Vartojimo prekių kainodaros technologijų kūrėja „Asper.ai“ pranešė įsigijusi Šveicarijos konsultacijų bendrovės „Pricing One“ dalį turto ir jos specialistų kompetencijas. Tikslas – tradicines prekybos analizės metodikas sujungti su DI agentais, galinčiais padėti priimti kainodaros sprendimus.
Ką įsigijo bendrovė?
Lapkričio 5 dienos pranešime „Asper.ai“, priklausanti „Fractal“ grupei, nurodo perėmusi pagrindinius „Pricing One“ komandos talentus ir svarbiausius metodinius išteklius. Tarp jų – vartotojų pasirengimo mokėti ir kainų jautrumo analizės metodikos, taip pat daugiau kaip 650 komercinių veiksmų planų biblioteka. Tai nėra teiginys, kad „Asper.ai“ nusipirko visą Šveicarijos bendrovę ar kad įsigyto turto kaina buvo viešai paskelbta. Sandorio finansinės sąlygos pranešime nenurodytos. Todėl įsigijimo dydžio ar tariamo kainų sumažinimo procento nereikėtų pateikti kaip patikrinto fakto.
Kodėl kainodarai reikia žmonių patirties?
Prekių kainų nustatymas priklauso nuo tiekėjų sąlygų, paklausos, konkurentų veiksmų, reklamos, sezoniškumo ir klientų elgsenos. Vien algoritmas gali rasti matematiškai optimalią maržą, tačiau nesuprasti reputacijos, reguliavimo ar ilgalaikio partnerio santykių. „Asper.ai“ siekia į savo agentus įtraukti patyrusių konsultantų metodikas, kad sistemos galėtų ne tik skaičiuoti, bet ir siūlyti pagrįstus komercinius sprendimus. Tai įdomus naujo verslo modelio pavyzdys: specializuotos žinios virsta programine paslauga. Vis dėlto žmogaus priežiūra išlieka būtina, ypač kai sprendimai gali paveikti vartotojus ir konkurencijos taisykles.
Ką reiškia skelbiami 6–8 procentai?
Bendrovės pranešime minima galimybė pasiekti 6–8 proc. papildomą pajamų ir pelningumo augimą. Tokį teiginį reikia vertinti kaip gamintojo nurodomą potencialą, o ne visoms įmonėms garantuotą rezultatą. Dar daugiau, pajamų augimas ir pelno augimas nėra tas pats: didesnės nuolaidos gali kelti parduotų vienetų skaičių, bet mažinti maržą. Nežinant tyrimo imties, laikotarpio ir palyginimo metodikos, bendro rezultato negalima automatiškai perkelti į Lietuvos prekybos tinklus. Būtų naudinga, jei bendrovė ateityje paskelbtų nepriklausomą rezultatų auditą.
Praktinis pavyzdys Lietuvos elektroninei prekybai
Redakcinis scenarijus: parduotuvė parduoda produktą už 50 eurų, o jo įsigijimo bei tiesioginiai pardavimo kaštai siekia 35 eurus. Vieneto indėlis – 15 eurų. Sumažinus kainą iki 45 eurų, šis indėlis būtų 10 eurų, t. y. trečdaliu mažesnis, jei kaštai nepasikeičia. Norint išlaikyti tą patį bendrą indėlį, reikėtų parduoti 50 proc. daugiau vienetų. Tai paprastas teorinis skaičiavimas, o ne „Asper.ai“ rezultatas. Jis parodo, kodėl kainodaros algoritmai turi vertinti ne tik pardavimo apyvartą, bet ir pelno maržą, grąžinimus bei reklamos išlaidas.
Kaip užsitikrinti realią naudą?
Lietuvos prekybininkai galėtų pradėti nuo aiškios kainų keitimo istorijos, nuolaidų poveikio matavimo ir sezoninių produktų grupių stebėjimo. Jei nėra patikimų savikainos duomenų, net pažangi DI sistema negalės pateikti gero sprendimo. Taip pat svarbu užtikrinti, kad konkurentų kainodaros stebėjimas ir automatizuotas reagavimas neprieštarautų konkurencijos teisei. Ateityje daugės specializuotų DI įrankių, tačiau didžiausią vertę kurs ne bendros frazės apie automatizavimą, o patikimi ir pakartojami skaičiais pagrįsti sprendimai.
Ką verta stebėti toliau?
Kainodaros automatizavimą būtina įgyvendinti atsakingai: klientai gali jautriai reaguoti į pernelyg dažnai keičiamas kainas, o konkurencijos teisė riboja kai kurias praktikas. Įmonės, naudojančios specializuotus agentus, turėtų išlaikyti skaidrią kainų keitimo istoriją ir galimybę žmogui atšaukti netinkamą sprendimą.
Norint pagrįstai spręsti apie DI kainodaros platformą, reikia lyginti panašias prekių grupes ir tuos pačius laikotarpius, atskirai vertinant sezoniškumą, tiekimo kaštus ir reklamos poveikį. Vien po sistemos įdiegimo padidėję pardavimai neįrodo priežastinio ryšio. Patikimesnis metodas būtų kontrolinė produktų grupė, kuriai kainos keičiamos įprastu būdu, ir bandomoji grupė, kurioje sprendimus rekomenduoja algoritmas. Tada palyginus pelną, grąžinimus ir klientų elgseną būtų galima įvertinti ne reklaminį pažadą, o tikrą verslo rezultatą. Tokia metodika tinka ir Lietuvos elektroninėms parduotuvėms.
Šaltiniai: prnewswire.co.uk.