Система динамического ценообразования и оптимизации промо-акций

Сфера : Электронная коммерция

Проект реализован для крупного ритейлера автозапчастей и расходных материалов, имеющего сеть розничных магазинов и развитый интернет-магазин с ассортиментом более 30 000 активных позиций.

Задача

Переход от ручного управления прайсом к умной системе, которая учитывает наличие на складе, цены конкурентов и спрос на аналоги.

Процесс внедрения ИИ

Сбор данных

Сбор истории продаж, остатков на складах, закупочных цен и календаря прошлых промо-акций.

Настройка целей

Определение векторов развития – приоритет на рост маржи, оборачиваемость или увеличение доли промо в чеке.

Разработка прогноза

Построение базовых моделей спроса и чувствительности по каждой позиции.

Пилотирование и интеграция

Запуск пилота на 50–200 позициях с A/B-тестированием, внедрение симулятора и полная интеграция с ERP-системой через API.

Результаты клиента в процессе внедрения ИИ

Рост выручки с ИИ

Рост выручки без ИИ

"по данным McKinsey & Company"

+2.5% к валовой марже категории

–30% «лишних» скидок

+5% к промо-uplift

Подробнее про решение

Мы внедрили интеллектуальную систему, которая помогает категорийным менеджерам управлять ценами на основе данных, а не интуиции.

ИИ анализирует каждое SKU (от оригинальных деталей до кросс-номеров) в конкретной точке и периоде, определяя «потолок» цены, при котором спрос останется стабильным.
Система выдает рекомендации по ценам и акциям с готовым прогнозом по выручке и итоговой марже.
Инструмент для менеджера, позволяющий протестировать любую акцию (например, скидку на тормозные колодки определенного бренда) в виртуальной среде перед ее запуском в реальной сети.