Кейс Б1

Внедрение системы оптимизационного ценообразования для крупного FMCG-ритейлера

Заказчик — компания, входящая в топ-10 крупнейших FMCG-ритейлеров России с оборотом около 400 млрд рублей и имеющая порядка 1000 магазинов по всей стране.

ПРЕДПОСЫЛКИ И ЦЕЛЬ ПРОЕКТА

Ранее категорийные менеджеры и сотрудники отдела закупок компании управляли ценами через файлы Excel с фиксированными правилами, что занимало много времени и не позволяло быстро и гибко адаптироваться к изменениям на рынке. При таком подходе отсутствовала возможность персонализировать цены для разных магазинов с учетом локального спроса, роли товара в ассортиментной матрице и доли рынка.

Основной целью проекта стал рост маржи без падения РТО (розничного товарооборота) за счет внедрения автоматизированной системы ценообразования на основе методов машинного обучения (ML).

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА

Рост фронт маржи (без снижения товарооборота):
- На 0.9 п.п. для регулярного ценообразования
- На 0.5 п.п. для локальных промоакций
Создание продукта по ценообразованию и автоматизация процессов ценообразования
Цены в режиме реального времени передаются в магазины через интеграцию с ERP-системой

Проект позволил клиенту перейти от ручного управления ценами к data-driven подходам, что обеспечило рост ключевых метрик (маржа, PTO) и повысило конкурентоспособность на рынке. Решение масштабируемо и адаптировано под специфику крупной розничной сети.

В дальнейшем планируется улучшение логики ML-моделей для повышения точности прогнозов, расширение функционала системы на новые категории товаров и внедрение инструментов анализа эффективности промоакций.

РЕШЕНИЕ

Проектная команда объединила экспертов группы повышения эффективности розничного бизнеса и специалистов в области технологического консалтинга Б1. В результате была разработана и внедрена система ценообразования на базе методов машинного обучения, полностью отвечающая потребностям заказчика. В ходе проекта реализованы следующие задачи:

Автоматизированный расчет цен с учетом:
- Роли товара в конкретном магазине (генерирует трафик или маржу, формирует восприятие или поддерживает промо)
- Восприятия товара локальной аудиторией
- Данных о доле рынка и конкурентной среды
Интеграция интерфейса управления ценами для категорийного департамента
Поэтапное внедрение – проект был разделен на три фазы по восемь месяцев каждый:
- Создание методологии с оптимизацией на увеличение маржи и тестирование на ограниченном количестве категорий (валидация гипотез через A/B-тесты)
- Разработка продукта и его внедрение в промышленную эксплуатацию
- Добавление локальных промоакций с целью увеличить общую маржинальность продаж