Автоматичне порівняння цін постачальників: три кейси з українського ринку

Український ринок електронної торгівлі звик до автоматизованого моніторингу цін конкурентів. Водночас порівняння цін постачальників за допомогою аналітичних інструментів поки залишається на стадії окремих експериментів. Серед причин — чутливість інформації про ціни постачальників і, часто, нерозуміння, які переваги магазин отримає від автоматизації аналізу прайс-листів виробників та дистриб’юторів.

У цьому матеріалі розбираємо три практичних кейси, коли автоматизація порівняння цін постачальників змінила правила гри для трьох різних інтернет-магазинів. Матеріал підготовлено на базі досвіду платформи ринкової аналітики Pricer24.

Кейс 1. Знайти можливості для розширення асортименту

Вихідні дані

Інтернет-магазин має в каталозі 50 000 SKU, працює з 28 постачальниками, відстежує ціни 7 основних конкурентів. Аналіз цін постачальників декілька років робили вручну, використовували Excel. Цей процес забирав до 10 годин робочого часу категорійного менеджера на тиждень.

Завдання

Аналізуючи ціни конкурентів щодня, інтернет-магазин шукав нові можливості для розширення асортименту. Як підказки брали каталоги конкурентів: категорійний менеджер досліджував, які товари наявні мінімум у чотирьох конкурентів із семи, але відсутні в його власному асортименті. Для збору й оброблення даних використовували інструменти платформи Pricer24. Наступним логічним кроком було вивести в один звіт на платформі:

• товари, які продає більшість конкурентів, а магазин не продає;
• найкращу ціну постачальників на ці позиції.

Рішення

Після налаштування аналітика показує в одному звіті щоденний зріз товарів, які продає більшість конкурентів інтернет-магазину, але ще не продає сам магазин, і ціни постачальників на них.

Менеджер магазину діє в такий спосіб:

1. Проглядає список товарів, які є в наявності в декількох конкурентів, але яких немає в його каталозі.
2. Вибирає товари, які доречно додати до свого каталогу, щоб розширити асортимент.
3. Перевіряє ціни постачальників на цей товар.

Робота з комбінованим звітом тепер забирає в категорійного менеджера до 10 хвилин на день.

На основі звіту команда інтернет-магазину ухвалює рішення про розширення власного асортименту. А аналіз каталогів конкурентів дає змогу вибирати товари з уже підтвердженою популярністю.

Збір цін постачальників у цьому випадку відбувається з Excel-файлів, які категорійний менеджер магазину завантажує вручну щодня, повністю контролюючи процес. Файли видаляються із системи, щойно аналіз проведено.

Кейс 2. Встигнути за нестабільним ринком

Вихідні дані

Інтернет-магазин електроніки має в каталозі 200 000 SKU. Через нестабільну ситуацію на ринку, ціни постачальників на деякі товари в категорії комплектуючих для ПК почали швидко зростати, виробництво не встигало за попитом, і десятки позицій поступово вимивалися з асортименту конкурентів.

Завдання

Інтернет-магазин хотів бачити можливості для продажів на нестабільному ринку та вчасно реагувати на вимивання товарів з поличок конкурентів, при цьому контролюючи ціни постачальників на конкретні позиції. Кінцевою метою було вчасно поповнювати товарні запаси та пропонувати ринку альтернативу, коли частина товарів закінчується.

Рішення

Після кастомного налаштування аналітика показує динаміку зміни асортименту, підсвічує товари, які сьогодні не в наявності в більшості конкурентів (але раніше були), і виводить найкращу ціну постачальників на ці позиції день у день. У комбінації зі звітом, що показує коливання цін на ринку, звіт про вимивання товарів з поличок конкурентів і ціни постачальників дає достатньо інформації для ухвалення швидких рішень про закупівлі в умовах високої волатильності.

Менеджер опрацьовує ціни постачальників за декілька хвилин і ухвалює рішення про наступні закупівлі.

У цьому випадку отримання цін постачальників відбувається через API, дані передаються на платформу з внутрішнього ПЗ інтернет-магазину, обробляються та передаються назад у вигляді звітів.

