Pelnas:
- Gebėjimas gaminti kainų pozicionavimo scenarijus renkant ir apibendrinant konkurentų kainų duomenis dirbtiniu intelektu
- Gebėjimas kurti dinaminę kainodaros ir perkainojimo logiką maržos, sąnaudų ir algoritmo taisyklių rėmuose
- Galimybė gerbti platformos / teisines ribas nustatant kainas, klaidinančias nuolaidas ir renkant konkurentų duomenis, o galutinį sprendimą dėl kainos palikti žmonėms.
Kaina yra jautriausias sprendimas elektroninėje prekyboje. Vieno cento neteisinga kaina suvalgys jūsų pelną arba nukreips klientą pas konkurentą. Turgavietėse, kuriose tą pačią prekę parduoda dešimtys pardavėjų, kainų konkurencija pasikeičia per kelias minutes; Daugelis pardavėjų naudoja sistemas, kurios automatiškai atnaujina kainą (perkainojimą). Dirbtinis intelektas (DI) yra galinga pagalba šioje srityje: jis apibendrina konkurentų kainų duomenis, generuoja kainų pozicionavimo scenarijus, pagreitina skaičiavimą „kokia bus marža už šią kainą?“. Bet nubrėžkime liniją nuo pat pradžių: kaina nėra sprendimas, kurį AI priims pats. Tai verslo sprendimas, kai susikerta kaina, savikaina, maržos tikslas, kampanija, atsargos ir konkurencijos taisyklės; Galutinis pritarimas visada priklauso žmogui. Be to, yra teisinių kainodaros spąstų, kurių AI nemato.
Apibrėžkime dvi sąvokas. Marža yra skirtumo tarp pardavimo kainos ir savikainos marža; paprastai išreiškiamas procentais. Kainos nustatymas nežinant maržos yra vaikščiojimas tamsoje. Perkainojimas – tai automatinis kainos atnaujinimas pagal iš anksto nustatytas taisykles (pagal konkurento kainą, atsargas, paklausą). Dinaminė kainodara yra tada, kai kaina kinta priklausomai nuo laiko, paklausos ir sąlygų.
Kainos sprendimo komponentai
Geras kainos sprendimas įvertina bent penkis duomenis:
- Kaina: produkto kaina, komisiniai, pristatymas, grąžinimo norma, reklamos išlaidos. Tai yra aukštas, žemiau kurio negalite nusileisti žemiau kainos.
- Maržos tikslas: kokio pelno tikitės iš šio produkto? Nuostolių lyderis – produktas, kuris sąmoningai skatina srautą esant mažoms maržoms ar didelės maržos produktas?
- Konkurento kaina: kiek toks pat/panašus produktas parduodamas rinkoje? Kokia jūsų padėtis „Buy Box“ konkurse?
- Paklausa ir atsargos: jei paklausa didelė / atsargos mažos, kainų elastingumas didėja; Jei atsargų yra daug, gali būti reikalinga lydalo kaina.
- Algoritmo ir platformos taisyklės: Prekyvietės kainos/nuolaidos taisyklės, minimali kaina, klaidinantis nuolaidų draudimas.
Šioje lentelėje apibendrinamos kainodaros strategijos:
strategija
logika
kada
Rizika
Kaina + marža
Fiksuota marža virš išlaidų
stabilus produktas
Gali ignoruoti priešininką
Konkurentas sutelktas
Padėties nustatymas priešininko atžvilgiu
intensyvi konkurencija
Gali ištirpdyti paraštę
orientuota į vertę
Pagal suvokiamą vertę
Diferencijuotas produktas
Sunku nustatyti teisingą vietą
Dinaminis / perkainojimas
automatinis pagal taisyklę
Daug produktų, greita rinka
Kenkia, jei nekontroliuojama
praradimo lyderis
Maža kaina už eismą
Jei yra kryžminis pardavimas
Žala dėl netinkamo gaminio
Konkurentų stebėjimas ir scenarijų generavimas naudojant AI
AI gali greitai apibendrinti ir interpretuoti jūsų turimus konkurentų kainų duomenis (nesvarbu, ar surinkote patys, ar iš leistino įrankio). Gamina tokią lentelę kaip „Šiai prekei yra 12 pardavėjų, čia yra vidutinė kaina, mes čia stovime, pigiausias pristatymo laikas yra ilgiausias“. Dar vertingesnis, tai sukuria scenarijų: „Jei sumažinsiu kainą 5 proc., mano marža nukris iki čia, mano „Buy Box“ šansai pasikeis taip, bet aš priartėsiu prie nuostolių ribos. Šie scenarijai pagreitina jūsų sprendimų priėmimą; Bet jūs nustatote galutinę kainą, atsižvelgdami į išlaidas ir strategiją.
