие прозрачного ценообразования?
🛑 Ошибки
Без прозрачных правил цена может быть установлена вне политики компании, и это сложно отследить. Интуитивный подход или непрозрачная модель ML затрудняет контроль над правильностью цены, и отклонения могут остаться незамеченными.
🚦 Сложности с контролем
Когда процесс ценообразования непрозрачен, проверить обоснованность установленных цен сложнее. В критических ситуациях может приводить к тому, что для достижения целевых показателей, например, по оборачиваемости, могут возникнуть необоснованные скидки, из-за которых товар продаться в минус.
🐢 Медленная реакция на рынок
При непрозрачном подходе экстренные переоценки усложняются: нужно перепроверить все правила, найти причины предыдущих изменений. Реакция замедляется и компания не зарабатывает на изменениях, а теряет деньги в критические моменты.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
К технологиям на базе ИИ можно относиться по-разному, но если они уже дошли до Олимпа и эта длинная цепочка коммуникаций замкнулась выражением "Использование искусственного интеллекта - одно из главных...", – это следствие ряда успехов.
Обсуждения вокруг вопроса "Внедрять или не внедрять?", а если внедрять, то где это профицитно, по-прежнему не стихают, а скорее напротив, набирают популярность. Самими продавцами разных ИИ-решений транслируется идея "подорожника", который нужно приложить к проблемной зоне и травма заживет. Судя по СМИ и фрагментам дискуссий (тут может быть поправка на ошибку выжившего - с радостью почитаем ваши комментарии) – самые широкие наборы инструментов на сегодняшний день представлены для рекрутинга, маркетинга, отдела продаж и логистики. Все по той же логике, рекрутинг – самая наболевшая тема, отечественный маркетинг тоже плагиатит то, что на западе использовалось еще лет 30 назад (В лучшем случае) и т.д.
Что же с ценообразованием? В июле 21 года (По меркам ИИ - столетие назад) на сайте BCG вышла статья - "Why AI Transformations Should Start with Pricing". Если очень коротко - вернуть инвестиции в ИИ можно быстрее всего с помощью ценообразования. Идея несложная для усвоения и крайне логичная. Цены являются результатом всей предшествующей цепи действий и любое изменение в предшествующем элементе меняет и результат. Ниже я представлю вам график, который эта статья транслирует. Что в нем важно?
📍 Опрос проводился на компаниях с выручкой 10 млрд. $+, т.е. по общемировой классификации это компании "Крупные".
📍 Есть два ключевых тезиса, который можно из него заключить:
- Начать внедрять ИИ с ценообразования - безопаснее, чем в других областях (Вероятность того, что вы получите "хоть что-то" вместо "ничего" - 87%)
- Over 100 млн. $ - понятие растяжимое и хотелось бы подробнее узнать у самих BCG, какая была верхняя планка у этой истории. Тем не менее на 12% чаще встречаем ситуацию, где ИИ для ценообразования возвращает инвестиции быстрее остальных.
Это все здорово, и слово график мне нравится и слово многообещающий тоже. Остается только понять, что это за зверь такой - "Ценообразование на базе искусственного интеллекта". За весь рынок говорить бессмысленно, практики использования у всех разные. Сразу предупредим – рассказ будет с точки зрения возможностей для бизнеса, а не ML-экспертизы. Но это уже в следующий раз. Напоминаю, что с нами можно связаться и если ваша выручка >5 млрд. – более предметно обсудить возможности решения ваших болей с помощью нашей системы. Написать можно сюда - @personeadmin
Обсуждения вокруг вопроса "Внедрять или не внедрять?", а если внедрять, то где это профицитно, по-прежнему не стихают, а скорее напротив, набирают популярность. Самими продавцами разных ИИ-решений транслируется идея "подорожника", который нужно приложить к проблемной зоне и травма заживет. Судя по СМИ и фрагментам дискуссий (тут может быть поправка на ошибку выжившего - с радостью почитаем ваши комментарии) – самые широкие наборы инструментов на сегодняшний день представлены для рекрутинга, маркетинга, отдела продаж и логистики. Все по той же логике, рекрутинг – самая наболевшая тема, отечественный маркетинг тоже плагиатит то, что на западе использовалось еще лет 30 назад (В лучшем случае) и т.д.
