Ценообразование автозапчастей в «Эльбрусе»: из Excel в управляемый контур

Каталог компании насчитывает свыше 20 тыс. SKU. Один из ключевых каналов продаж — e-commerce и маркетплейсы, где скорость реакции на рынок напрямую влияет на конкурентоспособность. По одной позиции ежедневно меняются предложения конкурентов, сроки поставки, наличие, условия площадок.

При этом в товарной нише «Эльбруса»  действует своя внутренняя логика взаимосвязанного ассортимента с OEM-деталями, аналогами, парными товарами и комплектами, где цена одной позиции влияет на корректность цены другой.

Например, цена аналога должна держаться в правильной дистанции от оригинальной/OEM-детали, а правая и левая фара — оставаться согласованными между собой. Фиксированная наценка этих зависимостей не держит — в ценах появляются нелогичные разрывы, которые негативно влияют на восприятие покупателей. Прямое следование за конкурентами дает тот же результат — каждый товар может встать за своим конкурентом, и логика ценообразования связанного ассортимента нарушается.

В итоге расчет получается сложным и требующим оперативности одновременно. Он должен учитывать цены конкурентов, держать сотни взаимосвязей, уровень маржинальности по каждому SKU и при этом быть быстрым и точным.

К моменту запуска проекта у «Эльбруса» уже было реализовано ценообразование, которое позволяло компании эффективно конкурировать на рынке. Вопрос был в том, как снять ограничения текущего подхода и масштабировать стабильный ежедневный расчет на тысячах SKU.

Цели и метрики проекта

Переход на новую систему ценообразования был запланирован в два этапа: пилотный проект с реализацией всей логики ценообразования на большей доле ассортимента, а далее, в случае позитивного результата, масштабирование нового подхода на весь ассортимент.

Цели пилотного проекта:

1. Автоматизировать логику ценообразования с учетом всех действующих механик.
2. Оценить эффект от внедрения интеллектуального ценообразования на отдельных товарных категориях.

Основные KPI:

• валовый доход пилотной группы ассортимента не ниже недельной медианы за предшествующие эксперименту 6 месяцев;
• выручка пилотной группы не ниже недельной медианы за предшествующие 6 месяцев.

Пилотный проект длился 2,5 месяца с момента расчета первых цен в системе Imprice. Методика оценки строилась на сравнении динамики показателей пилотного ассортимента с его исторической базой.

Примечание: В e-commerce с единым каналом продаж стандартные AB-тесты с тестовыми и контрольными парами не применимы — сопоставимой группы для чистого сравнения просто нет. Поэтому за базу берется историческая динамика самого ассортимента, а глубокая аналитика с учетом влияния сезонных и неценовых факторов, позволяет увидеть корректный результат.

Задачи и реализованные механики ценообразования

Для решения поставленных перед системой задач в едином контуре был реализован целый ряд механик ценообразования с адаптацией под специфику бизнеса. Расскажем подробнее о каждой из них.

1. Конкурентное ценообразование на базе 5 правил

Основная часть товаров переоценивается по конкурентным правилам — это пять отдельных рыночных сценариев со своим принципом расчета. Сценарий зависит от трех факторов: есть ли в текущем парсинге цена «Эльбруса», какое место она занимает среди конкурентов и где относительно нее находится оригинальная/OEM-деталь.

Примечание: Оригинал/OEM — это заводская деталь производителя, аналог которой представлен. Для рынка автозапчастей это не техническая деталь, а часть покупательской логики. Чтобы цена на аналог оставалась «привлекательной», ее необходимо держать заметно ниже OEM-детали.

Как реализовали:

Исходя из рыночной ситуации, в одних сценариях система автоматически подстраивает цену под конкурентов, в других — считает от оригинала. Вместе правила работают на одну управляемую логику: конкурентная позиция на рынке, правильная дистанция до оригинала и маржинальность на нужном уровне.

Отдельный элемент этой логики — правило «OEM-аналог». Цена аналога рассчитывается от цены оригинальной/OEM-детали через матрицу коэффициентов: для каждого ценового диапазона OEM задается свой коэффициент, и аналог удерживается в правильной дистанции от заводской детали по всей ценовой шкале.

2. Связанные позиции: парные товары, линейки и комплекты

Еще одна отраслевая особенность рынка автозапчастей — ценообразование связанных позиций. К ним относятся аналоги, товары одной линейки, парные детали и комплекты. Цены на такие позиции с одной стороны должны рассчитываться под рынок, а с другой — держаться согласованно. 