Кейс 3. Планувати акції з максимальною вигодою

Вихідні дані

Інтернет-магазин контролює ціни десяти конкурентів на 5000 SKU. Для магазину є пріоритетними чотири категорії товарів. Конкуренти часто пропонують акційні ціни на товари в цих самих категоріях.

Завдання

Стратегія інтернет-магазину передбачає найкращі ціни на ринку у фокусних категоріях товарів, на певні набори товарів (основний + комплементарні), які час від часу змінюються.

Щоб правильно керувати акціями, магазину необхідно було день у день бачити, хто з постачальників пропонує найкращі ціни на фокусні категорії товарів і які бандли (набори) можна сформувати на наступний період. Для цього потрібно було розуміти, яку маржинальність мають окремі товари та скільки простору є для зниження ціни.

Рішення

Після налаштування аналітики платформа показує клієнту ціни постачальників, згруповані за категоріями товарів з можливістю сортувати SKU за тегами («основний товар», «додатковий товар») у межах ключових категорій. Тепер клієнт має можливість сортувати списки цін постачальників за групами товарів і швидко вибирати найкращі пропозиції на сьогодні.

Менеджер діє в такий спосіб:

1. Завантажує список цін постачальників за категорією.
2. Фільтрує товари за тегом «основний» і бачить список цін на товари, з якими можна створити акційний бандл.
3. Вибирає найнижчу ціну й замовляє товар у постачальника.
4. Далі фільтрує список цін за товарами з тегом «додатковий» і підкатегорією, яка пасує до вибраних основних товарів.
5. У списку додаткових товарів, що підходять для формування набору, обирає постачальника з найкращими цінами й замовляє товар.
6. Бандли формуються і додаються до асортименту.

У даному випадку прайси постачальників завантажуються на платформу Excel-файлами, які видаляються після обробки даних.

Як автоматизувати аналіз цін постачальників з мінімальними ризиками

Три описаних кейси показують практичну цінність автоматизації аналізу цін постачальників. Проте такий вид оптимізації процесів передбачає певні загрози для інтернет-магазину. Щоб перехід на автоматизовану аналітику пройшов з мінімальними ризиками, варто виконати такі кроки:

1. Сформувати список всіх джерел збору інформації про ціни постачальників. Це можуть бути Excel-файли, повідомлення в чатах месенджерів, портали тощо.
2. Визначити, як інформація передаватиметься в систему, яка пізніше буде опрацьовувати дані й зводити їх до єдиного формату для порівняння.
3. Визначити, у якому вигляді ви хочете отримувати агреговані дані про ціни постачальників, який вигляд повинно мати порівняння, які додаткові дії планується виконувати із цими даними. Наприклад, чи потрібно передавати їх у ПЗ для автоматичної переоцінки.
4. Переконатися, що доступ до чутливої інформації чітко обмежений і надається тільки відповідальним особам (на рівні архітектури рішення та угоди з підрядником, якщо він є).
5. Визначити, як ви оцінюватимете ефективність автоматизації аналізу цін постачальників, і вибрати метрики, за якими планується ухвалювати рішення про продовження або припинення цієї практики.
6. Протестувати рішення на невеликому обсязі даних, виявити слабкі місця в процесі й усунути їх.
7. Переходити до масштабного впровадження тільки тоді, коли весь процес зрозумілий, захищений і відтестований.

Висновок

Ціни постачальників змінюються щодня, і їх ручний аналіз потребує значного часового ресурсу й експертності. З іншого боку, неякісний аналіз цін постачальників — через брак часу або людський фактор — може призводити до втраченої вигоди, що особливо ризиковано на висококонкурентному ринку.

Натомість автоматизація аналізу цін постачальників дає змогу опрацьовувати інформацію значно швидше, підсвічувати найкращі закупівельні ціни день у день, групувати дані за категоріями товарів або іншими параметрами, щоб бачити більше, ніж просто список цін.

За умови безпечного впровадження, коли чутливу інформацію захищено від несанкціонованого використання, автоматичний аналіз цін постачальників може стати стрімким кроком до оптимізації роботи із цінами й відкрити нові, недоступні раніше можливості для інтернет-магазинів.