Что же с ценообразованием? В июле 21 года (По меркам ИИ - столетие назад) на сайте BCG вышла статья - "Why AI Transformations Should Start with Pricing". Если очень коротко - вернуть инвестиции в ИИ можно быстрее всего с помощью ценообразования. Идея несложная для усвоения и крайне логичная. Цены являются результатом всей предшествующей цепи действий и любое изменение в предшествующем элементе меняет и результат. Ниже я представлю вам график, который эта статья транслирует. Что в нем важно?
📍 Опрос проводился на компаниях с выручкой 10 млрд. $+, т.е. по общемировой классификации это компании "Крупные".
📍 Есть два ключевых тезиса, который можно из него заключить:
- Начать внедрять ИИ с ценообразования - безопаснее, чем в других областях (Вероятность того, что вы получите "хоть что-то" вместо "ничего" - 87%)
- Over 100 млн. $ - понятие растяжимое и хотелось бы подробнее узнать у самих BCG, какая была верхняя планка у этой истории. Тем не менее на 12% чаще встречаем ситуацию, где ИИ для ценообразования возвращает инвестиции быстрее остальных.
Это все здорово, и слово график мне нравится и слово многообещающий тоже. Остается только понять, что это за зверь такой - "Ценообразование на базе искусственного интеллекта". За весь рынок говорить бессмысленно, практики использования у всех разные. Сразу предупредим – рассказ будет с точки зрения возможностей для бизнеса, а не ML-экспертизы. Но это уже в следующий раз. Напоминаю, что с нами можно связаться и если ваша выручка >5 млрд. – более предметно обсудить возможности решения ваших болей с помощью нашей системы. Написать можно сюда - @personeadmin
Есть профессия такая - промты писать. А именно формировать запрос к ИИ таким образом, чтобы он выдавал какой-то вменяемый результат.
С ценообразованием на базе ИИ похожая история, только вместо промта – нужны данные о трансакциях и номенклатуре. Чем их больше и качественнее - тем лучше. В KeepRise у нас философия индивидуализма и кастома, т.е. каждый бизнес - сущность отдельная, поэтому и подход тут свой.
Представьте, что ваша цена - эта лучшая версия себя. Актуальнее, выполняет KPI эффективнее, нравится как рынку, так и вам самим. ИИ с данными тут что-то вроде инъекции. Одновременно получить максимум маржи и продаж не выйдет - это мутант. А вот найти такую цену, которая будет давать максимум прибыли - вполне реально. Цена всегда эффективна в контексте задач компании. Если прожектор светит со стороны продаж - лучшей будет цена, которая максимизирует этот показатель.
Хорошая новость в том, что ИИ уже позволяет такие KPI для цен ставить и достигать солидных результатов. 🔥
Более того, можно разделить ассортимент и для каждой группы цен генерировать свои задачи. Например, KVI отвечает за лидогенерацию и мы заинтересованы в максимизации продаж при определенном уровне наценки.
Есть и другие варианты. Например, маржа в категории очень сильно проседает. Пробовали уже по-всякому: поставщиков меняли, баланс сегментов внутри тоже, с ценами экспериментировали, но к конкретному результату так и не пришли. Есть целый модуль который эту проблему может преодолеть. По сути, он считает сразу все варианты цен, сравнивая их эффективности в заданном бизнесом и данными контекстом, перераспределяя спрос на более маржинальные SKU. Эти инструменты доступны уже сейчас.
Конкретно KeepRise пользуется таким ответвлением ИИ как Machine- Learning. Подробнее про это - в следующем посте.
