Многие интернет-магазины «думают» что они знают цены конкурентов, и даже применяют их в ценообразовании, но так ли это? Мы посмотрим реальные кейсы таких корреляций данных: — Как измерять вес бренда? Доход от товара проданных по ценам выше рынка. — Как измерять влияние конкуренции на спрос ? — Расчет эластичности спроса в группе товаров, бренде, канале, как зависит конверсия от отклонения от цен конкурентов.

1. August 2016
Be a #PricingHero
Метрики ценообразования
как интернет-магазины
используют цены конкурентов
Александр Галкин
CEO, co-founder
galkin@competera.net

2. SolutionО нас
Best B2B
Startup
Retail
Innovation
Startup
of the Year
2013
FOUNDED
CURRENT OFFICES
Kyiv
St. Petersburg
London
33 employees
Ukrainian and Russian
e-commerce market leader
in price analysis
DATA AVAILABLE
OFFICES

3. В цифрах
Active Domains: 3 015
Daily data points: 24 475 329
Countries: 25

4. WE TRULY BELIEVE IN WHAT WE DO AND THAT IS ONE OF THE REASONS WHY OUR CUSTOMERS CHOOSE US
Клиенты

5. Сегодня корреляция и объединение
данных стоят больше чем сами данные…

6. … но без качественных данных невозможно
объединять их и, тем более, делать
выводы на их основе…

7. JSON
XML
BI

8. Мы собираем и объединяем данные,
превращая их в рекомендации для
категорийных менеджеров и руководителей
ценообразования электронной коммерции
во всем мире.

9. Помогаем перейти от агрессивного
сравнения цен и толкания рынка к своей
границе к взращиванию оптимального
уровня ценового восприятия покупателей и
как следствие большей доходности с
сохранением лояльности.

10. PWC -Total Retail Total Report 2016
Покупатели выбирают
ритейлера потому, что
считают его цены
оптимальными
60%их цены
оптимальны
У них всегда есть
то, что мне нужно
32%
я доверяю
этому
бренду
32%

11. цены
конкурентов
(время, цена,
акция, наличие)
данные
клиента
(продажи)
данные о
пользователях
(каналы,
сессии)
Все нужные данные … в одном месте
близко к реальному
времени…

12. BI

13. Данные о рынке, приближенно к реальному времени,
складываются в клиентские таблицы Google BigQuery и легко
объединяются с другими данными простыми JOIN запросами

14. ЦЕНА
ВОЗМОЖНЫЙ ОБЪЕМ
ПРОДАЖ
Возможный объем продаж зависит от эластичности спроса и
конкурентных переложений
Эластичность спроса
Конкурентные предложения
(с) ”Управление ценами в ритейле” И.В. Липсиц

15. конверсия
7,0%
0,3%
отклонение от конкурентов
Влияние цены на коэффициент конверсии

16. Влияние цен конкурентов на доход

17. Коэффициент чувствительности в категории и канале

23. User behaviors

24. Продажи в товарных категориях
Report: Sales By Product Category

25. Конверсия в маркетинговых кампаниях

26. Какая компания приносит аудиторию лояльную к бренду?Report: Sales By Campaign
Продажи в маркетинговых кампаниях

27. Продажи в канале

28. Report: Sales By Source/Medium
Продажи в источнике/канале

29. Управление ценой - достаточно комплексная и не простая задача, которая
зависит также от внешних факторов изменяющихся во времени.
Объединения данных о посетителях, продажах, конкурентах позволяет
получить инструмент визуализации и тестирования гипотез ценообразования и
предсказания спроса и возможного объема продаж.
Эффективное управление ценой ключевой аспект успешной конкуренции на
рынке и построения сильного бренда с лояльными потребителями.
Заключение

30. Спасибо за внимание!
Александр Галкин
CEO, co-founder
galkin@competera.net
Download link:
http://goo.gl/Ps1jpO