Для решения этой задачи в Imprice реализована логика опорных и зависимых товаров. В группе связанных позиций система выбирает опорный товар — с учетом сегмента, наличия конкурентной цены и истории продаж. Опорный товар ценообразовывается по приоритетным правилам, а остальные позиции рассчитываются от него в заданной пропорции.

Для парных товаров (например, правая и левая деталь кузова) система выберет позицию, по которой больше данных, рассчитает цену, а вторую позиция поставит под нее.

Для комплектов действует отдельная логика: товары связываются с ведущей позицией, от которой рассчитывается цена всего набора с учетом заданной наценки. Аналогичный механизм работает и для позиций одной линейки — сначала формируется цена опорного товара, а далее в нужной к нему пропорции рассчитываются остальные SKU.

Часть таких связей задается вручную, а часть формируется автоматически по линейкам и комплектам. Ручные правила остаются в приоритете, автоматическая обработка дополняет их и поддерживает актуальность связей на тысячах позиций.

Пример настройки связей между опорными и зависимыми товарами.

В интерфейсе эта механика называется «оригинал-аналог». Опорная позиция фиксируется в столбце «Оригинал», а связанные товары — в столбце «Аналог». Такая настройка помогает удерживать ценовую логику внутри групп взаимозаменяемых деталей и линеек.

Пример настройки комплектов и составляющих.

Для наборов из нескольких самостоятельных артикулов система определяет ведущую позицию и от нее по заданной логике рассчитывает цену всего комплекта.

3. Динамический нижний порог и контроль ограничений

Для защиты маржинальности по каждому SKU в системе был реализован динамический ценовой порог — он рассчитывается не как единое ограничение для всего ассортимента, а как набор правил по минимальной цене для разных групп товаров. Для одних позиций допустим более агрессивный рыночный уровень, а для других система должна удерживать больший запас маржинальности (например, для импортных товаров).  Если рынок тянет цену ниже допустимого уровня, система не реагирует.

Дополнительно настроили ограничения по волатильности, лимит на величину одного изменения цены за пересчет, раздельное округление для разных типов цен и расчет на основе актуальных себестоимостей.

4. Расчет нескольких выходных цен под разные каналы продаж

Помимо онлайн-канала, «Эльбрус» реализует продукцию в опт и розницу. Логика расчета для всех каналов строится вокруг цены маркетплейса — на базе нее формируется несколько видов цен с учетом себестоимости, наценки и ценовой политики каждого канала продаж.

В результате вместо трех параллельных ручных пересчетов команда получает согласованный набор цен из одного контура.

ML-ценообразование как дополнительный слой

Для проверки потенциала динамического ценообразования часть ассортимента была выделена под управление интеллектуальных алгоритмов. ML-оптимизация работала в двух сценариях с разными товарными группами:

Первая — товары без стабильных цен конкурентов (данные то есть, то нет), стратегия баланса валового дохода и продаж в штуках. Алгоритм опирался на историю продаж по каждому SKU и искал оптимальный уровень цены по фактическому спросу.

Вторая — максимизация маржинальности там, где «Эльбрус» уже лидирует по цене, а оригинал стоит следом. Алгоритм продолжал держаться ниже рынка, но поднимал цену настолько, насколько позволяла дистанция до оригинала. Интеллектуальный подбор в таких ситуациях работает точнее жесткого правила.

По сути, интеллектуальное ценообразование подключалось там, где правил рынка было недостаточно:

• на товарах без прозрачных данных по конкурентным ценам,
• в сегментах, где важно найти оптимальную цену в рамках свободного от конкурентов коридора.

Как устроен ежедневный контур

Проект потребовал не только настройки правил, но и перестройки потока данных. Цены конкурентов ежедневно забираются из внешнего парсера, проходят обработку и агрегацию, после чего используются в расчетах системы.

Дополнительно система учитывает разные партномера одного артикула — по ним берется минимальная цена, чтобы сравнение с рынком оставалось корректным.

Операционно этот контур можно описать как последовательность решений: рынок обновился, некорректные данные отсеялись, товар попал в нужный сценарий ценообразования, цена прошла проверку ограничений, а на выходе сформировался прайс для всех каналов продаж.

Для основной группы расчет идет каждый день, для категории низкооборачиваемого товара действует тот же набор правил, но цикл переоценки реже.