Case illustration
E-commerce

Умные цены

TechMarket.kz — маркетплейс электроники с 18,000 SKU. AI корректирует цены каждые 4 часа на основе спроса, остатков и конкурентов.

+15%
Маржинальность
+12%
Объем продаж
-8%
Неликвид
6 раз
Изменений в день

Проблема

TechMarket — один из топ-5 маркетплейсов Казахстана. 18,000 товаров от смартфонов до холодильников. Ценообразование — ручное, менеджер Асель обновляет цены раз в неделю.

Основные проблемы:

  • Фиксированные цены — упускаем прибыль при высоком спросе
  • Конкуренты меняют цены каждый день — теряем клиентов
  • Неликвид лежит месяцами — не успеваем снижать цены
  • Популярные товары кончаются раньше чем могли бы продать дороже
  • Асель тратит 20 часов в неделю на мониторинг конкурентов
  • Субъективность — не понятно насколько снизить/поднять цену

Пробовали правило "цена конкурента -1%", но это запустило ценовую войну. Маржа упала с 18% до 12%, а объем не вырос.

Решение

AI-система которая каждые 4 часа анализирует рынок и корректирует цены для максимизации прибыли (не выручки!).

Что учитывает алгоритм:

  • Спрос — если товар смотрят 100 человек в день, можно поднять цену
  • Остатки — если осталось 2 шт и спрос высокий, поднять цену
  • Цены конкурентов — парсим 3 крупнейших маркетплейса
  • Эластичность спроса — на какую категорию цена влияет сильнее
  • Сезонность — кондиционеры дороже летом
  • Возраст товара на складе — неликвид старше 60 дней снижаем
  • Маржинальность — не опускаемся ниже минимальной маржи 8%
  • История продаж — как цена влияла на конверсию раньше

Стратегии ценообразования:

  • Премиум — уникальные товары, высокий спрос (+10-20% к базе)
  • Конкурентная — популярные категории, средний спрос (= конкуренты ±3%)
  • Распродажа — неликвид, низкий спрос (-20-40% от базы)

Система работает автономно, корректирует 18,000 цен каждые 4 часа (6 раз в день). Асель только контролирует и может задать ограничения.

Результаты

Маржинальность выросла с 12% до 13.8% (+15%). AI нашел товары где можно поднять цену без потери продаж. iPhone держат на уровне конкурентов, а аксессуары продают с премией.

Объем продаж вырос на 12% в штуках. Конкурентные цены на популярные позиции привлекли покупателей, а они докупили премиум-аксессуары.

Неликвид сократился на 8% — система автоматически снижает цены на товары которые лежат больше 60 дней. Распродаются быстрее.

Асель теперь тратит 3 часа в неделю вместо 20 — только контролирует алгоритм и настраивает стратегии под акции.

Клиенты видят что цены честные — не завышены. NPS вырос с 48 до 61. Меньше жалоб "у конкурентов дешевле".

Технологии

Python Scikit-learn XGBoost Scrapy Redis PostgreSQL Celery