Динамическое ценообразование в e-commerce началось с Amazon, а успех проекта показал его эффективность. Много компаний пытаются узнать, подстроиться или повторить его модели алгоритмического ценообразования. Но этот маркетплейс имеет свою специфику, которая не позволяет копировать все в точности. Тем не менее, анализ базовых принципов построения конкурентного ценообразования на Amazon является хорошим началом для работы над собственной конкурентоспособностью на рынке e-commerce.
Начало динамического ценообразования
Самый простой пример — это разница в ценах на билеты в поезда и самолеты в разное время дня, в зависимости от спроса и предложения, сезона, количества оставшихся билетов и т.д. Именно в этих сферах зарождалось динамическое ценообразование и достигло своих максимальных высот. Видим мы его отдельные элементы и в других сферах. Например, линейки одежды уровня премиум-класса и эконом-класса одного бренда. Фактически это разделение людей на тех, кто готов платить больше, и на тех, кто этого сделать не может (или не хочет).
Постоянный рост электронной коммерции открыл дверь конкурентному (алгоритмическому, динамическому) ценообразованию, где цены оперативно меняются в зависимости от сотен и даже тысяч факторов. Много продавцов — много переменных. Еще более продвинутый вариант — это замена цен на более дорогие при посещении сайта с айфона последней модели, например. Но этому примеру дали уже другое название — ценовая дискриминация.
Если говорить в общем, то стратегии динамического ценообразования уже около десяти лет работают у крупных ритейлеров на американском рынке и приносят сверхприбыль. Закономерно, что сейчас эти наработки становятся доступными средним и мелким интернет-магазинам.
Мы и не догадываемся, а за нас, как за покупателей, часто борются алгоритмы сразу нескольких конкурирующих компаний. Главным инструментом в этой борьбе стали деньги. Ставки на аукционах за показ рекламы пользователю, цены на товар, и т.д. Продавцы демпингуют цены друг друга, стараясь в сортировке “От дешевого к дорогому” быть выше всех. Здесь идет в ход все — и психологические цены с окончанием на 99 (то есть разница в цене всего 0,01$), и скрытые расходы (в виде стоимости доставки по цене самого товара), и другие хитрые уловки. Но и сами покупатели становятся и продвинутее, и избирательнее. Поэтому продавцам с каждым годом приходится изощряться все больше.
Посмотрим на конкурентное ценообразование со стороны продавца. Сторонние сервисы или интегрированные алгоритмы отслеживают цены других продавцов, и по заданной стратегии автоматически меняют собственные. Звучит круто, правда? Но на деле возникает масса непредвиденных ситуаций, самостоятельно решить которые алгоритм пока не способен.
Проблемы с внедрением динамического ценообразования
Рассмотрим возникающие вопросы на примере Amazon, самого значительного игрока на рынке алгоритмического ценообразования. Так, управляя алгоритмами отдельная компания может намерено удерживать завышенные цены на целые группы товаров или занижать их. Не единичны и случаи, когда в результате взаимодействия двух разных алгоритмов автоматическая цена была абсолютно неадекватной (сильно заниженной или сильно завышенной). Здесь прекрасным примером станет выставленная алгоритмом цена книги о мухах — 23 698 655,93 $.
Такой казус произошел из-за того, что алгоритм определения цены на товар у первого продавца ориентировался на цену второго продавца. Он раз в день устанавливал свою цену в 0,9983 раза больше, чем цена конкурента. Но алгоритм у второго продавца отталкивался от цены первого продавца, устанавливая свою цену в 1,270589 раза выше цены конкурента. Таким образом алгоритмы самостоятельно повышали цены до тех пор, пока не вмешался человек.
Стоит вспомнить и один из последних скандалов, связанных с обвинениями Amazon. Речь идет об использовании данных об уникальных товарах продавцов на своей платформе, с целью создания собственных аналогичных товаров. Конечно, есть антимонопольные комитеты и суды. Но легко ли найти достаточно доказательств в виртуальном мире? Алгоритмы не станут давать показания.
