編者按:動態定價是指企業根據市場需求和自身供應能力,以不同的價格將同一產品適時地銷售給不同的消費者或不同的細分市場,以實現收益最大化的策略。那么對于零售商來說,如何才能通過動態定價來推動利潤增長?麥肯錫為我們提供了一些洞見。
該機制中的秘訣在于:動態定價解決方案必須根據零售商的業務背景、業務目標和工作方式進行調整。
【資料圖】
談到動態定價,亞馬遜仍然是零售巨頭中做的最好的。其作為電子商務巨頭,展現著迅速頻繁、游刃有余地改變數百萬商品價格的能力,這讓其他零售商頗為驚奇,并試圖效仿。亞馬遜降低暢銷品、高知名度商品的價格,同時又通過提高價格敏感的彈性商品價格來保證利潤。這樣不斷刷新其價格低廉的美譽,而且削弱對手的競爭力。事實上,亞馬遜和一些其他線上網售巨頭的成功已經清晰表明,在電子商務,全渠道零售,甚至實體零售領域中,動態定價是保持競爭力并推動收入和利潤增長的關鍵因素。
但隨著零售商已經開始投資于動態定價方案(無論是現成的還是由第三方供應商定制的),他們經常遇到“黑匣子”問題:沒有一個最終用戶真正了解算法背后的數學或邏輯。這些工具以某種方式壓縮數據并顯露定價建議,而這有時高于或低于當前的零售價格。因此,定價人員完全摒棄了它們,因為他們不相信這些建議。
克服以上的信任障礙,需要對解決方案的每個部分進行定制和實現。根據我們的經驗,應該優化完善動態定價解決方案,供品類經理和定價管理者使用。這些終端用戶應該參與開發,改進和推出工具,并能夠更新定價建議。只有這樣,企業才能期望獲得顯著和持久的影響——通常,銷售增長率為2%至5%,利潤率提高5%至10%,此外,通過提高最具競爭力商品的價格感知,也能夠提高消費者滿意度。
動態定價在提高消費者價格感知和零售商盈利能力方面起著至關重要的作用。許多零售商以非常低的價格出售其分類的五分之一商品,以塑造其價格形象并保持競爭力。這些關鍵價值商品(KVIs)通常是暢銷書,通訊量發生器或消費者容易記住的高需求即供商品。關鍵價值分類可以占普通零售商收入的80%,但僅占其利潤的一半。 因此,零售商需要在其余的“長尾”項目中彌補利潤。然而,識別關鍵價值商品并不像聽起來那么容易,而且由于這些項目稀少的歷史數據,很難準確確定長尾商品的價格。
動態定價解決方案可以幫助零售商克服這兩個挑戰。一般來說,強大的動態定價解決方案應包括五個模塊,所有這些單元都是并行工作的,為每個分類中的單品項提供價格建議(圖表1)。
圖表1:動態定價中5個模塊生成價格建議圖解
長尾模塊幫助零售商通過智能產品匹配為新產品或長尾商品設定介紹性的價格,即,該單元決定哪些數據豐富的商品與無歷史的新商品或長尾商品(如上所述,歷史數據有限)。
彈性單元使用時間序列方法和大數據分析來計算產品價格如何影響需求,涉及到各種因素,包括季節性、品牌替換和競爭行為。
KVI模塊使用實際市場數據,而并非消費者調查來估計每個產品對消費者價格感知的影響。模塊能夠自動檢測消費者把哪些項目作為KVI,并指出這些變化。
競爭反應模塊針對實時更新的競爭對手價格為自身價格調整提供建議。
全通道模塊協調零售商的離線和在線渠道之間的價格。
雖然一流的解決方案包括所有五個模塊,但零售商通常從KVI模塊和競爭反應模塊開始。這幫助零售商靈活應對關鍵項目的競爭。零售商隨后可以增加其余的模塊。
開展世界一流的動態定價解決方案首先要徹底了解零售商的業務背景和業務目標,然后將其轉化為可重復執行的數學“配方”。投入的仔細選擇以及基礎分析的復雜性將在很大程度上決定每個模塊計算的準確性。該工具需要足夠的靈活性和適應性,以使企業根據其特定目標和現有能力自定義其投入和特征,從而大大提高對產出的信心。當然,分類管理者和定價管理者是否會最終在日常工作中使用這些解決方案,部分取決于界面的直觀程度,以及其與零售商現有系統和工作流程結合的簡單程度。
為了構建動態定價的案例,零售商可以首先量化向組織引入動態定價的潛力,例如,通過系統地比較零售商的價格水平與其主要競爭對手的價格水平,評估競爭對手改變價格的頻率,同時研究競爭對手如何應對零售商改變自己的價格。該結果通常肯定會刺激零售商對動態定價采取措施。
合乎邏輯的下一步驟是在概念設計和測試的幾個分類中進行試點。正確做好試點,隨后推出所有產品類別的動態定價,將會大大提高收益、利潤和消費者價格。
以下示例說明了零售商如何根據其特定的業務需求和目標來定制動態定價模塊。在每種情況下,零售商收集了大量的詳細數據,使用了高級分析,并確保類別經理和定價管理人員參與開發和解決方案測試。
