Kto da więcej

Jeszcze do niedawna ceny w zdecydowanej większości branż były ustalane w regularnych, najczęściej niezbyt częstych interwałach czasowych. Na przykład w branży modowej zdominowanej przez „kolekcyjność” (czyli planowanie oferty produktowej w perspektywie często nawet kilkunastu miesięcy), takie ceny ustalane były wiele miesięcy naprzód. Dziś jest to praktycznie niemożliwe. Dlaczego? Mimo posiadania wieloletnich umów, koszt niektórych usług, np. logistyki, może zmieniać się w perspektywie tygodni, a nawet dni.

Technologia na ratunek

W walce o szybkość firmy coraz częściej ratują się analizą danych. – W epoce zdominowanej przez nowe technologie wspierają nas teraz możliwości Big Data, czyli analiza dużych zbiorów danych. Pomaga ona pozyskać cenne informacje na temat preferencji klientów, konkurencji czy trendów rynkowych. Pozwala precyzyjnie analizować dane o cenach konkurencji, reakcjach klientów na zmiany cenowe oraz zachowaniach zakupowych, tym samym dostarczając narzędzia niezbędne w dostosowywaniu strategii cenowej do warunków rynkowych i identyfikacji nowych możliwości – komentuje Maciej Pawłowicz, dyrektor sprzedaży i rozwoju, ASM Group.

– Firmy dzięki Big Data mogą w bardzo krótkim czasie badać ogromne ilości danych: preferencje, zachowania zakupowe, historię transakcji czy dane demograficzne klientów. Sprawna analiza tak kompleksowych informacji umożliwia lepsze zrozumienie konsumentów, segmentację i dostosowanie cen w zależności od potrzeb czy siły nabywczej – dodaje Monika Wisłowska, Operations Lead, Finiata.

Dobrym przykładem jest tu branża e-commerce. Podmioty, które na niej działają, od dawna stosują elastyczną politykę cenową opartą na akcyjności, czyli obniżanie (lub podwyższanie) marżowości wraz z próbą dotarcia do określonej grupy klientów. Oczywiście ta grupa wcześniej jest ustalana na bazie analizy danych – np. jeśli któraś z wyodrębnionych grup charakteryzuje się niższą konwersją, firmy próbują „pozyskać” klientów większymi promocjami lub strategicznym rozwojem asortymentu.

Dynamika na całego

Jeszcze kilka lat temu zupełnie nie do pomyślenia było wprowadzanie dynamicznych cen, które mogą się zmieniać nawet w ciągu kilku godzin. Dziś staje się to standardem, nawet w sieciach handlowych. Służą do tego np. elektroniczne cenówki podpięte pod centralne systemy pozwalające na automatyczną zmianę cen zarówno wyświetlanych na półkach, jak i na kasie. W Polsce takie rozwiązania wciąż pozostają bardziej w formie testów, ale rynkowi liderzy (np. Żabka) wprost kładą nacisk na ich wdrażanie. Zwłaszcza że wprowadzenie tak dużej dynamiki pozwoli na stworzenie real-time-marketing na niespotykaną do tej pory skalę. Przykład? Masz sklep na osiedlu mieszkaniowym i za chwilę kończy się ważny mecz? System automatycznie może obniżyć ceny np. alkoholi, a dodatkowo poinformować o tym fakcie na ekranach umieszczonych w oknach sklepu.

– Powszechnym zjawiskiem jest już dynamiczne dostosowywanie cen modyfikujące ich zakres w czasie rzeczywistym, uwzględniając popyt, podaż, sezonowość. Tu zastosowanie znajdują zautomatyzowane systemy, monitorujące te czynniki i pozwalające kształtować ceny w sposób maksymalizujący zyski lub w celu osiągnięcia innych ustalonych zadań, np. ceny noclegów na booking.com. Wykorzystując preferencje zakupowe lub historię zakupów, nowe technologie pozwalają też personalizować ofertę cenową dla poszczególnych klientów, sprawiając w ten sposób, że cena będzie dla nas prawie zawsze akceptowalna – mówi Maciej Pawłowicz z ASM Group.