Вообщем и вкратце про Amazon
Не все представляют, как происходят продажи на этой платформе, поэтому вкратце об этом расскажем. Итак, на Amazon присутствует около трех миллионов активных продавцов во всем мире, которые делают до 60% всех продаж на платформе. Соответственно, доля самого Amazon составляет приблизительно 40% от общих продаж. Представив масштабы конкуренции, трудно понять, зачем вообще туда заходят новые продавцы. Тем не менее, в этом действительно есть смысл, и именно благодаря особенностям работы алгоритмов на Amazon.
В первую очередь, каждый продавец на этой платформе старается подстроится под их работу. И вот на этом моменте задача разделяется на две подзадачи. Первая — попадать в выдачу по поиску товаров. Здесь ничего сложного нет, ведь работа поисковых алгоритмов на Amazon очень похожа на выдачу в поисковиках. Здесь тоже главную роль играют ключевые слова и качество фотографий. Вторая — выиграть место в Buy Box. Это более сложная часть.
Продажи через Amazon Buy Box
82% продаж на Amazon происходит через Buy Box. Поэтому нам интересны его алгоритмы, и стратегии динамического ценообразования отдельных продавцов, направленные на попадание в Buy Box.
Итак, Buy Box это изобретение Amazon, призванное реализовать его главный лозунг — максимальная ориентация на клиента. Именно алгоритмы Buy Box анализируют все предложения продавцов и выбирают для покупателя лучшее. Именно поэтому при попадании в Buy Box вероятность покупки вашего товара увеличивается в разы. Ничтожно маленькое количество покупателей проверяет, действительно ли это предложение лучшее. Вот посмотрите, как неприглядно выглядит сама возможность такой проверки (красный прямоугольник это уже наше выделение, иначе вы бы не заметили):
И вот что мы увидели, кликнув по этой ссылке:
Убеждаемся, что есть цены ниже: 209,98 $, 209,99 $, 240,00 $ и 249,99 $. Но это подержанные товары, а в Buy Box алгоритм выбрал для нас новый товар за 278 $. Но как вы уже заметили, по такой цене этот товар продает не один продавец:
Итак, буквально по первому попавшемуся товару понятно, что продавцы отслеживают цены друг друга. Ведь все цены на новый товар одинаковые. Как алгоритм выбирает продавца в Buy Box платформа тщательно скрывает. Но вполне предсказуемо, что Amazon пользуется этими знаниями для продвижения собственных товаров.
Анализ динамического ценообразования на Amazon
Для определения алгоритмов ценообразования на площадке мы будем использовать открытую информацию самого Amazon и данные из специальных исследований. В частности, “Эмпирический анализ алгоритмического ценообразования на Amazon”. В нем были собраны и проанализированы данные о более чем полутора тысячах популярных товаров, продающихся на Amazon. Принимались во внимание только новые товары.
Информация фиксировалась каждые 25 минут на протяжении 4 месяцев. В том числе собирались цены, рейтинг и другие атрибуты продавцов. Поскольку для изучения были выбраны самые популярные продукты на платформе, у каждого товара была стабильно большая конкуренция.
Также здесь уместно объяснить такой термин, как волатильность — это диапазон ценовых колебаний за определенный промежуток времени. Анализ волатильности дает возможность прогнозировать будущие колебания на основе прошлых периодов.
Чтобы определить алгоритмы ценообразования на Amazon Marketplace особое внимание уделялось:
— самым низким ценам;
— ценам, попавшими в Buy Box;
— ценам самого Amazon на эти товары.
Был построен временной ряд по ценам для определения волатильности. Далее к нему применили корреляционный анализ для определения продавцов, использующих алгоритмическое ценообразование. По его результатам было отобрано около 500 продавцов, которые с высокой долей вероятности используют динамическое ценообразование.