Больше мы так пропадать не будем, а чтобы наверстать упущенное - до Нового Года публикации будут выходить в усиленном темпе. ❤️
С ценообразованием на базе ИИ похожая история, только вместо промта – нужны данные о трансакциях и номенклатуре. Чем их больше и качественнее - тем лучше. В KeepRise у нас философия индивидуализма и кастома, т.е. каждый бизнес - сущность отдельная, поэтому и подход тут свой.
Представьте, что ваша цена - эта лучшая версия себя. Актуальнее, выполняет KPI эффективнее, нравится как рынку, так и вам самим. ИИ с данными тут что-то вроде инъекции. Одновременно получить максимум маржи и продаж не выйдет - это мутант. А вот найти такую цену, которая будет давать максимум прибыли - вполне реально. Цена всегда эффективна в контексте задач компании. Если прожектор светит со стороны продаж - лучшей будет цена, которая максимизирует этот показатель.
Хорошая новость в том, что ИИ уже позволяет такие KPI для цен ставить и достигать солидных результатов. 🔥
Более того, можно разделить ассортимент и для каждой группы цен генерировать свои задачи. Например, KVI отвечает за лидогенерацию и мы заинтересованы в максимизации продаж при определенном уровне наценки.
Есть и другие варианты. Например, маржа в категории очень сильно проседает. Пробовали уже по-всякому: поставщиков меняли, баланс сегментов внутри тоже, с ценами экспериментировали, но к конкретному результату так и не пришли. Есть целый модуль который эту проблему может преодолеть. По сути, он считает сразу все варианты цен, сравнивая их эффективности в заданном бизнесом и данными контекстом, перераспределяя спрос на более маржинальные SKU. Эти инструменты доступны уже сейчас.
Конкретно KeepRise пользуется таким ответвлением ИИ как Machine- Learning. Подробнее про это - в следующем посте.
Больше мы так пропадать не будем, а чтобы наверстать упущенное - до Нового Года публикации будут выходить в усиленном темпе. ❤️
📍 Что дает ML для ценообразования компаний?
На последней презентации Chat-GPT 4o продемонстрировали как мгновенно ИИ способен считывать текст с книги, а главное - формировать краткий вывод по этому тексту. Текст - входящие данные, а вывод - это запрос. Если вы просто попросите "Дай лучшую цену", то самым правильным ответом будет "А лучшую для чего?". Поэтому голубая мечта в виде системы, которая сама рекомендует идеальные цены - это либо не очень хитрый трюк, удовлетворяющий несформированный запрос клиента, либо в корне неверная трактовка принципа работы ценообразования. Все как у классиков: "А может быть, сегодня – стулья, а завтра – деньги?"
ML, что в буквальном переводе значит "Машинное обучение". Представим себе двух людей, которые знают как играть в шахматы и играют друг с другом. При этом, по началу они не способны оценить - выгодная у них позиция или нет. Делая определенную последовательность ходов один побеждает, а второй проигрывает. Тот, кто проиграл внимательно изучает партию и находит ошибку - свой роковой ход. Не допуская её, он побеждает. Так вот лучшая последовательность ходов в конкретных ситуациях - это результат работы ML.
Его коренное отличие в том, что он способен сравнить между собой качество всех возможных цен для достижения конкретной задачи. Прошу простить за финальную аналогию, но она самая понятная, т.к. всеми пройденная:
Все варианты цен - это сперматозоиды. До яйцеклетки в итоге добирается та цена, которая лучше остальных работает в конкретной среде. Мало того, что вариантов цен много, так еще и процесс этот из раза в раз повторяется, чтобы точно понять, что именно эта цена постоянно выигрывает. Это описание процесса работы оптимизации. Условный результат работы таков: цена Х достигла лучшего результата на 20 раз больше, чем цена Y, поэтому цена Х - лучшая в этом контексте.
Рассматривать это как рекомендацию? Ну только если вам очень сильно этого хочется. Контекст будет меняться, а где-то и цели вашего бизнеса будут сильно на это влиять, поэтому поле деятельности аналитика по ценообразованию здесь смещается с регулярных расчетов -> учет дополнительных нюансов и создание правильного вектора поиска. Сам правильный вектор вам никто не подскажет.