Krok w przód

Nowe podejście do zarządzania strategią cenową wiąże się także z modelami predykcyjnymi. Te, mimo olbrzymiej zmienności, z jaką mierzymy się w ostatnich latach na rynkach, cieszą się coraz większym powodzeniem.

– Technologie analizy danych pozwalają także na przewidywanie zachowań i prognozowanie potrzeb w czasie. W branży finansowej dana instytucja może np. wykorzystać modele prognostyczne wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego, aby przewidywać zmiany w zachowaniach klientów i tym samym dostosować swoje ceny i oferty w odpowiednim momencie. Jeśli model przewiduje wzrost aktywności inwestycyjnej klienta na podstawie analizy jego dotychczasowych transakcji, instytucja może zaoferować promocyjne stawki opłat dla takich usług – komentuje Monika Wisłowska.

Na horyzoncie pojawiają się jeszcze bardziej zaawansowane technologie, wykorzystuj np. na narzędziach do przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP) i uczenia maszynowego. –Wykorzystanie narzędzi NLP do przetwarzania recenzji, komentarzy lub opinii klientów umożliwia lepsze zrozumienie ich preferencji, wyborów, a na koniec zaproponowanie lepszej wartości, w tym atrakcyjniejszej ceny. Technologie rekomendacyjne, takie jak silniki rekomendacyjne oparte na algorytmach kolaboratywnego filtrowania lub uczenia głębokiego, mogą pomóc w personalizacji oferty dla klientów na podstawie ich wcześniejszych decyzji – zaznacza.

Dużym powodzeniem cieszą się także narzędzia umożliwiająca monitorowanie konkurencji. Najprostsze i najbardziej rozpowszechnione, ściągają dane z internetu, a następnie poprzez wykorzystanie analizy porównawczej pozwalają na ocenę, jak zmieniają się ceny całych grup produktowych lub pojedynczych egzemplarzy. – Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji w tym kontekście, zdecydowanie pomaga w analizie i wydobyciu istotnych informacji, umożliwiając szybką reakcję na zmiany cen i dostosowanie strategii – dodaje Wisłowska.

Co się dzieje na świecie

Przykłady takiego podejścia? Każdy użytkownik aplikacji Uber zauważył zapewne, jak bardzo ceny potrafią się różnić w zależności od pory dnia, warunków pogodowych czy sytuacji na drodze. Zmian tych nie dokonuje jeden człowiek, tylko system, uwzględniający setki czynników i przekładający to na konkretny, specyficzny rynek.

– W ostatnich latach rozwój nowych technologii znacząco wpłynął na sposób, w jaki firmy ustalają ceny swoich produktów i usług. Nowe technologie pozwalają im na śledzenie cen konkurencji w czasie rzeczywistym, personalizowanie cen dla różnych grup klientów, personalizację promocji i rabatów, a także na testowanie optymalnych poziomów cenowych – mówi Maciej Kraus, partner Movens Capital.

Podaje także kilka przykładów praktycznego podejścia do takiej polityki cenowej: – Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję do personalizowania cen dla różnych grup klientów. Na przykład klient, który już raz kupił dany produkt, może zapłacić za niego niższą cenę niż klient, który kupuje go po raz pierwszy (i odwrotnie). Airbnb wykorzystuje dane o lokalizacji i popycie do ustalania cen swoich ofert. Cena za nocleg w danym miejscu może się różnić w zależności od dnia tygodnia, sezonu, a nawet pogody.

Co więcej, dynamiczne ceny nie oznaczają jednocześnie tego, że muszą się zmieniać w perspektywie godzin. Kraus podaje tu przykład polityki kształtowania cen samochodów ze względu na kolor lakieru. – Płacimy ekstra za ulubiony kolor nie dlatego, że to więcej kosztuje w produkcji, ale dlatego że jest to dodatkowa wartość w samochodzie o ulubionym kolorze – mówi.

Jak to robią polskie firmy

Zdecydowana większość polskich przedsiębiorstw nie chce chwalić się swoimi sposobami na ustalanie cen, podając za przyczynę wrażliwość tych informacji.

