Мини-кейс 13.4

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Мини-кейс 13.4

Возьмем для примера работающую в США торговую сеть ShopKo, у которой 135 магазинов в 23 штатах страны, а численность персонала составляет более 25 тыс. человек. Несколько лет назад у них возникла проблема с продажей эластичных нейлоновых брюк.

Брюки были вполне хороши, но их практически никто не покупал по изначальной цене в 16,99 долл.[27].

В прошлом при такой ситуации менеджеры ShopKo прибегли бы к практике постепенных уценок: сначала уменьшили бы цену совсем немного, затем еще, а потом — если бы продажи все равно не пошли — начали бы методично сокращать ее раз в месяц — сначала до 9,99 долл., потом до 7,99 долл. и наконец до 3,99 долл.

Но в ShopKo сейчас уже работает компьютерная программа по оптимизации ценообразования, которая порекомендовала иную модель уценки — только в два шага: сначала до 10,79 долл. в начале мая, а затем — через месяц — до 9,75 долл. В итоге реализации такой схемы уценки ShopKo удалось за три месяца распродаж реализовать 12,5 тыс. пар брюк, получив по этому товару маржу в размере 31 %, что примерно в два раза больше, чем можно было ожидать, опираясь на опыт аналогичных распродаж в прошлом.

Надо сказать, что ситуация в ShopKo — не уникальна. Уже ряд крупных розничных сетей, таких, как J. C. Penney, Bean, Liz Claiborne и GymboreeCorp, активно используют новые математические модели и программы для оптимизации ценовых решений по модели «управления доходом»[28]. Эта модель была предложена в свое время для авиакомпаний, которым нужна была методика максимизации прибыли при существенных сезонных колебаниях спроса и фиксированных мощностях.

Используя разработанные в рамках этого подхода математические модели, магазины анализируют историческую информацию по продажам, чтобы определить, насколько долго можно откладывать проведение уценок, чтобы и не потерять клиентов, и получить максимально возможную прибыль.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.