В будущем можно себе представить конечно и машину, которая будет определять, куда лучше двигаться в конкретном рынке. Инвестировать маржу завоевывая рынок или сохранять долю, выводить новый ассортимент или работать над СТМ. Но пока такой машины нет - не будет и машины, которая полностью автономно принимает решение о ценах, так как цены, в первую очередь - это отражение ваших стратегических намерений.
Если вам все это понятно и не терпится внедрить такой инструмент расчета цен - пишите, традиционно, @revenuemaker . Будем рады помочь и рассказать больше о работе ML-моделей в KeepRise.ru.
А в следующий раз поговорим о пакетной оптимизации, там еще интереснее ситуация. 😁
На последней презентации Chat-GPT 4o продемонстрировали как мгновенно ИИ способен считывать текст с книги, а главное - формировать краткий вывод по этому тексту. Текст - входящие данные, а вывод - это запрос. Если вы просто попросите "Дай лучшую цену", то самым правильным ответом будет "А лучшую для чего?". Поэтому голубая мечта в виде системы, которая сама рекомендует идеальные цены - это либо не очень хитрый трюк, удовлетворяющий несформированный запрос клиента, либо в корне неверная трактовка принципа работы ценообразования. Все как у классиков: "А может быть, сегодня – стулья, а завтра – деньги?"
ML, что в буквальном переводе значит "Машинное обучение". Представим себе двух людей, которые знают как играть в шахматы и играют друг с другом. При этом, по началу они не способны оценить - выгодная у них позиция или нет. Делая определенную последовательность ходов один побеждает, а второй проигрывает. Тот, кто проиграл внимательно изучает партию и находит ошибку - свой роковой ход. Не допуская её, он побеждает. Так вот лучшая последовательность ходов в конкретных ситуациях - это результат работы ML.
Его коренное отличие в том, что он способен сравнить между собой качество всех возможных цен для достижения конкретной задачи. Прошу простить за финальную аналогию, но она самая понятная, т.к. всеми пройденная:
Все варианты цен - это сперматозоиды. До яйцеклетки в итоге добирается та цена, которая лучше остальных работает в конкретной среде. Мало того, что вариантов цен много, так еще и процесс этот из раза в раз повторяется, чтобы точно понять, что именно эта цена постоянно выигрывает. Это описание процесса работы оптимизации. Условный результат работы таков: цена Х достигла лучшего результата на 20 раз больше, чем цена Y, поэтому цена Х - лучшая в этом контексте.
Рассматривать это как рекомендацию? Ну только если вам очень сильно этого хочется. Контекст будет меняться, а где-то и цели вашего бизнеса будут сильно на это влиять, поэтому поле деятельности аналитика по ценообразованию здесь смещается с регулярных расчетов -> учет дополнительных нюансов и создание правильного вектора поиска. Сам правильный вектор вам никто не подскажет.
В будущем можно себе представить конечно и машину, которая будет определять, куда лучше двигаться в конкретном рынке. Инвестировать маржу завоевывая рынок или сохранять долю, выводить новый ассортимент или работать над СТМ. Но пока такой машины нет - не будет и машины, которая полностью автономно принимает решение о ценах, так как цены, в первую очередь - это отражение ваших стратегических намерений.
Если вам все это понятно и не терпится внедрить такой инструмент расчета цен - пишите, традиционно, @revenuemaker . Будем рады помочь и рассказать больше о работе ML-моделей в KeepRise.ru.
А в следующий раз поговорим о пакетной оптимизации, там еще интереснее ситуация. 😁
Ну и закончить цикл постов про ML можно самым сложным и красивым из того, чего мы достигли на текущий момент – пакетная оптимизация. Мерседес от мира ценообразования, не иначе.