Wioletta Batóg, PR & Sustainability Manager w MediaMarktSaturn Polska w odpowiedzi na nasze pytania zaznaczyła, że istotą strategii jest połączenie dużej oferty produktowej „w konkurencyjnych cenach”. – Rozbudowujemy nasz asortyment w taki sposób, żeby zapewnić dostępność modeli w każdej kategorii cenowej. Wysoka inflacja sprawia, że rośnie grupa klientów poszukujących urządzeń w najniższej cenie, dlatego bardzo koncentrujemy się również na tej ofercie. Codziennie analizujemy rynek z wykorzystaniem automatyzacji procesów wyznaczania optymalnych cen i odpowiednio reagujemy, żeby zapewnić naszym klientom jak najlepszą ofertę – tłumaczy.

Polska moda i jej patenty

O tym, jak to wygląda w grupie VRG (właściciel marek: Vistula, Wólczanka, Bytom, W.KRUK i ), opowiedziała Marta Fryzowska, wiceprezeska zarządu VRG.

– Proces ustalania cen odbywa się w trybie cotygodniowych sesji, podczas których nasz zespół analityków ocenia potrzeby dopasowania cen do popytu – komentuje. Co ciekawe, polska firma brała pod uwagę wsparcie rozwiązań z szeroko rozumianego AI do ustalania takiej strategii. – Rozważaliśmy możliwość użycia w tych procesach sztucznej inteligencji – korzystamy z niej z sukcesami m.in. przy zarządzaniu zapasami i planowaniu produkcji. Istnieją jednak jeszcze miejsca, w których człowiek rozumiejący nastroje konsumenckie sprawdza się lepiej niż maszyna – zaznacza.

Marta Fryzowska wskazuje na podstawowy cel, jakim kierują się analitycy przy ustalaniu strategii cenowej. – Jednym z filarów strategii Grupy VRG jest wzrost rentowności dzięki poprawie marży brutto oraz dźwigni operacyjnej. Sprowadza się to do optymalizacji polityki cenowej i promocyjnej. Przyjęte przez nas podejście obejmuje aktywne selektywne przecenianie koncentrujące się na produktach o wysokiej rotacji. Wyprzedaże rozpoczynamy od pozycji o najdłuższej rotacji, jednocześnie wyodrębniając te produkty, które nie podlegają przecenom – wylicza.

Dokładnie o tym, jak można wykorzystać nowoczesne rozwiązania technologiczne w budowie strategii cenowej, opowiada Mikołaj Wezdecki, dyrektor ds. digitalizacji LPP. – Proces ustalania cen wspierany jest rozwiązaniami technologicznymi nowoczesnej analityki Big Data, które uwzględniają wiele parametrów, jak chociażby zainteresowanie klientów danym produktem w e-sklepie, czyli jego oglądalność, a także konwersję, rotację czy poziom zapasów. Pozwala nam to wyznaczyć cenę korzystną zarówno dla klientów, jak i dla nas. Ma to obecnie szczególne znaczenie, gdy cały rynek musi mierzyć się ze skutkami inflacji. Dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym możemy sprzedawać nasz asortyment w atrakcyjnej cenie już na starcie sezonu, a także stosownie optymalizować poziom cen podczas wyprzedaży – tłumaczy.

Rozwiązania technologiczne wspierają to, co zostało pierwotnie ustalone na szczeblu strategii całej firmy. – Zróżnicowane portfolio marek LPP pozwala na dywersyfikację cen w ramach całej oferty. Nasze produkty odpowiadają na odmienne potrzeby i zainteresowania klientów, dlatego polityka cenowa w każdej marce jest dopasowana do oczekiwań i możliwości jej odbiorców. Z jednej strony mamy Reserved z kolekcjami premium oraz modelami utrzymanymi w najnowszych światowych trendach czy Mohito, gdzie proponujemy stylowe i wizytowe rozwiązania dla kobiet. Natomiast drugim filarem są marki streetwearowe czy casualowe, jak House, Cropp i Sinsay, które odpowiadają głównie na potrzeby osób młodych – również pod względem budżetowym. W każdej z nich staramy się oferować najlepszy stosunek ceny do jakości, udowadniając, że można ubrać się modnie, nie przeznaczając na to sporych kwot – komentuje Mikołaj Wezdecki.

Maciej Kraus z Movens Capital tłumaczy, by firmy jak najszybciej otworzyły się na nowe technologie. – Dzięki temu mogą zwiększyć sprzedaż i poprawić swoje wyniki finansowe. Oto kilka wskazówek, jak firmy mogą wykorzystać nowe technologie do poprawy swojej strategii cenowej. Po pierwsze, śledź ceny konkurencji w czasie rzeczywistym. Po drugie, personalizuj ceny dla różnych grup klientów. Po trzecie, oferuj specjalne promocje oraz rabaty. Po czwarte, testuj optymalne poziomy cen – radzi.

---

Koniec z niskimi cenami

Autor komentarza: Robert Pernak, Senior Manager, Simon & Kucher & Partners Sp. z o.o.

Firmy odchodzą obecnie od strategii niskich cen ze względu na ryzyka, np. wojen cenowych i rosnących kosztów, które są szczególnie istotne w sytuacji inflacyjnej. Cena zawsze będzie jedną z głównych składowych porównywanych przy decyzji o zakupie, jednak coraz częściej widzimy, że najniższa cena nie jest już najważniejsza. Cena powiązana z wartością jest z kolei dopasowana do konsumenta i jego skłonności do zapłaty, dzięki czemu maksymalizuje marżę i pozwala lepiej reagować na zmiany rynkowe.

Kluczowe w takiej strategii są badania –  tylko rozmowa z konsumentami potwierdza czego oczekują. Mają oni obecnie o wiele większą świadomość kupowanej wartości i zwracają uwagę na takie cechy, jak skład, opakowanie czy wpływ na środowisko. Zauważyli to już producenci marek własnych, które przestały być tylko synonimem niskiej ceny i coraz częściej mają wysokiej jakości ofertę premium.

W związku ze zmianą strategii można zauważyć zmianę działania firm w kilku aspektach. Marketing musi stworzyć strategię dla marek zgodnie z danymi konsumenckimi. W sprzedaży potrzeba zrozumienia nowej strategii i zakomunikowania jej w negocjacjach. Zespół Revenue Management musi połączyć te kwestie z finansami i wykorzystać dostępne informacje, aby ustalić optymalną cenę. To wszystko oznacza zmianę sposobu myślenia w organizacji i często wymaga też zmian kadrowych.

Dodatkowo na takiej zmianie korzystają także konsumenci. Otrzymują przecież produkty lepiej dopasowane do swoich potrzeb i budżetu.

---

Nowe technologie w służbie firm

Autor komentarza: Michał Zimiński, Senior Director, Simon & Kucher & Partners Sp. z o.o.

Współczesne firmy produkują ogromne ilości danych. Jednakże, bez strategicznego podejścia, można przeoczyć doskonałą okazję do wykorzystania potencjału tych danych i dostosowania ich do celów biznesowych.

W odpowiednim zarządzaniu sprzedażą, w tym polityką cenową, fundamentem jest stworzenie ujednoliconej bazy zawierającej informacje o klientach, produktach, transakcjach, kosztach na różnym poziomie, o rynku i jego dynamice oraz o zachowaniu i ruchach konkurentów. Wciąż widzimy, że niestety nie wszystkie firmy są w stanie policzyć rzeczywistą marżę swoich produktów czy klientów, pomijając koszty wypłacanych bonusów, logistyki czy działań marketingowych.

Mając i rozumiejąc dane, możemy poprawić sterowanie naszym biznesem. Przy zarządzaniu polityką cenową, dane okazują się pomocne w ustalaniu reguł pozycjonowania do konkurencji, określeniu ról kategorii/marek/produktów w portfelu. Klasyfikacja i rola produktów okazują się pomocne w sytuacji przekładania podwyżek kosztów. Innym przykładem wykorzystania danych są te pozyskane w ramach badań rynkowych. Wyniki często pozwalają obalać mity krążące po organizacji. Zrozumienie zachowania klientów w danych punktach cenowych (akceptacja lub rezygnacja z zakupu) pozwala w lepszy sposób sterować polityką promocyjno-asortymentową.

Umiejętne wykorzystanie danych daje obecnie przewagę konkurencyjną. Bez odpowiedniego zarządzania danymi w firmie, w dobie postępującej cyfryzacji, przewaga ta może szybko stopnieć.