Как стать автором
Обновить
8
0
Кирпо Александр @AKirpo

Руководитель практики Data Science в Hoff Tech

Отправить сообщение

Как увеличить покрытие ценовым мониторингом с 9% до 85% ассортимента. Deep Learning в процессах ценообразования

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров1.8K

В 2022 году в Hoff Tech была сформирована команда для реализации проекта по ценообразованию гипермаркетов Hoff. Все это проходило в рамках цифровой трансформации, и в команду были включены эксперты по ценообразованию, бизнес-анализу, программисты и специалисты по data science. 

Для эффективного управления ценой необходимо понимать три вещи: 

— какие цели ставит перед собой компания и как она их планирует достигать, используя стратегии ценообразования;

— какова себестоимость нашего товара; 

— по каким ценам продают аналогичный товар наши конкуренты. 

Так как Hoff уже много лет работает на рынке мебели и товаров для дома, его специалисты прекрасно ориентируются в рыночных тенденциях. Управленческая аналитика компании находится на весьма высоком уровне развития, поэтому первый и второй пункты были для нас понятны. А информации о конкурентном окружении у нас было мало. Ценовым мониторингом было покрыто только около 10% нашего ассортимента, и процесс мониторинга цен конкурентов  был реализован в ручном режиме.

Ситуация осложнялась еще и тем, что мы не смогли воспользоваться существующими на рынке сервисами для автоматизации процесса подбора товаров-аналогов. Сервисы, которые мы нашли, неплохо справляются в секторах продуктов питания и FMCG — в них все товары похожи. А вот в сегменте мебели и товаров для дома продукция зачастую различается не только потребительскими свойствами, но и дизайном, поэтому существующие решения не могли ее анализировать. Мы в Hoff Tech решили разработать свое решение.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0+15
Комментарии2

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Data Scientist