Суть вот в чем:
Есть гипотеза, которая звучит так: лучшая цена для отдельного SKU - это не лучшая цена в рамках KPI всей категории. Например, лучшая цена для яблока сорта Гала может переманить на себя спрос с других сортов и в итоге не выигрывать максимум value для компании. Как это обстоятельство преодолеть? Необходимо проектировать подбор не по одной цене, а сразу по набору (Отсюда и название - пакетная оптимизация). Суть её в том, чтобы связать работу сразу нескольких моделей и проектировать контекст для контекста. Тут проще списком:
1️⃣ Мы отслеживаем силу влияния цены одного товара на спрос другого. Популярным и знакомым языком это называет "хало"-эффект или каннибализация спроса;
2️⃣ Дальше мы берем оптимизационную модель и выбираем не одну "лучшую цену", а набор таких "лучших цен";
3️⃣ Эти наборы (Цена Х на SKU 1, Цена Y на SKU 2 и т.д.) мы комбинируем между собой и учитывая силу хало-эффекта мы проектируем весь набор.
Есть определенный блок в виде данных, т.к. проработать нужно многократно увеличившийся массив. Если в случае с классической оптимизацией вычислительная мощность последовательно двигается от одного SKU к другому, то пакетная оптимизация рассчитывает еще и комбинации других возможных исходов.
Иногда, описывая эту концепцию, сталкиваемся с возражением вроде "У нас это уже реализовано", но в действительности понимание останавливается где-то на первом пункте. А если Вы очень крупная компания и заинтересованы в пилоте подобного решения - пишите @revenuemaker , организуем встречу и обсудим.
Суть вот в чем:
Есть гипотеза, которая звучит так: лучшая цена для отдельного SKU - это не лучшая цена в рамках KPI всей категории. Например, лучшая цена для яблока сорта Гала может переманить на себя спрос с других сортов и в итоге не выигрывать максимум value для компании. Как это обстоятельство преодолеть? Необходимо проектировать подбор не по одной цене, а сразу по набору (Отсюда и название - пакетная оптимизация). Суть её в том, чтобы связать работу сразу нескольких моделей и проектировать контекст для контекста. Тут проще списком:
1️⃣ Мы отслеживаем силу влияния цены одного товара на спрос другого. Популярным и знакомым языком это называет "хало"-эффект или каннибализация спроса;
2️⃣ Дальше мы берем оптимизационную модель и выбираем не одну "лучшую цену", а набор таких "лучших цен";
3️⃣ Эти наборы (Цена Х на SKU 1, Цена Y на SKU 2 и т.д.) мы комбинируем между собой и учитывая силу хало-эффекта мы проектируем весь набор.
Есть определенный блок в виде данных, т.к. проработать нужно многократно увеличившийся массив. Если в случае с классической оптимизацией вычислительная мощность последовательно двигается от одного SKU к другому, то пакетная оптимизация рассчитывает еще и комбинации других возможных исходов.
Иногда, описывая эту концепцию, сталкиваемся с возражением вроде "У нас это уже реализовано", но в действительности понимание останавливается где-то на первом пункте. А если Вы очень крупная компания и заинтересованы в пилоте подобного решения - пишите @revenuemaker , организуем встречу и обсудим.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Приглашаем финансовых лидеров и топ-менеджеров крупных компаний на профессиональный нетворкинг-завтрак!
Тема завтрака: Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве 🔥
Ключевые вопросы:
🔹 Когда и какому бизнесу нужна система ценообразования и зачем в это погружаться топ-менеджеру?
🔹 Система ценообразования: Разрабатывать свое решение, делать заказную разработку или приобрести готовую систему?
Минимум формальностей, максимум полезного общения. Ключевые инсайты, и критический взгляд на реальные кейсы отечественного рынка в области внедрения и разработки системы ценообразования.
💬Спикер: Павел Ворошилов, co-founder KeepRise и ведущий эксперт в области внедрения технологий, которые помогают бизнесу нарастить финансовые показатели.
