Система динамического ценообразования и оптимизации промо-акций

Заказчик: крупный ритейлер автозапчастей и расходных материалов, имеющий сеть розничных магазинов и развитый интернет-магазин с ассортиментом более 30 000 активных позиций.

Проблема: Рынок запчастей крайне чувствителен к наличию. Если нужной детали нет у конкурентов, её можно продать дороже, а если рынок перенасыщен - цену нужно снижать немедленно. Вручную отслеживать десятки тысяч позиций (от оригинальных фильтров до китайских аналогов) было невозможно. Компания часто теряла прибыль, продавая «дефицит» по старым ценам, или теряла клиентов, выставляя завышенный ценник на массовые позиции, по которым покупатель сравнивает магазины. Промо-акции на моторные масла или резину часто запускались «на глаз», что приводило к вымыванию остатков за пару дней без реальной выгоды для маржи.

Задача: Переход от ручного управления прайсом к умной системе, которая учитывает наличие на складе, цены конкурентов и спрос на аналоги.

Мы внедрили интеллектуальную систему, которая помогает категорийным менеджерам управлять ценами на основе данных, а не интуиции.

ИИ анализирует каждое SKU (от оригинальных деталей до кросс-номеров) в конкретной точке и периоде, определяя «потолок» цены, при котором спрос останется стабильным.

Система выдает рекомендации по ценам и акциям с готовым прогнозом по выручке и итоговой марже.

Инструмент для менеджера, позволяющий протестировать любую акцию (например, скидку на тормозные колодки определенного бренда) в виртуальной среде перед ее запуском в реальной сети

Сбор истории продаж, остатков на складах, закупочных цен и календаря прошлых промо-акций.

Определение векторов развития – приоритет на рост маржи, оборачиваемость или увеличение доли промо в чеке.

Построение базовых моделей спроса и чувствительности по каждой позиции.

Запуск пилота на 50–200 позициях с A/B-тестированием, внедрение симулятора и полная интеграция с ERP-системой через API.

Мы внедрили интеллектуальную систему, которая помогает категорийным менеджерам управлять ценами на основе данных, а не интуиции.

В результате:

+2.5% к валовой марже категории,

- 30% «лишних» скидок,

+5% к промо-uplift.