Как работает решение
Интеллектуальное динамическое ценообразование на базе ML
Интеллектуальная система ценообразования
SmartPricing — это комплексная ML-платформа, которая анализирует данные о продажах, конкурентах и поведении покупателей, чтобы автоматически рекомендовать оптимальные цены для каждого SKU в каждый момент времени.
В основе системы — статистические модели эластичности спроса, построенные на реальных данных вашего бизнеса, а не на абстрактных рыночных индексах.
Вызовы современного ритейла
Что даёт SmartPricing
-
Рост валового дохода
Оптимальные цены там, где это приносит деньги
- Автоматический расчёт цен по моделям эластичности
- Учёт конкурентных позиций по KVI-товарам
- Балансировка стратегий: доход / трафик / маржа
-
Снижение операционных затрат
Автоматизация освобождает команду для стратегии
- Автоматические переоценки без ручного труда
- Пакетный расчёт для тысяч SKU за минуты
- Централизованное управление всеми форматами
-
Прозрачность и контроль
Понятная аналитика — понятные решения
- Встроенная панель KPI и факторный анализ
- A/B-тестирование стратегий на реальных данных
- История всех изменений цен с причинами
-
Быстрый старт
3 месяца до первых результатов
- Интеграция с ERP через API или файловый обмен
- Пилот на ограниченном ассортименте
- Результат виден в первом квартале
Алгоритм работы системы
Полный цикл от сырых данных до оптимальной цены на полке
-
01
Сбор данных
Чеки, продажи, конкуренты, остатки — через API или файловый обмен
-
02
Очистка и обработка
Статистическая фильтрация аномалий, нормализация, обогащение
-
03
ML-моделирование
Построение моделей эластичности на уровне SKU/формат/кластер
-
04
Оптимизация
Расчёт оптимальной цены по выбранной стратегии (доход/трафик/маржа)
-
05
Проверка правил
Учёт ограничений: МРЦ, РРЦ, мин. маржа, пределы изменения
-
06
Выгрузка цен
Автоматическая передача в ERP, кассовую систему, онлайн-магазин
Под капотом: ML-модули системы
-
Байесовские регрессионные модели строятся индивидуально для каждого SKU с учётом категории, сезона, формата магазина и ценового кластера. Обновляются еженедельно.
-
Автоматический парсинг цен конкурентов из открытых источников и партнёрских API. Данные обновляются до 4 раз в день.
-
Модуль рассчитывает оптимальную глубину скидки и срок промо-акции, чтобы максимизировать валовой доход с учётом каннибализации ассортимента.
-
Алгоритм автоматически группирует магазины по покупательским паттернам, конкурентному окружению и ценовой чувствительности аудитории.
Готовы к пилоту?
Запустим пилотный проект за 3 месяца — оцените результат до полного внедрения
Запустить пилотВопросы о работе решения
-
Система использует байесовский подход и данные аналогичных товаров для «холодного старта». Даже без длинной истории первые рекомендации появляются через 2–3 недели.
-
По умолчанию — ежедневно. Для промо- и конкурентных модулей возможен режим реального времени (несколько раз в день).
-
Да, в полностью автоматическом режиме. Но мы рекомендуем гибридный подход: система предлагает, менеджер утверждает нестандартные решения.
-
Минимально: история продаж за 12 месяцев, справочник товаров, данные о конкурентах (опционально). Данные передаются через API или файловый обмен.
Запросить демо
*на основании 6+ направлений ритейла