Про стратегии ценообразования — 23 апреля 2026 г. в 11:49:06.194
Про стратегии ценообразования Продолжаем продуктовую историю. С начала года провели много ВКС, показывали продукт, общались с рынком. Были и небольшие магазины с десятками SKU, и производители с ассортиментом в десятки тысяч позиций. Почти в каждом разговоре ключевой темой была стратегия управления. РРЦ как ориентир Самая базовая история это РРЦ. Некоторая “идеальная” цена, которую хочется удерживать во всех каналах: офлайн, маркетплейсы, сайт, дилеры. Как она формируется сейчас не важно. Важно другое. РРЦ это ориентир, а не стратегия. Как только появляются акции, скидки площадок, серые поставки, давление дилеров РРЦ остается на бумаге. Следование за конкурентами Вторая популярная модель это смотреть на конкурентов и повторять за ними. Выбирается одна или несколько карточек и дальше цена двигается вслед за ними. На первый взгляд логично. Не выпадаешь из рынка, не проседаешь по заказам. Но проблема в том, что вы не знаете, что происходит у конкурента. Он может распродавать остатки, работать в ноль или в минус, завозить товар в серую или просто демпинговать, чтобы выбить других. Да, можно ограничивать диапазон и не падать слишком низко. Но если кто-то целенаправленно идет вниз, эта стратегия все равно проиграет. Вы просто едете следом. Юнит-экономика Третья стратегия это расчет цены через юнитку. Считаем все: себестоимость, логистику, эквайринг, комиссии маркетплейсов, налоги, склад, людей. Добавляем целевую маржу и получаем цену, при которой бизнес зарабатывает. Звучит правильно, но есть нюанс. Такая цена не может быть статичной. Она зависит от десятков или сотен факторов и должна меняться вместе с ними. И здесь начинается сложность. Нужно собрать данные, поддерживать их в актуальном состоянии и правильно учитывать в расчете. Мы сейчас как раз двигаемся в эту сторону и готовим такую модель у себя. Посмотрим, как она поведет себя в реальности. Рост оборота и красивые стратегии Отдельный класс решений это “умные” стратегии вроде роста оборота или маржинальности. На бумаге все выглядит восхитительно, пока не смотришь внутрь. Простой пример. Есть диапазон цены 100–150 рублей. Ставим цель увеличить оборот. Что делает система. Роняет цену до 100, продажи растут. Когда остаток стремиться к 0, поднимает до 150. В отчетах все хорошо. Оборот вырос, метрика выполнена. По факту вы просто продали товар дешевле, чем могли. Такие стратегии отлично оптимизируют цифры, но не всегда оптимизируют бизнес. Попытка нащупать спрос Еще одна идея это динамически менять цену и смотреть на реакцию продаж. Подняли, посмотрели. Опустили, посмотрели. Некая система предсказаний. Проблема в том, что рынок живет не только ценой. Продажи могут вырасти из-за рекламы, сезона, погоды или действий конкурентов. А система в этот момент считает, что это ее заслуга и продолжает двигаться в ту же сторону. Если добавить сюда низкую частоту покупок по многим товарам, становится понятно, что делать достоверные выводы сложно. Что еще Есть ещё ряд стратегий, которые в классическом ритейле считаются нормой, но на маркетплейсах встречаются реже. Например, ценообразование от канала (channel-based pricing), или премиальная модель (value-based pricing). Туда же можно отнести стратегии демпинга (penetration pricing) или, наоборот, удержания цены относительно лидера рынка (price leadership). В реальности такие модели требуют запаса прочности. И, наконец, есть модели вроде, stock-based pricing и так далее. В итоге все эти стратегии существуют, но применяются точечно и редко становятся основой — слишком много внешних факторов, которые их ломают. Что в итоге Если собрать все вместе, видно простую вещь. У каждой стратегии есть ограничения. В итоге не существует одной правильной модели. Есть только комбинация подходов и постоянная работа с данными.