Svarbus techninis dalykas: tai, kaip renkate konkurentų duomenis, teisiškai skiriasi. Svetainės duomenų nubraukimas naudojant automatinį robotą, pažeidžiant naudojimo sąlygas, gali sukelti teisinių ir sutartinių problemų. Dauguma prekyviečių pateikia kainų duomenis per savo prietaisų skydelį arba leistiną API; Naudokite įgaliotus šaltinius.
Dėmesio: neleiskite AI nustatyti tokios taisyklės kaip „duokite mažiausią kainą, mes visada būsime pigiausi“. Begalinė kainų mažėjimo spiralė (kainų karas) sumažina maržą iki nulio. Į perkainojimo taisyklę būtinai įtraukite žemiausią kainą (mažesnę nei ši kaina) ir maržos apsaugą.
Teisinės kainodaros ribos
Kaina yra sritis, kurioje reikia būti atsargiems dirbant su dirbtiniu intelektu, nes kai kurie veiksmai yra nusikalstami.
Kainų fiksavimas / kartelis: Bendrų kainų nustatymas susitarus su konkurentais yra griežtai draudžiamas konkurencijos teisėje ir užtraukia dideles administracines baudas. Laikytis konkurento skelbiamos kainos yra teisėta; tačiau derinimas su konkurentais yra neteisėtas. Jūsų kainos sprendimas turėtų būti nepriklausomas ir vienašalis. Jei keli pardavėjai naudoja tą patį AI/algoritmo įrankį ir sinchronizuoja kainas, tai netgi gali būti laikoma konkurencijos problema.
Klaidinanti nuolaida: klaidingos nuolaidos suteikimas nurodant „senąją kainą“ kaip sumą, kuri niekada nebuvo pritaikyta, yra klaidinanti verslo praktika. Išpardavimuose su nuolaida Turkijoje privaloma teisingai nurodyti referencinę kainą (mažiausią kainą, taikytą per tam tikrą laikotarpį iki nuolaidos). Jei AI pateikia pasiūlymą, pavyzdžiui, „padidinkite seną kainą, kad ji atrodytų patrauklesnė“, tai prieštarauja įstatymui.
Per didelė kaina / atsargų kaupimas: per dideliam kainų padidėjimui ir atsargų kaupimui ypatingu laikotarpiu taikomos administracinės sankcijos.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Konkurentų kainų santrauka:
Jūsų vaidmuo: kainodaros analitiko asistentas. Žemiau pateikiamos konkurentų kainos už prekę rinkoje (anoniminiai pardavėjo kodai, kaina, pristatymo laikas, balas). Duomenys: [lentelė]. Užduotis: apskaičiuoti medianą, mažiausią, didžiausią kainą; komentuoti mūsų poziciją ([mūsų kaina]); Parašykite 3 pastabas, atsižvelgdami į pristatymą ir balą. Pastaba: galutinį sprendimą dėl kainos priimsiu aš.
2) Maržos ir scenarijaus skaičiavimas:
Produkto kaina: [X]. Komisija: [%]. Krovinys: [Y]. Grąžinimo rodiklis: [%]. Reklamos marža: [Z].Dabartinė pardavimo kaina: [F].Užduotis: apskaičiuoti esamą maržą. Tada nurodykite maržą ir atstumą iki nuostolių ribos scenarijuose, kai sumažinau kainą 3%, 5% ir 8%. Parodykite skaičiavimo veiksmus, kad galėčiau juos patikrinti.
3) Perkainojimo taisyklės projektas:
Užduotis: parengti saugaus perkainojimo taisyklę šiai produktų grupei. Apribojimai: nenusileisti žemiau minimalios kainos [T]; marža nukrenta žemiau [%M]; konkurentas yra daugiausia [k] % mažesnis už mažiausią; nemažinkite kainos, jei atsargų yra mažai. Rezultatas: nurodykite taisyklių rinkinį po elemento ir paaiškinkite kiekvienos taisyklės tikslą.
4) Nuolaidų atitikties auditas:
Patikrinkite šį nuolaidų planą, ar laikomasi teisės aktų. Planas: sena kaina [E], nauja kaina [Y], nuolaidos laikotarpis [S]. Užduotis: įvertinti, ar teisingai parodyta orientacinė (senoji) kaina, klaidinančių nuolaidų riziką ir reikiamą informaciją. Teisinį aspektą, dėl kurio nesate tikri, pažymėkite kaip [CONSULT LEGAL].
trys mini dėklai
1 atvejis – kontroliuojamas kainų keitimas. Aksesuarų pardavėjas negalėjo rankiniu būdu įkainoti 900 produktų. Su YZ jis sukūrė perkainojimo taisyklę su bazinės kainos ir maržos apsauga: „ne daugiau kaip 2 % mažiau nei konkurente, bet marža nukrenta žemiau 18 %, kainos sumažinimas, jei akcijos yra mažesnės nei 5“. Kainos išliko konkurencingos, buvo išlaikytos maržos, nuostolingai neparduota jokia produkcija.