✍🏻 Модератор: Анна Флоринская, директор по развитию бизнеса департамента «Бизнес-планирование» ГК «КОРУС Консалтинг»
📅 Когда: 22 января, с 10:00 до 12:00
📍 Где: Ресторан La Provincia, Калужская пл., 1 строение 2, Москва
Если желаете принять участие - напишите @AFlorinskaya
Тема завтрака: Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве 🔥
Ключевые вопросы:
Минимум формальностей, максимум полезного общения. Ключевые инсайты, и критический взгляд на реальные кейсы отечественного рынка в области внедрения и разработки системы ценообразования.
💬Спикер: Павел Ворошилов, co-founder KeepRise и ведущий эксперт в области внедрения технологий, которые помогают бизнесу нарастить финансовые показатели.
✍🏻 Модератор: Анна Флоринская, директор по развитию бизнеса департамента «Бизнес-планирование» ГК «КОРУС Консалтинг»
📅 Когда: 22 января, с 10:00 до 12:00
📍 Где: Ресторан La Provincia, Калужская пл., 1 строение 2, Москва
Если желаете принять участие - напишите @AFlorinskaya
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
‼️ Перенос даты нетворкинг-завтрака‼️
Коллеги, в связи с болезнью спикера нетворкинг-завтрак «Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве» переносится.
О новой дате сообщим дополнительно - следите за новостями✉️
Коллеги, в связи с болезнью спикера нетворкинг-завтрак «Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве» переносится.
О новой дате сообщим дополнительно - следите за новостями
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
ЦенОбразование Ӏ KeepRise
Приглашаем финансовых лидеров и топ-менеджеров крупных компаний на профессиональный нетворкинг-завтрак!
Тема завтрака: Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве 🔥
Ключевые вопросы:
🔹Когда и какому…
Тема завтрака: Как настроить систему ценообразования, которая повышает маржинальность в торговле и производстве 🔥
Ключевые вопросы:
🔹Когда и какому…
Особенности ценообразования в разных сегментах рынка.
Мы часто писали здесь: “Бизнес обладает своей спецификой… невозможно подобрать единый ключ ко всему” – это остается истиной. Прошедший год был для нас пиковым с точки зрения количества организованных встреч и сбора обратной связи с рынка. При этом, мы старались планомерно двигаться от одного сегмента к другому.
У нас была гипотеза: "каждый сегмент рынка выделяет специфические требования к задачам ЦО" и если это так, то эту специфику необходимо идентифицировать и учитывать в нашем решении.
Именно результатами наших поисков мы хотим поделиться с читателями канала в ближайшем цикле публикаций. Будет круто, если вы будете делиться своим опытом\виденьем и у нас получится организовать небольшую дискуссию на фоне этих публикаций.
Порядок следующий:
– Фармакология;
– FMCG («Fast-Moving Consumer Goods», потребительские товары);
– DIY (DIY — do it yourself, товары для ремонта, стройки и т.д.);
– Beauty Retail, drogery;
– Jewelry;
P.S. (Все в разрезе B2C ценообразования)
Желаем продуктивной рабочей недели и сливочного масла на столе ❤️
Stay tuned
Мы часто писали здесь: “Бизнес обладает своей спецификой… невозможно подобрать единый ключ ко всему” – это остается истиной. Прошедший год был для нас пиковым с точки зрения количества организованных встреч и сбора обратной связи с рынка. При этом, мы старались планомерно двигаться от одного сегмента к другому.
У нас была гипотеза: "каждый сегмент рынка выделяет специфические требования к задачам ЦО" и если это так, то эту специфику необходимо идентифицировать и учитывать в нашем решении.
Именно результатами наших поисков мы хотим поделиться с читателями канала в ближайшем цикле публикаций. Будет круто, если вы будете делиться своим опытом\виденьем и у нас получится организовать небольшую дискуссию на фоне этих публикаций.
Порядок следующий:
– Фармакология;
– FMCG («Fast-Moving Consumer Goods», потребительские товары);
– DIY (DIY — do it yourself, товары для ремонта, стройки и т.д.);
– Beauty Retail, drogery;
– Jewelry;
P.S. (Все в разрезе B2C ценообразования)
Желаем продуктивной рабочей недели и сливочного масла на столе ❤️
Stay tuned