Close
Задать вопрос
Telegram
WhatsApp
Viber
Messenger
Skype
Mail
Phone
Ценовая дискриминация: как повысить доход компании без общего повышения цен
Сейчас очень много говорят о гибкости в подходе к бизнесу. Многие компании интересуются тем, как можно более индивидуально подходить к вопросам клиент-менеджмента, управления складом и многими другими. Динамическое ценообразование один из таких вопросов. Менее благозвучное название данного подхода - ценовая дискриминация. Суть динамического ценообразования в том, чтобы в периоды высокого спроса или для групп с высоким спросом/покупательской способностью, предлагать товары или услуги по более высокой цене. Согласитесь, заманчиво при минимуме инвестиций заметно поднять объем реализации компании. Доказано UBERом. Расскажу о недавнем опыте разработки и применения динамического ценообразования. Опыт относительно скромный, но думаю данный кейс получит полноценное развитие, до более сложных подходов.

Заказчиком выступила сеть кинотеатров. В отличие от, допустим, ритейла кинотеатры не могут увеличивать объем своих услуг в ответ на повышенный спрос. Кинотеатр имеет ограниченное количество залов и ограниченное время в сутках. Обычно на один зал кинотеатра приходится 6-7 сеансов в сутки. Можно запустить меньше, больше нет. Соответственно мысль заработать больше на сеансах с пиковым спросом для кинотеатров выглядит особенно заманчиво. И многие кинотеатры как в Украине, так и за рубежом заинтересованы в разработке такой системы.

Начали мы с того, что изучили опыт применения динамических цен в других компаниях. Ярким стал пример самой крупной сети кинотеатров в Австралии. Там при внедрении системы динамических цен был допущен ряд ошибок. Основные были в том, что:
  • Изменение цен происходило только в большую сторону в пиковые часы.
  • Не было проведено предварительных тестов, и новое ценообразование было запущено сразу по всей сети, по всей стране.
  • Период для введения цен был выбран крайне неудачно. Он пришелся на Рождественские каникулы.

Как результат в Австралии опыт оказался крайне негативным. Клиенты сочли себя обманутыми. К слову, это очень типичное восприятие динамических цен. В итоге посетители австралийских кинотеатров устроили бойкот сети. Это негативно сказалось как на имидже компании, так и на доходах.
Само собой, нам хотелось избежать этих ошибок. Для этого было принято решение для начала откатать новые цены на одном кинотеатре, а затем запускать по всей сети. Во-вторых, политика строилась так, что цены не только однозначно повышались, но и значительно понижались в некоторые часы. Так чтобы посетители не чувствовали себя обманутыми.

Первое что необходимо было сделать, это построить модель. Изначально модель строилась на основании множества факторов, которые, помимо календарных факторов, включали так же и другие, такие как: жанр фильма, страна производства, студия, вплоть до погодных условий. К слову, погодный фактор дал ряд интересных инсайтов. Таких, например, при какой температуре значительно падает посещаемость кинотеатров, или как влияет дождь на посещаемость кинотеатра. Мало того, как отличается затяжной дождь от кратковременного. В итоге общая модель дала точность прогноза на уровне 97%. Однако, с учетом реалий внедрения, от ряда факторов пришлось отказаться. В итоге качество модели упало до 94%, что так же оставалось достаточно приемлемым.
Фактические и прогнозные данные по посещаемости
Основным риском при введении было то, как посетители воспримут новые цены. Было непонятно, как скажется изменение цен на уровень спроса. Для измерения степени влияния цен на уровень спроса в экономке используется такой показатель как эластичность. Он показывает насколько меняется спрос при изменении уровня цен. Для тестирования был выбран кинотеатр, который имел средний уровень эластичности. И поскольку подход к формированию цены достаточно новый, было решено подходить очень осторожно к формированию цен, чтобы не вызвать негатива у посетителей.

В общем учитывая описанные и не описанные факторы/риски, новые цены были запущены. По итогам месяца работы результат оказался положительным. Первое и основное, мы не получили каких-либо негативных отзывов о новых ценах. Сам общий уровень цен практически не изменился. Изменение было в пределах 1%. Уровень спроса остался на прежнем уровне. При этом выручка заметно выросла по сравнению с другими кинотеатрами. В общем, впереди масштабирование динамических цен на всю сеть. Надеюсь опыт так же окажется положительным. Ну а в следующим шагом станет динамические цены для разных групп посетителей и работа системы динамических цен совместно с CRM.
Made on
Tilda