От «агентов» к AI: современные подходы  мониторинга цен в ритейле

В офлайн-ритейле многие компании все еще используют «агентов» для мониторинга цен. Они проверяют полки конкурентов, фотографируют ценники или записывают данные вручную. Такой метод выглядит простым и понятным, однако на этапе обработки информации возникают проблемы: человеческий фактор приводит к множеству ошибок, включая намеренное искажение данных, чтобы скрыть недочеты. Эти ошибки обходятся компаниям дорого, приводя к упущенным возможностям для роста и снижению прибыли.

В этой статье мы рассмотрим, как анализ цен помогает на всех стадиях коммодитизации, какие методы мониторинга ценообразования используют крупнейшие FMCG-компании, их преимущества и недостатки. Также мы сравним ручной сбор данных с методами, использующими искусственный интеллект, и проследим эволюцию мониторинга цен в офлайн-ритейле.

Коммодитизация — процесс превращения продукта из элитного в общедоступный. Продукт или услуга утрачивают свою уникальность и упрощаются, а потребители с лёгкостью переключаются на того производителя, который предложит более низкую цену.

Процесс мониторинга цен и товаров красной нитью проходит через весь процесс коммодитизации, от начальной стадии разработки продукта до полной коммодитизации. Рассмотрим, как мониторинг цен и товаров помогает на каждом этапе.

На этой стадии продукт новый, уникальный и не имеет аналогов на рынке. Мониторинг цен и товаров помогает компаниям определить начальную цену продукта.

Например, компания выпускает новый смартфон с уникальной складывающейся формой. Мониторинг цен других смартфонов позволяет установить конкурентоспособную цену и определить стратегию маркетинга, чтобы донести до покупателей исключительность данной модели, то есть компания анализирует цены на смартфоны, которые также предлагают уникальные функции, смотрит спрос покупателей на данный товар и, отталкиваясь от этого, устанавливает свою цену.

C появлением первых конкурентов мониторинг цен и товаров позволяет:

Перейдем к следующей стадии.

На этом этапе продукт достигает пика популярности и рынок насыщается. Прибыль уменьшается, и компания оставляет в продаже только наиболее прибыльные и популярные позиции. Рекламная активность сокращается, а издержки оптимизируются.

Мониторинг цен и товаров сопутствует:

Спад популярности товара может быть резким, если аудитория переключается на что-то более модное и популярное, или может растянуться на годы и десятилетия. Это часто происходит с техникой — цифровые камеры в свое время полностью вытеснили пленочные. Однако после резкого спада, интерес к полароидам начал вновь расти.

В этот момент продукт начинает терять популярность, появляются новые технологии или альтернативы. Мониторинг цен и товаров оказывает помощь в управлении остатками и выстраивании стратегии вывода продукта. Мониторинг цен позволяет понять, когда и как лучше провести распродажу продукции и планировать переход на новые технологии.

В своё время это коснулось всем известных DVD и Blu-ray дисков. Cейчас редко где встретишь эти атрибуты молодости. Разве что на Avito или Kufar можно увидеть объявления о продаже для любителей винтажа.

Мониторинг цен и товаров — это инструмент, который позволяет компаниям на каждом этапе процесса коммодитизации выставлять свою лучшую цену, не производить нерентабельные товары и оперативно реагировать на изменения рынка.

Рассмотрим примеры мониторинга.

Компания осознает, что этот подход неэффективен и подходит только тем, кто имеет минимальные операционные издержки. Остальные компании сталкиваются с высокими затратами и низкой маржинальностью.

Использование программ-парсеров. Программы-парсеры представляют собой программное обеспечение для автоматизированного сбора цен у конкурентов. Они значительно ускоряют процесс сбора данных, однако каждая программа требует правильной настройки для каждого сайта конкурента, что требует навыков программирования и, возможно, дополнительной покупки прокси-серверов. Структурирование и анализ собранных данных для последующей адаптации цен также требуют ручной работы.