擁有兩百多萬個單品的美國普通零售商有兩個高度優先的業務目標,需要經常進行權衡:絕對收入最大化還是提高生產力。因此,每個模塊中的算法的目標函數必須進行相應調整——這種定制區別于現成的解決方案。
為了構建其長尾模塊,零售商組合了豐富的數據,包括其100,000個暢銷單品的日常銷售數據、針對這些單品的競爭對手價格(通過網絡收集)、客戶瀏覽記錄和購買歷史數據、產品屬性和描述以及在線指標(例如顯示次數和搜索排名)。算法設計專家和分析師與類別經理一起工作的過程中,團隊編制了一組針對零售商的產品關聯規則,使用因子分析來分配“屬性相似性分數”,指導其客戶找到可比較的產品。零售商為其產品組制定了簡單的基本規則——例如,一個分組每周最少銷售20個單品,或者分組中的所有產品應處于相同的生命周期階段。這些算法還幫助零售商了解其產品價格如何保持協調一致,以避免品牌替換的影響。
在短短八個星期內,該團隊為長尾模塊和競爭對手模塊構建了工作原型。兩個模型都經過定價管理人員的設計和測試,將其簡單地整合到零售商的定期定價流程中。其影響是:分類試點的收入和利潤率都提高了3%。
一個亞洲電子商務巨頭渴望開發一個可以優化利潤和總商品價值(GMV)的商品級定價策略。為此,該公司知道,不僅需要頻繁改變價格,而且還要在設定或更改價格時考慮多方面因素。
作為更廣泛的動態定價工作的一部分,該公司建立了一個彈性模塊。其核心是一個多因素算法,該算法從大約10TB的零售商交易記錄數據中歸納得出。每個產品的數據包括產品的價格、可替代產品的價格、促銷、庫存水平、季節性和競爭對手的銷售量估計——創建了區別于零售商可用數據和定價策略的定制模塊。然后,該模塊提出定價建議,同時兼顧了零售商的業務目標。
在便于觀察的儀表板上顯示建議書,類別經理幫助設計和測試。類別管理人員每一天都會對產品的增長潛力或預期的額外庫存進行權衡,然后可以接受或拒絕定價建議。零售商非常相信,類別經理應該最終決定產品定價。
在使用該模塊僅幾個月后,該公司的毛利率上升了10%,轉基因生物燃料轉化率也提高了3%。
為了從競爭對手中脫穎而出,歐洲領先的食品零售商試圖優先考慮KVIs。他們定制了一個KVI模塊,可以從0到100統計消費者對消費價格的滿意程度。該模塊通過分析內部和外部數據生成“KIV”指標,分析數據包括運輸成本、收益率、搜索量、競爭對手進行的產品數量,以及競爭對手的定價。它還確定了其他零售競爭對手的具體銷售項目。重要的是,該模塊可以足夠靈活的調整每個參數的權重。
該模塊為每個項目都定義了價格范圍、上限和下限價格邊界(圖2)。基于KVI指數得分,得出每個產品的確切價格范圍。
圖2
條形圖表明了零售商的動態定價方案是如何為每個項目設定價格范圍。
但KVI指標幫助設定基準價格只是第一步。通過競爭對手匹配模塊,零售商還將編入動態定價解決方案的一套業務規則,來觸發定價變化。例如,如果某個最小存貨單位的庫存水平過高或者競爭對手減少某個最小存貨單位的庫存產品價格,解決方案可能就會建議下降這個最小存貨單位的庫存產品價格。這些規則將全部納入建議價格的解決方案中,基于其他指數和相關收益,類別經理可以接受或拒絕。
在為期三個月的實驗結束時,零售商看到收入和成本在試驗中得到了百分之4.7的改善,而且整體銷售回報率提高了百分之3。它提供了一個值得信賴的解決方案,類別經理可以將其納入他們的工作流程。
在這些例子中,零售商定制了算法并投入了時間和精力以確保該工具最終被用采用。一個用來產生解決方案的方法,在實驗中需要用不同的測試方式,來證明在市場中統計結果良好并建立信任。同樣重要的是,測試過程可以確定如何最好地嵌入到最終用戶的現有工作流程的解決方案。
三家零售商都收集了詳細的數據、進行了全面的培訓,來加強員工組織技能基礎和動態定價能力。其中一家零售商甚至建立了一個動態定價的認證計劃,來確定員工誰有資格管理和不斷完善定價過程。
鑒于電子商務的爆炸式增長,動態定價正迅速成為一個用來推動增長、保持利潤率的必備技能。了解如何快速更改和定制解決方案,將使零售商在競爭中占據優勢地位。
翻譯來源:蟲洞翻翻 譯者ID:Ivyxxuan 編輯:郝鵬程
關鍵詞:
版權與免責聲明:
1 本網注明“來源:×××”(非商業周刊網)的作品,均轉載自其它媒體,轉載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責,本網不承擔此類稿件侵權行為的連帶責任。
2 在本網的新聞頁面或BBS上進行跟帖或發表言論者,文責自負。
3 相關信息并未經過本網站證實,不對您構成任何投資建議,據此操作,風險自擔。
4 如涉及作品內容、版權等其它問題,請在30日內同本網聯系。