Артур Хорошев про автоматизацию и нейросети

2672 подписчика

Ценообразование 2.0: Как ИИ и автоматизация меняют рынок и помогают увеличить прибыль

28 марта28 мар

10 мин

Оглавление

Ценовой фандан: как автоматизация превращает ценообразование в танец через ИИ
Эволюция ценообразования: от «затраты+» до алгоритмов, которые прошу историю
Основы автоматизации ценообразования: машина ткует шёлк из данных

Как автоматизация меняет ценообразование? Узнайте о мощи ИИ и динамических стратегиях для увеличения прибыли на 2-7%!

Ценовой фандан: как автоматизация превращает ценообразование в танец через ИИ

Эволюция ценообразования: от «затраты+» до алгоритмов, которые прошу историю

Вспомните, как раньше устанавливались цены? Метод «затраты плюс маржа» — словно статичный костюм, который отражает устаревшие подходы. Но времена меняются, и с приходом интернета появилась новая реальность: цены стали живым организмом, который дышит изменением спроса, конкуренции и новых технологий.

Динамическое ценообразование — это не просто заполнение полок ценниками, это настоящая стратегия, которая превращает рынок в спортзал. Алгоритмы, как виртуозные танцоры, реагируют на каждое колебание потребительских предпочтений. Например, Amazon меняет свою цену каждые 10 минут, реагируя на запасы, поведение клиентов, а порой даже на то, как долго они раздумывают над покупкой. Это не магия, а искусство, требующее точности и гибкости[1][2].

Почему это так важно? Согласно исследованиям McKinsey, внедрение ИИ в ценообразование может повысить прибыль на 2-7%. Это не легкомысленное утверждение, а результат тщательных исследований, и игнорировать его было бы неразумно[1].

Основы автоматизации ценообразования: машина ткует шёлк из данных

Представьте, что ваша компания — это система, а алгоритмы — её дирижёры. Они управляют дорогой к успеху, и вот какие инструменты находятся в их арсенале.

1. Машинное обучение: чтец тенденций

Эти алгоритмы — как опытные аналитики, которые погружаются в гигантские объёмы данных: от исторических продаж до реакций на акции конкурентов. Они способны выявлять ключевые факторы в поведении потребителей, например, могут определить, что скорость доставки важнее разумной цены. Так что вам не стоит поднимать ценник, лучше инвестировать в логистику, чтобы клиентов удовлетворить[1].

2. Оптимизационные алгоритмы: расчет до завтрашнего дня

Методы, такие как генетические алгоритмы или линейное программирование, работают как мощные вычислительные машины, пытаясь найти баланс между прибылью и объемом продаж. Но важно помнить: это не волшебная палочка. Алгоритмы требуют точной настройки, словно механизмы швейцарских часов, которые зависят от безупречного исполнения каждого элемента.

3. Платформы аналитики: базар в облаке

Представьте платформы аналитики, такие как Power BI или Tableau, как мощные базы данных, которые собирают информацию. Они обеспечивают сбор данных, прогнозирование и автоматизацию, которую можно сравнить с потоком информации, постоянно подстраивающимся под рыночные тренды.

Компонент Роль Сбор данных Мониторинг ваших конкурентов в реальном времени[2]. Прогнозирование Пример: ожидание роста спроса на зимние товары. Автоматизация Ручка настройки алгоритма, который последовательно изменяет цены.

Зональное ценообразование: как стенка на стену держит региональные нюансы

Цены не должны быть одинаковыми в разных регионах: в зависимости от местных условий и предпочтений, компании могут устанавливать ощутимо разные ценовые категории. В Москве стоимость электроники может быть выше из-за высокой конкуренции, в то время как в менее населённых регионах они остаются ниже для того, чтобы поддерживать продажи.

Секрет зонирования в ценообразовании заключается в глубоком понимании местных рынков. Вот несколько факторов, которые это влияют:

Расходы на доставку — чем больше расстояние, тем дороже.
Доступность альтернатив — в маленьком городе выбор ограничен, и это нужно учитывать.
Культурные предпочтения — скидки на определённые продукты в праздничные дни становятся нормой.

Хай-культура данных в ценообразовании: как не потерять контроль

Ошибки в автоматизации могут стоить вам больше, чем ручное управление. Резкое снижение цен может погрузить вас в ценовую войну, в которой проигрывают все, кроме клиентов.

Чтобы избежать этого, необходимо:

Постепенные изменения. Не вводите резкие скачки. Исходите из малых опусканий: снижайте цены сначала на 5%, затем на 3%, а не на 20% сразу[4].
Контроль качественных цен. Разработайте правила, которые предотвратят снижение цен ниже себестоимости.
Обучение команды. Как показал опыт «Рив Гош», обучение сотрудников приводит к заметному росту KPI[5].

AI vs Человек: кто правит ценным балетом

Несколько мифов:
– **Миф 1:** Алгоритмы заменяют людей. На самом деле они освобождают время для стратегического планирования.
– **Миф 2:** Автоматизация доступна только большим компаниям. На практике существуют платформы, которые удовлетворят даже потребности малого бизнеса[5].

Реальные кейсы: на что способна автоматизация

– **Uber** — цены на поездки зависят от времени суток и загруженности дорог, что вызывает нарекания за непредсказуемую стоимость.
– **Beeline** — увеличение выручки на 7% через оптимизацию цен, результат тщательной настройки алгоритмов.

На пути к внедрению автоматизации

Шаг 1: выбрать инструмент

Сравните платформы по основным критериям:

Критерий Примеры решений Сбор данных Priceva (мониторинг конкурентов). Прогнозирование KeepRise (полуавтоматический расчет). Омниканальность PIM-системы (синхронизация цен в разных каналах).

Шаг 2: настроить правила

Пример управления ценами на основе конкуренции:
– **Стратегия:** Установите себестоимость ниже «быть вторым дешевле».
– **Границы:** Запрет на снижение ниже 70% себестоимости.
– **Исключения:** Не меняйте цены на ключевые продукты с высокой маржой.

Шаг 3: обучить команду

Используйте анализ кейсов, чтобы понять, как обучение может изменить бизнес. Фармацевтическая компания потеряла много возможностей, пока её сотрудники не освоили новую систему. При внедрении после обучения KPI взлетели.

Если вам интересно, как автоматизация может укрепить ваш бизнес, обязательно обратите внимание на внедрение динамического ценообразования. Важно понимать, что это не избавление от ответственности, а наоборот, возможность эффективнее управлять ресурсами и адаптироваться к изменениям на рынке.

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: это канал про автоматизацию рабочих и бизнес процессов с помощью нейросетей и сервиса Make.

Обучение по make.com: https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Блюпринты по make.com: https://kv-ai.ru/blyuprinty-make-com-podpiska
Используйте возможность зарегистрироваться на платформе Make.com и приступайте к автоматизации!
Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал

А еще лучше — запустить автоматизацию

После того как команды обучены и алгоритмы настроены, наступает время действия. Запуск автоматизации — это как запуск автомобиля: каждый элемент должен работать в унисон, чтобы достичь плавности и эффективности. Делитесь своим опытом и не бойтесь экспериментировать с различными стратегиями.

Практическое внедрение: советы от экспертов

– **Тестирование в реальном времени.** Запускайте пилотные проекты, чтобы выявить моменты несовершенства. Если возникают сложности, не паникуйте. Это часть процесса обучения.
– **Динамическое изменение правил.** Не забывайте регулярно обновлять параметры и настройки в зависимости от изменений рынка. Пример: если обнаружите, что одна из скидок не работает, уберите ее или измените.

Анализ постфактум

Как только запустите системы автоматизации, анализируйте результат. Создавайте отчетность по KPI, чтобы видеть, насколько эффективно работает ваше ценообразование. Кроме того, проследите за реакцией клиентов. Они снизили или, наоборот, повысили объем покупок? Сделали ли они покупки по вашим ценам или перешли к конкурентам?

Этика и правила игры: ценовая прозрачность

Управляя автоматизацией, необходимо помнить об этических аспектах. Ценовая дискриминация может обернуться потерей доверия клиентов. Каждый шаг в автоматизации должен быть осознанным. Работа с ценообразованием, как правило, происходит в скрытной манере, но ваше научение открытости может стать преимуществом. Люди ценят, когда компании не обманывают своих клиентов и гарантируют честность.

Технологии будущего: куда движется автоматизация ценообразования

Изучение трендов в области автоматизации открывает новые горизонты. Искусственные нейросети и машинное обучение будут продолжать развиваться и адаптироваться к потребностям рынка. Вы сможете внедрять еще более умные алгоритмы, которые анализируют большие объемы данных в миллисекунды и предлагают лучшие решения еще до того, как они выдвинут флаг на старте заказов.

Примеры передовых технологий:

Нейросети на основе глубокого обучения, которые могут оценивать не только статистические, но и эмоциональные данные о клиенте.
Интеграция с IoT — как сенсоры на складе могут передавать информацию о складах и запасах в системы ценообразования, что значительно повысит уровень точности и эффективности.

Заключение: путь к успешной автоматизации

Полный цикл автоматизации ценообразования доступен каждому. От тщательного анализа и внедрения методов машинного обучения до постоянного тестирования и адаптации. Помните: автоматизация — это не просто алгоритмы. Это ваше успеваемое образование, ваши возможности, ваша гибкость по мере движения к успеху.

Не упускайте возможность присоединиться к сообществу, которое уже протестировало силу автоматизации, и воспользуйтесь всеми преимуществами, которые мы обсудили в этой статье.

Для начала обратитесь к платформе автоматизации, такой как Make.com, чтобы получить доступ к инструментам, которые помогут вам интегрировать автоматизацию в ваше ценовое ценообразование и улучшить бизнес-процессы.

Рекомендуем ознакомиться с интересными видео, которые помогут вам углубить своё понимание инструментов автоматизации:

– Забирай модуль ЯндексGPT, ЯндексART и ЯндексSearch для своих автоматизаций в make.

– Make.com для начинающих: первые автоматизации | Второе занятие

– Make.com для начинающих: старт автоматизации с нуля | Введение в платформу

– ПОЛНЫЙ ГАЙД: Автоматизация Threads через Make.com 2025 | Бесплатный трафик без ограничений.

– SEO и автоматизация блога: Применение Make.com для роста трафика. Полный гайд

– Полная автоматизация ТГ-канала: секреты настройки с Make.com

– Генерация 1000 лидов без вложений: ChatGPT и Make для любого бизнеса

– Автоматизация ответов в Telegram: Бизнес-Бот для личных сообщений с ChatGPT на Make.com

– Автоматический трафик с Pinterest с помощью Make com. Арбитраж трафика 2024 с нейросетями

– Полная автоматизация блога: SEO-контент на автопилоте с Make.com, Perplexity, ChatGPT и WordPress

– От спама до продаж: Как создать идеального нейросетевого Telegram-админа на Make.com