FMCG-ритейлер увеличивает выручку на 8% с помощью ИИ
Рынок товаров повседневного спроса СНГ демонстрирует устойчивый рост. Согласно данным GfK и Nielsen, продажи на российском рынке FMCG выросли на 2% в денежном выражении с марта 2018 года по февраль 2019 по сравнению с аналогичным периодом годом ранее. В Украине образца 2017 года цифры впечатляют больше: рынок вырос на 11%, сообщает пресс-служба Competera.
При этом, оба рынка страдают от одной и той же проблемы: снижение размера среднего чека как результат роста частоты покупок (покупатели приобретают товары чаще, но небольшими партиями) и постоянных промо. В России доля продаж по промоакциям превышает 50% (иногда достигая 70% в некоторых категориях). В Украине промопродажи непродовольственной категории превысили регулярные продажи и составили 52% в 2018 году.
Чтобы решить эту проблему, некоторые крупные ритейлеры прибегают к помощи алгоритмов искусственного интеллекта. Например, «Космо», восточноевропейский FMCG-ритейлер с 20-летней историей на рынке, искал технологического партнера, чтобы запускать более сбалансированные промо-кампании.
«Сейчас ритейлеры и вендоры стали использовать промо, чтобы стимулировать финансовые показатели. Поэтому происходит постоянная игра на понижение. Промо становятся все глубже и глубже» — комментирует Георгий Шейко, CEO компании. «Но ведь всему есть предел. Вопрос в том, как сделать так, чтобы наладить взаимоотношения с потребителем таким образом, чтобы им было интересно и чтобы бизнесу было не в убыток. Поэтому нужно переходить от промо к последовательному ценообразованию».
Компания внедрила решение оптимизации ценообразования Competera, основанное на машинном обучении. Рассчитывали на 5% рост прибыли и дохода. В результате, за два месяца рост продаж в штуках тестовой категории составил 9,1%, при этом превысив показатели контрольной группы на 15,9%. Рост выручки по сравнению с контрольной группой составил 8,1%, а рост фронт-прибыли — 9,8%.
Более глубокие и частые промо вовсе не означают обязательный рост объема продаж и, соответственно, прибыли. Каждый отдельный игрок, снижающий цену на определенный товар, рубит сук для всего рынка, уменьшая совокупную выручку остальных магазинов. В итоге, проигрывают все.
Консалтинговые компании дают несколько советов по снижению доли акционных продаж. Среди рекомендаций — запускать промо только тогда, когда это необходимо, а также продумывать глубину скидки. Рынок динамичен и требует молниеносных решений. Вместе с тем, количество данных и параметров, которые нужно учитывать, растет и становится неподъемным для менеджеров.
В таких случаях на сцену выходит самообучающииеся алгоритмы искусственного интеллекта. Такие алгоритмы обрабатывают огромные массивы внутренних данных ритейлера и данных из внешних источников (поведение покупателей, погода, праздники, промоактивность, планы мотивации персонала и др.) и учитывают бесконечное количество необходимых параметров, чтобы рекомендовать оптимальные цены на основе высокоточного (90-98%) прогноза спроса. Цены рассчитываются для всего портфеля товаров, а не для отдельных SKU, как это происходит в традиционном ценообразовании, с учетом целевых показателей менеджеров. Например, «выставить такие цены, чтобы получить максимально возможный рост выручки не снижая маржинальность».
Используя ИИ, менеджеры точно знают, как изменить (или оставить неизменными) цены на группу товаров так, чтобы увеличить продажи других товаров, стоит ли запускать промо и насколько глубоким оно должно быть. По сути, ИИ помогает выстраивать баланс оптимальных цен исходя из бизнес-стратегии ритейлера.
На рынке, где гонка промо ужесточается, цены стремительно летят вниз, затраты растут, а зарабатывать становится все сложнее, ритейлеры нуждаются в кардинально новом решении. С помощью ИИ, они получают доступ к прогнозируемому портфельному ценообразованию, сокращают количество ненужных промо, «отвязывают» цены от конкурентов и значительно увеливают продажи и прибыль.
Читать также:
