Jak zwiększyć zysk o 50% przy pomocy reguł cenowych AI?

Share

 

W ciągu miesiąca od uruchomienia Dealavo AI Profit Optimization – automatyzacji cen w oparciu o indywidualne reguły – klient z branży armatury sanitarnej zyskał dodatkowo  82 380 zł. Taki wzrost w skali roku daje wynik niemalże 1 000 000 zł czystego zysku. Jak udało się to osiągnąć?

CEL

Celem wprowadzenia Dealavo AI Profit Optimization było zoptymalizowanie polityki cenowej na podstawie danych o cenach i dostępności produktów konkurencji oraz sprawne kalkulowanie ustalonych reguł cenowych. Przed wprowadzeniem automatyzacji cen, były one zmieniane ręcznie.

 

PRZYGOTOWANIE

Po stronie klienta leżało przygotowanie odpowiedniej listy produktów w formacie XML, zawierającej dane: nazwa produktu EAN, cena zakupu, stawka VAT, cena sprzedaży, stan magazynowy. Mimo, że nie wszystkie dane znajdowały się w jednym systemie ewidencyjnym klient szybko poradził sobie z plikiem.

Branża z punktu widzenia wyszukiwania produktów (duży asortyment klienta i konkurencji) oraz ich dopasowania jest bardzo wymagająca, dlatego też zdecydowaliśmy się na wprowadzenie dwuetapowej weryfikacji dopasowań nie tylko przez zaawansowane algorytmy, ale również ręcznie przez zespół Quality Assurance. Dzięki temu zabiegowi uzyskaliśmy wskaźnik na poziomie 99,5% jakości dopasowań, a klient mógł skupić się na tworzeniu reguł cenowych i analizowaniu ich postępów, a nie weryfikacji jakości danych.

 

CUSTOMER SUCCESS SUPPORT

Równie istotne osiągnięcia celu obranego przez klienta było wsparcie ze strony naszego zespołu Customer Success. W początkowej fazie spędził on z klientem średnio 40 godzin miesięcznie wspierając go przy tworzeniu reguł cenowych.

 

PIERWSZE REGUŁY CENOWE

Wytypowane zostały pierwsze grupy produktowe. Po ponad 30 dniach mogliśmy zaobserwować wzrost konwersji (średnio dziennie) o 0,46 p.p,(do 1,43%) mając na uwadze dane klienta z poprzednich miesięcy bez narzędzia i wiedzy o cenach konkurencji konwersja była na średnim poziomie 0,9%.

 

W dalszej części naniesione zostały dane o zysku, który został wypracowany na zautomatyzowanych kategoriach produktowych.

 

 

OPTYMALIZACJA PRZY POMOCY AI

Są to pierwsze sukcesy, ale jednak ograniczone zasoby Klienta do tworzenia i porównywania efektywności reguł cenowych dla całości asortymentu spowodowało, większe zainteresowanie sztuczną inteligencją.

Początkowo rekomendowaliśmy pół-automatyczne zarządzanie cenami na wybranych przez klienta grupach produktowych – algorytm sugerował zmianę, klient musiał ją zaakceptować lub odrzucić/uzupełnić, aby dostarczyć kolejnych danych do AI.

W bardzo krótkim czasie mogliśmy zaobserwować wymierne korzyści:

Dzień 0 – moment włączenia AI Optimization zasilonego danymi historycznym

 

Przed dniem uruchomienia modułu wypracowany przez klienta średni dzienny zysk był na poziomie 5222 zł, konwersja 2,23%. Po miesiącu czasu od uruchomienia AI średni dzienny zysk jest na poziomie 7968 zł a konwersja 3,62%.

 

PODSUMOWANIE

Dealavo wraz z klientem wypracowało średnio 60% (1,39 p.p.) wzrost konwersji dziennej co przełożyło się na 50% wzrost zysku w kategoriach zarządzanych przez AI.
W ciągu miesiąca od uruchomienia Dealavo AI Profit Optimization klient zyskał 82 380 zł. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat zapoznaj się z kompletnym Case study tutaj.

 

Wypróbuj automatyzację cen!