2 atvejis. Kainų karo spąstai. Pardavėjas nustatė AI taisyklę „visada būti 1 TL pigesnis nei konkurentas“. Kai priešingas pardavėjas naudojo panašią taisyklę, kaina nukrito žemiau savikainos ir persekiojo vienas kitą visą dieną; Abi pusės patyrė nuostolių. Spiralė sustojo, kai buvo nustatyta grindų kaina. Pamoka: neribota taisyklė „būk pigiausias“ sunaikina maržą.
3 atvejis – klaidinanti nuolaida. Viena parduotuvė pareikalavo 60 % nuolaidos, rodydama aukštą „seną kainą“, kurios ji niekada neapmokestino. Audito metu buvo nustatytas orientacinės kainos taisyklės pažeidimas ir taikytos administracinės nuobaudos. Teisingas būdas: buvo parodyti tikrąją orientacinę kainą.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Jūs nustatote geriausią kainą parduoti šį produktą pigiau nei jūsų konkurentai.
Modelis nežino kaštų, maržos ir pagrindo; gali „pasiūlyti“ kainą, dėl kurios atsiranda nuostolių.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: kainodaros analitikas. Prekės kaina 148 TL, komisiniai 12%, siuntimas 25 TL, grąžinimas 6%. Konkurentų vidutinė kaina 349 TL, mažiausia 319 TL (ilgas pristatymas). Mano maržos tikslas yra bent 20%. Mano bazinė kaina 289 TL. Užduotis: sukurti 3 kainų scenarijus, atitinkančius žemiausios ribos ir maržos apribojimą; Komentuokite kiekvieno scenarijaus maržą ir jo įtaką „Buy Box“ galimybėms. Rodyti paskyrą. Aš priimsiu galutinį sprendimą.
Dažnos klaidos
- Prašyti kainos, nenurodant sąnaudų ir maržos. Pateikiamas pasiūlymas, kuris veda į žalą.
- Neribota taisyklė „būk pigiausias“. Kainų karas iš naujo nustato maržą; reikalinga bazinė kaina.
- Derinimas su konkurentais. Kainų nustatymas yra nusikaltimas; Sprendimas turi būti vienašalis.
- Klaidina sena kaina. Netikros nuolaidos užtraukia sankcijas; Referencinė kaina turi būti nurodyta teisingai.
- Neteisėtas duomenų iškraipymas. Rinkti konkurentų duomenis naudojant nelegalius robotus kyla teisinė rizika.
- Kaina paliekama visiškai automatinė. Jei kainų keitimas yra nekontroliuojamas, viena klaidinga taisyklė padarys didelę žalą.
Apibendrinant
Kaina yra jautriausias sprendimas elektroninėje prekyboje ir dirbtinis intelektas negali jo priimti vienas. Geras kainos sprendimas įvertina sąnaudas, maržą, konkurentą, paklausą / atsargas ir platformos taisykles. AI apibendrina konkurentų duomenis, generuoja maržos scenarijus, rengia perkainojimo taisykles; Bet žmonės nurodo galutinę kainą. Į perkainojimą būtinai įtraukite minimalią kainą ir maržos apsaugą. Kainų fiksavimas (kartelis) yra nusikaltimas; Venkite koordinavimo su priešininku. Sankcionuojamos klaidinančios nuolaidos ir kainų mažinimas; Sąžiningai nurodykite orientacinę kainą.
Taikymo užduotis
Atimkite faktines jūsų produkto išlaidas, komisinius, pristatymo ir grąžinimo tarifus. Apskaičiuokite dabartinę maržą ir tris nuolaidų scenarijus naudodami šabloną „Maržos ir scenarijaus apskaičiavimas“ ir neautomatiniu būdu patikrinkite kiekvieną skaičiavimą. Tada parašykite taisyklių rinkinį su žemiausia kaina ir maržos apsauga naudodami šabloną „Perkainojimo taisyklės juodraštis“. Galiausiai patikrinkite, ar nuolaidų plane nėra klaidinančių nuolaidų, naudodami šabloną „Nuolaidos atitikties patikra“.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Į kainos sprendimą įtraukiau sąnaudų, maržos, konkurentų, akcijų ir platformos taisykles.
- [ ] Kiekvieną maržos apskaičiavimą patikrinau rankiniu būdu; Aš aklai nepasitikėjau AI skaičiais.
- [ ] Prie perkainojimo taisyklės pridėjau minimalią kainą ir maržos apsaugą.
- [ ] Jokiu kainų derinimu su konkurentu nedalyvavau; Mano sprendimas vienpusis.
- [ ] Parduodamas sąžiningai parodžiau orientacinę kainą; Nedariau klaidinančios nuolaidos.
- [ ] Renku konkurentų duomenis tik iš įgaliotų šaltinių.