Корреляционный анализ — это статистический метод определения силы (степени, интенсивности) взаимосвязи между двумя и более величинами. Главными его показателями являются коэффициенты корреляции. Их абсолютное значение показывает силу связи, а знак — ее направление. Также такой анализ позволяет отобрать наиболее существенные факторы, влияющие на результирующие показатели.
По данным исследования продавцы, использующие алгоритмы ценообразования, более успешны (совершают больше продаж). И они чаще попадают в Buy Box, даже если их цена не минимальная.
Алгоритм выбора товаров для Buy Box
По данным исследования были названы следующие параметры, влияющие на попадание в Buy Box:
1) наличие товара на складе;
2) участие в программе Amazon Prime или Amazon FBA;
3) большое количество выполненных заказов;
4) хорошее соотношение заказов и возвратов;
5) окончательная цена к оплате (чем ниже, тем лучше);
6) наличие бесплатной доставки (желательно за 1 день);
7) быстрая обратная связь;
8) хороший рейтинг продавца;
9) положительные отзывы.
Знание факторов, влияющих на попадание в Buy Box, дает понимание на что ориентируются алгоритмы, нацеленные на него. Также отсюда становится понятно, что продажа уникального товара на платформе означает отсутствие конкуренции и 100% попадание в Buy Box. Именно поэтому многие продавцы стараются заходить на Amazon под своим брендом.
При этом стоит помнить, что компания всегда играет в одни ворота (свои). С одной стороны, Amazon стремится поддерживать имидж “Все для покупателя”, с другой — притягивать все больше продавцов на свою платформу (ведь на них маркетплейс тоже хорошо зарабатывает). Держать равновесие очень сложно, но возможно. Так, алгоритм не позволяет никакому товару “зафиксироваться” в Buy Box на постоянной основе, таким образом давая дорогу и другим продавцам.
Amazon Marketplace Web Service
Интересно проанализировать Amazon в разрезе предоставляемого им API, для упрощенного алгоритмического ценообразования. Маркетплейс предлагает целый ряд инструментов, помогающий продавцам управлять товарными запасами. Самым сложным из этих инструментов является Amazon Marketplace Web Service (Amazon MWS). MWS представляет собой набор API для программного взаимодействия с рынком. Он помогает продавцам программно обмениваться данными о списках, заказах, платежах, отчетах и многом другом.
Интеграция XML-данных с Amazon обеспечивает более высокий уровень автоматизации продаж, что помогает продавцам развивать свой бизнес. MWS включает функции для инвентаризации товаров, управления запасами и изменения цен. Разработчики используют Amazon MWS для создания приложений, которые помогают продавцам повысить эффективность продаж, сократить трудовые затраты и сократить время отклика покупателей.
В документации Amazon также указано, что продавцы могут получать уведомления об обновлении цен конкурентов практически в реальном времени (только для своих товаров в наличии). Каждое уведомление включает в себя информацию о 20 лучших предложениях на товар по условию новый или б/у (без возможности идентифицировать продавца). Алгоритмом используется полная цена (цена плюс стоимость доставки, без оплаты услуг Amazon). Если у нескольких конкурентов цена одинаковая, они отображаются в списке в случайном порядке.
Также Amazon предоставляет функционал, позволяющий продавцу автоматически устанавливать цену на товар, равную минимальному конкурирующему предложению. Однако этот инструмент корректирует цену продукта только один раз: если самая низкая цена снова изменится, цена продавца не будет автоматически снижена в ответ.
При этом первая позиция в сортировке “20 лучших предложений” не обязательно выиграет место в Buy Box. Значит ключевое значение имеет неизвестный нам алгоритм ранжирования продавца для попадания в Buy Box. Другими словами, нам не известна значимость для алгоритма ранее определенных параметров, влияющих на попадание в Buy Box. И хотя понятно, что самым весомым параметром все же является цена, все равно это коммерческая тайна за семью замками. Также видно, что если среди продавцов есть сам Amazon, то алгоритм даст ему преимущество среди остальных. Исследователи допускают, что это преимущество дает большое количество продаж Amazon, в сравнении с конкурентами.
Вот какие данные были получены в исследовании значимости разных факторов для попадания в Buy Box:
| Характеристика | Значимость |
| Разница с самой низкой ценой | 0,36 |
| Сопоставление цены с самыми низкими | 0,33 |
| Положительные отзывы | 0,1 |
| Продавец Амазон? | 0,1 |
| Количество отзывов | 0,06 |
| Средний рейтинг | 0,03 |
| FBA | 0,02 |
Более высокая значимость характеристики означает более высокую степень предсказуемости выбора алгоритмом товара для попадания в Buy Box. Что касается значимости FBA, то она является важным фактором в тех случаях, когда клиент является участником Amazon Prime (поскольку FBA предоставляет бесплатную доставку для пользователей Prime).
Эти результаты показывают, что продавцы, которые используют алгоритмические стратегии для поддержания низких цен по сравнению со своими конкурентами, скорее всего, получат большое преимущество в борьбе за победу в Buy Box. Поддерживать такие цены позволяет стороннее программное обеспечение. Исходя из данных в таблице выше, использование любой стратегии ценообразования будет основываться на ценах конкурентов. В частности, можно отталкиваться от:
- самой минимальной цены (первая ценовая позиция);
- второй минимальной цены;
- цены Amazon;
- средней цены.
Анализ показывает, что большинство продавцов ориентируются на первую и вторую ценовые позиции — 70%, и только 40% на цену Amazon. Как правило, большая часть ставит цену в пределах 1$ от первой или второй ценовой позиции.
Интересные факты о динамическом ценообразовании на Amazon
Хотим выделить еще несколько интересных моментов из вышеупомянутого исследования:
1. Алгоритмические продавцы на платформе меняют цены на свои товары десятки или даже сотни раз в день.
2. Amazon как продавец предлагает около 75% всех самых продаваемых продуктов на платформе. Несмотря на то, что ассортимент Amazon меняется, эта цифра остается постоянной. Данный факт говорит об использовании платформой внутренней информации о продажах сторонних продавцов для формирования собственного ассортимента.
3. Алгоритмические продавцы имеют несколько более высокий рейтинг и большее число положительных отзывов, чем не алгоритмические продавцы (полагаем, что это объясняется их более высокими объемами продаж).
4. Алгоритмические продавцы, как правило, специализируются на относительно небольшом количестве товаров. Скорее всего они концентрируются на товарах, купленных оптом по низким ценам.
5. Продавцы, которые используют динамическое ценообразование, остаются активными на рынке гораздо дольше, чем те, которые его не используют. Так, средний срок продажи товара для алгоритмического продавца составляет 30 дней, тогда как для не алгоритмического продавца это всего 15 дней. Предположительно алгоритмические продавцы имеют большие объемы запасов и высокие объемы продаж.
Выводы
Динамическое ценообразование с помощью инструментов Amazon MWS отлично организовано только для одного продавца — самого Amazon. Возможности сторонних продавцов по автоматической замене цен на конкурентные существенно ограничены (единоразовая замена цены на минимальную среди конкурентов). При этом у таких продавцов остается возможность использовать сторонние сервисы для динамического ценообразования на Amazon, что они активно и делают. Не алгоритмическим продавцам сложно конкурировать с алгоритмическими продавцами, а алгоритм Buy Box усугубляет эту пропасть.
Кейсы по конкурентному ценообразованию показывают высокую эффективность этой стратегии для интернет-магазинов разных масштабов. Для использования такого сервиса необходимо только наличие интернета. Продавцы e-commerce могут автоматически корректировать свои цены, устанавливая алгоритмические правила по отношению к другим конкурентам на рынке.
Вас также могут заинтересовать следующие материалы:
Мониторинг цен конкурентов в интернете