Создание собственного парсера. Этот метод больше подходит крупным компаниям и требует формирования команды, включающей разработчиков и маркетологов под руководством опытного менеджера. Создание собственного парсера позволяет контролировать весь процесс сбора данных, но требует значительных усилий и ресурсов.

Анализ с использованием искусственного интеллекта. Технология искусственного интеллекта (ИИ), основанная на распознавании объектов, представляет собой эволюцию в мониторинге цен конкурентов. ИИ не только собирает данные, но и анализирует их в реальном времени. Алгоритмы машинного обучения помогают предсказывать тенденции, выявлять аномалии и предлагать оптимальные ценовые стратегии.

Представьте, что новый мерчандайзер не знает, как расположить товары на полках. Программа на основе ИИ сканирует полку и дает инструкции по расстановке товаров. Завершив работу, программа проверяет результат, выявляет недочеты и дает рекомендации по исправлению. Исправленный результат система анализирует и отправляет готовый отчет с прогнозом.

Ручной сбор данных исторически был первым методом и до сих пор используется некоторыми компаниями из-за его простоты и низких начальных затрат. Однако с развитием технологий сервисы на основе ИИ становятся всё более популярными благодаря своей точности, скорости и аналитическим возможностям. Оба метода имеют свои сильные и слабые стороны. Давайте их рассмотрим.

Ниже — преимущества.

Точность и снижение ошибок. ИИ обеспечивает высокую точность в сборе и анализе данных, минимизируя человеческие ошибки. Система ИИ берет на себя самые важные задачи, проверяя правильность выполнения действий и предлагая корректировки. При ручном сборе данных существует высокий риск ошибок ввода и искажения данных, особенно при больших объемах информации.

Скорость и эффективность. Автоматизация с помощью ИИ позволяет собирать и анализировать данные в реальном времени, что значительно быстрее ручного сбора. Процесс ручного сбора данных более медленный и трудоемкий, особенно при необходимости частого обновления информации.

Экономия ресурсов. ИИ позволяет сократить затраты на рабочую силу и временные ресурсы. То, что может выполнить десять человек вручную, может быть сделано одним человеком с помощью ИИ, что сокращает затраты на оплату труда и время на обработку данных.

Непрерывный мониторинг. ИИ позволяет осуществлять круглосуточный мониторинг цен конкурентов без перерывов. Ручной сбор данных ограничен рабочими часами сотрудников и не может быть непрерывным.

Есть три основных недостатка. Раскроем их подробнее.

Затраты на внедрение. ИИ требует значительных начальных затрат на разработку, приобретение и настройку систем. Однако многие компании предлагают бесплатные пилотные проекты, позволяющие оценить продукт перед его внедрением. Ручной сбор данных, напротив, имеет низкие начальные затраты, так как не требует специального оборудования или программного обеспечения.

Технические сложности. ИИ требует технических навыков для настройки и обслуживания, могут возникать технические сбои и необходимость регулярных обновлений. Ручной сбор данных менее зависим от технологий и проще в исполнении для неквалифицированного персонала.

Адаптация и обучение. Использование ИИ требует периода адаптации и обучения сотрудников для эффективного использования новых систем. Ручной сбор данных можно начать использовать сразу, без необходимости длительного обучения.

Анализ ассортимента и цен конкурентов — это ключевой инструмент для бизнеса в условиях высокой конкуренции. Он помогает оптимизировать ассортимент продукции, своевременно корректировать ценовую политику и быстро реагировать на изменения на рынке.

Традиционные методы мониторинга цен конкурентов в офлайн-ритейле, такие как использование агентов для ручного сбора данных, кажутся простыми и понятными. Однако они часто приводят к ошибкам, замедляют обработку данных и могут привести к упущенным возможностям для роста и увеличения прибыли.

Современные технологии предлагают более эффективные методы мониторинга цен. Они автоматизируют рабочий процесс, минимизируют человеческий фактор, быстро собирают и анализируют данные, что позволяет сократить затраты и повысить точность и мобильность работы.

С развитием технологий компании всё активнее внедряют решения на базе ИИ. Можно использовать как готовые продукты, так и интегрировать их в бизнес-процессы.