Структура системы динамического ценообразования
СДЦ состоит из трех блоков: статистики, прогноза и рекомендаций
Статистика
- Отчет любой детализации или степени агрегации (суммарных показателей или по конкретным товарам, объектам, услугам)
- Наглядные дашборды с отображением динамики продаж, клиентской активностью, уровнем цен
Прогноз
- Прогнозирование ситуации на рынке в целом, по каждому товару, объекту или услуге на месяц вперед с любым уровнем детализации
- Выявление возможных скрытых закономерностей в имеющихся данных
Рекомендации
- Рекомендации для ценовой политики, тарифов, которые настраиваются и динамически изменяются в соответствии с потребностями клиента. Возможно построение для определения начальной стоимости
- Ручная или автоматическая настройка стратегии индексации цен
Возможности решения
СДЦ состоит из самообучающихся на основе накопленных данных алгоритмов и работает в режиме реального времени.
- Уменьшение трудозатрат на формирование стоимости товаров или услуг
- Автоматизация процесса создания прайс-листа
- Упрощение и ускорение процесса расчета скидок
- Отслеживание динамики продаж, анализ плана продаж
- Анализ ценовой политики конкурентов
- Изменение частоты проведения индексации по автоматизированным категориям или группам товаров
Преимущества внедрения СДЦ
- Получение дополнительной прибыли за счет обеспечения динамической аналитики и прогнозирования
- Проверка целесообразности и эластичности спроса в режиме реального времени
- Высокая конкурентоспособность за счет проведения анализа рынка с уровнем детализации параметров
- Сокращение трудозатрат и автоматизация рутинных операций
- Принятие оперативных решений за счет получения достоверной картины бизнеса
- Эффективная реализация маркетинговых кампаний и прогнозирование будущих продаж
Получите предварительный расчет и оценку проекта
Реализованные проекты
- Автоматизация процесса индексации цен на объекты недвижимости
- Автоматизация процесса определения стартовой цены
- Анализ исполнения плана и темпа продаж
- Поддержка принятия решений в режиме реального времени
- Предсказание факта продажи каждой квартиры по оптимальной цене
- Учет исторических данных по продажам
- Учет всех необходимых параметров (повышение цен, стоимость квадратного метра, секция дома, количество комнат, количество проданных квартир всего или по заданным критериям и т. д.)
- Снижение трудозатрат на процесс формирования стоимости
- 80% точности совершения сделки именно в тот период, который был предсказан системой
- Учет частоты, давности и величины изменений тарифов на направлении
- Определение конкурентов и доли рынка по направлениям
- Оценка информации по продажам и выручке
- Проверка доступности в продаже заявленных тарифов конкурентов по информации от агрегаторов
- Определение минимального тарифа, а также тарифов всех семейств в минимальном классе бронирования
- Определение уровня тарифов в более высоких классах бронирования (сохранение так называемой «лестницы» тарифов)
- Округление рекомендованного уровня тарифа согласно правилам, принятых заказчиком
- Расчет периода перевозки для рекомендованных уровней тарифов
- Обеспечение до 3% дополнительной выручки (прогноз выручки осуществляется на ежедневной основе)
- Актуальная картина по тарифам конкурентов, возможность получить данные по заданным показателям или периодам
- Предоставление рекомендаций по изменению тарифов
Наши компетенции
1
Собственная методология управления данными, внедренная в компаниях из ТОП-40
2
Практический опыт внедрения в финансовой и транспортной отрасли и B2C компаниях
3
5-летний опыт внедрения Enterprise и Open Source продуктов
4
Реализация проектов под ключ: от формирования потребности и задач до внедрения и последующего сопровождения решения
5
Сертифицированные специалисты Data Architect - Big Data в области управления данными (Integration, Quality & Governance)
