„Kaina iki tam tikro mato
Tai, kaip įmonės vertina savo gaminius, iš meno virsta mokslu
RETA AMERIKIEČIŲ verslo taktika yra tokia pat savita laisvai besisukančioje kapitalistinėje visuomenėje, kaip gamintojo siūloma mažmeninė kaina. P.H. Hanesas, tekstilės fabriko, kuris ilgainiui taps HanesBrands, įkūrėjas, ją sugalvojo XX a. 20-ajame dešimtmetyje. Tai leido jam naudoti skelbimus leidiniuose visoje Amerikoje, kad atgrasytų platintojus nuo jo megztų apatinių drabužių pirkėjų apgaudinėjimo. Net ir šiandien daugelis Amerikos parduotuvių savininkų laikosi gamintojų rekomenduojamų kainų, nors ir norėtų jas pakelti, kad kompensuotų infliacinį spaudimą kitoms išlaidoms. Vis dėlto vis daugiau žmonių naudojasi sudėtingesniais kainodaros metodais.
2010 m. konsultacinės įmonės McKinsey atliktas esminis tyrimas apskaičiavo, kad pakėlus kainas 1%, neprarandant pardavimų, veiklos pelnas gali padidėti vidutiniškai 8,7 %.
Tai pasiekti gali būti sudėtinga. Nustatykite per aukštas kainas ir rizikuojate prarasti klientus; nustatykite jas per žemai ir paliksite pinigus ant stalo. Mažmenininkai istoriškai naudojo nykščio taisykles, pvz., prideda fiksuotą maržą prie išlaidų arba atitiko konkurentų kainas.
Kadangi energija, darbo jėga ir kitos sąnaudos praeina per stogą, jie nebegali sau leisti vertinti kainų kaip nereikšmingų.
Siekdami įgyti pranašumą, parduotuvių savininkai kreipiasi į kainų optimizavimo sistemas. Jie numato, kaip klientai reaguos į skirtingus kainų scenarijus, ir rekomenduoja tuos, kurie padidina pardavimą ar pelną. Jų esmė yra matematiniai modeliai, kuriuose naudojama daugybė sandorių duomenų, kad būtų galima įvertinti kainų elastingumą – kiek paklausa didėja, krentant kainai ir atvirkščiai – tūkstančiams produktų. Kainai jautrioms prekėms tada gali būti taikoma nuolaida, o kainoms nejautrios – pabranginamos. Prekybininkai gali tiksliai sureguliuoti algoritmus, kad išvengtų nepageidaujamų pasekmių, tokių, kaip dviženklis kainų padidėjimas arba didesnės pakuotės, kurių svorio vienetas kainuoja, daugiau nei mažesnės.
Dėl dirbtinio intelekto (DI) pažangos šios sistemos tampa išmanesnės. Senesni modeliai naudojo istorinius pardavimo duomenis, kad įvertintų atskirų prekių kainų elastingumą, o naujausiuose, DI varomuose, modeliuose galima pastebėti modelius ir ryšius tarp kelių prekių. Kainodaros programinės įrangos kūrėjai į savo modelius įtraukia naujų duomenų šaltinių – nuo klientų tviterinių žinučių iki internetinių produktų apžvalgų, – sako Dougas Fuehne iš Pricefx, vienos iš tokių įmonių. Debesijos pagrindu sukurta platforma, kurią sukūrė kitas teikėjas „Eversight“, leidžia mažmenininkams išbandyti, kaip nedidelis, tarkime, „Heinz“ kečupo kainų padidėjimas arba sumažėjimas įvairiose parduotuvėse veikia ne tik konkretaus pagardo, bet ir visos kategorijos pardavimą. Jį naudoja dideli gamintojai, tokie, kaip Coca-Cola ir Johnson & Johnson, taip pat kai kurie prekybos centrai (Raley's) ir drabužių pardavėjai (JCPenney).
Visa tai daro kainodaros sistemas „daug trimačiomis“, – pastebi Chadas Yoesas, buvęs „Walmart“ vadovas, prižiūrėjęs mažmeninės prekybos didvyrio kainodarą. Mažmeninės prekybos vadovai nori reklamuoti šį rafinuotumą investuotojams, kurie vertina įmonių kainodaros galią didelės infliacijos metu. Vasario mėnesį kavinių tinklas „Starbucks“ gyrėsi, kad „nuolat naudojasi analitikais ir dirbtiniu intelektu, kad modeliuotų kainas“. Maisto platintojas „US Foods“ reklamavo savo kainodaros sistemos galimybę naudoti „daugiau, nei tuziną skirtingų įvesties duomenų“, kad padidėtų pardavimai ir pelnas.
Kainų optimizavimas gali padidinti kainų svyravimą. „Mažmenininkai šiandien nustato kainas greičiau nei kada nors anksčiau“, – sako Mattas Pavichas iš kitos programinės įrangos kainodaros įmonės „Revionics“. Tai ypač aktualu sparčiai besikeičiančiame elektroninės prekybos pasaulyje. Tačiau net „Walmart“ daugelio prekių kainas savo parduotuvėse peržiūri 2–4 kartus per metus, sako J. Yoesas, kai prieš keletą metų retai buvo daugiau, nei vieną ar du kartus.
Tai, ko nedaro kainodaros sistemos, - nenumaldomai nepadidina kainas. J. Pavichas šią klaidingą nuomonę vadina „vienu didžiausių mitų“ apie tokius, kaip jo, gaminius. „Sysco“, didelis maisto platintojas, praėjusiais metais išleidęs naują kainodaros programinę įrangą, yra pavyzdys. Įmonė teigia, kad ši sistema leidžia jai sumažinti „pagrindinės vertės prekių“ kainas – kaip prekyboje žinomi kainoms jautrūs bestseleriai – ir pakelti jas kitiems produktams. Taigi, jis gali padidinti pelną, išplėsdamas pardavimus ir išlaikydamas maržas. Dėl to investuotojai lieka patenkinti, o pirkėjai – gerai nusiteikę." [1]
1. "Artificial prices; Pricing power (1)." The Economist, 26 Mar. 2022, p. 59(US).
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą