«Лама»: 100% покрытие процессов ценообразования благодаря PowerPrice

Группа компаний «ЛАМА» — одни из лидеров пищевой промышленности и розничной торговли в Сибирском регионе.
В рамках пилотного проекта перед командой стояли следующие цели и задачи:
→ Запустить автоматизацию процесса ценообразования для увеличения прибыли розничной сети на основе оптимизационного ядра системы;
→ Протестировать систему прогнозирования показателей сети при изменении параметров ценообразования;
→ На этапе тестирования исследовать пользовательские характеристики продукта: удобство и простота использования, гибкость и скорость настроек.
Найти специализированное решение для автоматизации и оптимизации ценообразования. Ранее многие операции выполнялись вручную через Excel-таблицу и требовали много времени.
Задачи
Результат
01
Система на 100% покрыла процесс ценообразования ритейлера с точки зрения функциональных требований
02
Пользователи удовлетворены простотой и удобством использования системы
03
Рутинные операции стали занимать гораздо меньше времени
04
Провели несколько итераций оптимизации и прогрузки цен: по ряду позиций система показала высокие результаты
«В текущих реалиях неопределенности для бизнеса важно работать по максимально эффективной модели, снижая издержки и риски. Эффективное ценообразование — один из важнейших инструментов для розничной сети в реализации данной стратегии.»
Наталья Пиунова, директор
по маркетингу ГК «Лама»
Отзыв
В ГК «ЛАМА» развивают 3 направления бизнеса:
01
Сеть торговых центров
«СМАЙЛcity», «Мармелайт», «МираМикс», «FCITY», «Персональ», «Зеркальный Риф». Более 120 000 м2 торговых площадей.
02
Собственное производство
Пищекомбинат «ЛАМА», производство готовой продукции для собственной сети. 1000 тонн готовой продукции в месяц.
03
Мультиформатная розничная сеть
«Абрикос», «SPAR», «INTERSPAR», «FCITY», 150 000 покупателей ежедневно.
Заказчик провел исследование рынка, сравнив несколько систем, остановил свой выбор на PowerPrice на базе Goal Profit. Главное преимущество — гибкая low-code платформа, которая позволяет внедрить систему за 3 месяца.
На первом этапе происходил сбор и анализ данных, формулировались требования по ценовым правилам и стратегиям.
Для этого мы провели интервью со специалистами со стороны заказчика — узнали о текущем процессе ценообразования в компании и собрали требования к новой системе.
Процесс
После этапа аналитики команда приступила к настройке системы ценообразования. Необходимо было выполнить:
Настройку регулярного обмена данными и загрузку их в систему
Настройку правил ценообразования, используя лучшие мировые практики
Настройку модели прогнозирования и эластичности спроса
Обучение пользователей системы
На следующем этапе ритейлер произвел оптимизацию цен в системе и выгрузил новые цены в пилотные торговые точки. Затем итерация по оптимизации цен повторилась.
Основное преимущество нового решения — это возможность гибкой настройки бизнес-правил и ограничений в системе. Была автоматизирована подгрузка ценовых линеек, а также размерных групп и классов, что позволяет более точно формировать цены на пересекающиеся товары внутри групп и классов.

Ритейлер оценил, что уже сейчас благодаря системе у сотрудников отдела ценообразования появилась возможность оптимизировать свое рабочее время. На данный момент проект находится на стадии тиражирования для всей розничной сети.
Перед использованием таких данных важно выявить и устранить возможные ошибки, допущенные при ручном и полуавтома-тическом накоплении базы данных. В несколько итераций нам удалось подготовить данные для адаптации оптимизационной математической модели под специфику ритейлера.

Для настройки стратегии ценообразования мы полностью использовали базовую функциональность системы. Также была адаптирована модель машинного обучения для оптимизации цен на основе эластичности спроса.
Информация, с которой нам предстояло работать, — сырые массивы данных. Они были накоплены вручную за два года. Это истории продаж, изменения цен и история цен конкурентов.
Особенности реализации
Команда
Project Manager
1
Business  Analyst
1
Tech Lead
1
Data Analyst
1
Backend Developer
1
Технологии
Goal Profit
Fastapi
Airflow
Таймлайн проекта
Проект реализован за 4 месяца
2022
4Q
Сбор данных, встречи со специалистами компании для сбора требований
Сбор и формализация требованийк процессу ценообразования
Сбор и анализ данных
2023
1Q
Построение модели, настройка системы
Загрузка и очистка данных
Настройка интеграции
Настройка предиктивной модели
Настройка модели эластичности спроса
Настройка регулярного обмена данными
Настройка системы ценообразования
Обучение пользователей системы
1Q
Пилотное использование системы и анализ результатов
Запуск и анализ тестовых расчетов бизнес-экспертами заказчика
Запуск системы в пилотном режиме, запуск оптимизационных расчетов
Анализ результатов и подведение итогов
Отзыв
«С учетом постоянно меняющихся рыночных реалий ценообразование становится одним из важнейших процессов в рознице. Очень важно иметь инструмент, который может меняться также быстро. Но не менее важно, чтобы инструмент был удобен и интуитивно понятен пользователям. Мы рады, что коллеги из ГК «Лама» высоко оценили наш продукт.»
Константин Прайс,
коммерческий директор Napoleon IT
Поделитесь своей идеей, и мы найдем путь её реализации.
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Мы используем cookies. Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь с этим. Узнать больше
OK