Кейс Tari: как удерживать РРЦ с акцией «Привлекательная цена» Wildberries

Если вы торгуете на Wildberries, то уже заметили, как акция «Привлекательная цена» может превратить стабильное ценообразование в хаос. Для многих, кто вынужден контролировать РРЦ или МРЦ, это стало огромной проблемой: СПП резко меняется, и цена либо уходит ниже РРЦ, либо улетает в «космос», а продажи останавливаются. Ранее мы уже писали статью, где подробно разобрали механику акции «Привлекательная цена». Сегодня расскажем, как можно эффективно справиться с новой проблемой и удерживать РРЦ на примере бренда TARI.

В этой статье:

• С чем столкнулись в TARI
• Новый алгоритм PriceCube для репрайсера WB
• Как это работает
• Результаты TARI: рост выручки и удержание РРЦ на WB
• Постскриптум

С чем столкнулись в TARI

Для компании TARI обновление WB стало катастрофой. Ранее бренд пользовался репрайсером и стабильно удерживал все цены по РРЦ с помощью «ВБ Кошелька». Но с запуском механизма «Привлекательная цена» цены начали хаотично прыгать, отклоняясь от РРЦ на 15–20%: то падали ниже, когда товар находился в акции, то резко улетали выше, когда товар выходил из акции.

При каждом изменении цены СПП значительно менялся, и предугадать его было невозможно. Привычные инструменты репрайсера перестали работать. Компания была вынуждена поднять цены, потеряв СПП и заказы.

Ключевые проблемы TARI:

• товары сначала уходили ниже РРЦ, затем сильно выше; разлёт цен от РРЦ составлял 15–20%;
• цена для покупателя резко менялась даже при изменении базовой цены всего на 1 рубль;
• вместо обещанной “привлекательной” цены бизнес просел по выручке более чем на 20% из-за снижения СПП.

В этой ситуации TARI обратилась в PriceCube за решением.

Новый алгоритм PriceCube для репрайсера WB

Так как СПП менялся при каждом колебании цены на 1 рубль, мы разработали новый алгоритм «Контроль РРЦ с учётом СПП WB (v3.0)», который обучается прогнозировать изменение СПП и определять оптимальную цену.
 

Задача алгоритма: установить такую цену продавца, при которой цена с ВБ Кошельком максимально приближается к РРЦ с учётом динамического СПП.

Как это работает

• Сперва алгоритм с заданной частотой «шагает» ценой вверх или вниз в зависимости от того, где находится цена покупателя относительно РРЦ.
• На каждом шаге фиксируются цена по «ВБ Кошельку» и размер СПП, которые платформа устанавливает, данные сохраняются для обучения.
• С каждой новой итерацией шаг изменения цены уменьшается, позволяя подобраться к РРЦ как можно ближе. При этом алгоритм гарантирует, что цена покупателя не опустится ниже РРЦ.
• Если разрыв между ценой покупателя и РРЦ становится больше, чем раньше, сервис возвращается к предыдущему уровню цены.
• Постепенно репрайсер всё точнее прогнозирует изменения СПП и подстраивает шаг цены, достигая всё большей точности.

Результаты TARI: рост выручки и удержание РРЦ на WB

• 100% SKU перестали продаваться ниже РРЦ.
• Цены приблизились к РРЦ с отклонением в среднем на 4–9% (вместо 15–20% до подключения).
• Дневная выручка компании выросла на 16%.

Постскриптум

В этой статье мы показали работу новой стратегии репрайсера «Контроль РРЦ с учётом СПП WB (v3.0)». Чтобы узнать о ней подробнее, свяжитесь с нашим менеджером через форму обратной связи.