«Первый Бит» помог повысить прибыльность фармдистрибьютора «Здравсервис»
Estimated reading time: 5 minutes
- Проект динамического ценообразования улучшил выручку и маржинальность.
- В первом пилотном проекте выручка выросла на 11% в Воронежской области.
- Второй пилот подтвердил рост валового дохода на 3,1% в Калужской области.
- Рекомендации по тестированию, аналитике и обучению команды.
- Использование AI и платформы n8n для автоматизации процессов.
Содержание
- Цели и задачи проекта
- Стратегия внедрения динамического ценообразования
- Результаты и достижения первого пилота
- Переход к росту валового дохода
- Практические рекомендации
- Как AI и n8n помогают в контексте этой темы
- Заключение
Цели и задачи проекта
При старте проекта «Здравсервис» уже имел внушительный ассортимент — более 25 тысяч SKU и отлаженную систему ценообразования для офлайн-каналов. Однако с ростом онлайн-направления возникла необходимость адаптировать ценовую стратегию. Основной задачей стало создание системы, которая обеспечивала бы гибкое управление ценами, соответствующие локальным условиям и конкурентной среде.
Одной из ключевых целей было запустить пилотный проект по динамическому ценообразованию в интернете, который повысил бы выручку аптек, при этом не нарушая целевую маржинальность. Для этого команда «Здравсервиса» во главе с Владимиром Дементьевым выбрала систему Imprice, которая позволила бы адаптировать цены в зависимости от меняющихся условий на рынке.
Стратегия внедрения динамического ценообразования
Изначально проект был построен как эксперимент с двумя целевыми стратегиями. Первая гипотеза заключалась в использовании динамического ценообразования как инструмента для роста выручки с фокусом на сохранение целевой маржи. Вторая гипотеза предусматривала проверку системы на рост валового дохода.
Первый пилотный проект был запущен в Воронежской области. Он был нацелен на рост выручки интернет-аптек при контроле маржинальности. В качестве контрольной группы выступили зрительные регионы, не использующие динамическое ценообразование. В итоге пилот длился с ноября 2024 года по февраль 2025 и показал убедительные результаты. Об этом подробнее расскажем далее.
Результаты и достижения первого пилота
Анализ показал, что интернет-аптеки в Воронежской области увеличили выручку на 11% по сравнению с контрольными регионами. Кроме того, наблюдался рост маржинальности на уровне 3,2%. На основе ценовых экспериментов система нашла оптимальный уровень цен, что привело к 102,5% увеличению числа чеков, а выручка выросла на 110,1% относительно контрольной группы. Важным моментом стало то, что как только наблюдался спад продаж, цена автоматически снижалась до уровня, способствующего стабилизации спроса.
Переход к росту валового дохода
Следующим этапом стало тестирование второй гипотезы в Калужской области, где основным KPI был установлен прирост валового дохода на 2,5% и больше. Хотя этот подход требовал больше ресурсов и времени, он подтвердил высокие адаптивные возможности новой системы. В результате второй пилот также продемонстрировал положительные тенденции и зафиксировал рост валового дохода на 3,1%.
Практические рекомендации
- Тестируйте различные ценовые стратегии. Не бойтесь запускать пилотные проекты, чтобы выявить оптимальные подходы к ценообразованию.
- Гибко адаптируйте цены под локальные условия. Учитывайте специфику каждого региона и его конкурентную среду.
- Используйте аналитику. Регулярно проверяйте воздействие изменений цен на спрос и выручку, следите за трендами.
- Обучайте команду. Убедитесь, что ваши сотрудники понимают динамические аспекты ценообразования и способны быстро реагировать на изменения.
- Инвестируйте в технологии. Подключение к современным системам динамического ценообразования, таким как Imprice, может значительно упростить процессы.
Как AI и n8n помогают в контексте этой темы
Использование AI в проектах по динамическому ценообразованию позволяет анализировать обширные массивы данных, выявлять тенденции и прогнозировать изменения рынка. Системы на базе искусственного интеллекта могут автоматически находить оптимальные ценовые маржи и быстрее реагировать на колебания спроса.
Платформа n8n может автоматизировать процессы интеграции данных о ценах и продажах, обеспечивая своевременное обновление информации в реальном времени. Это позволяет системам динамического ценообразования работать более эффективно, сокращая ручные ошибки и повышая реагирование на изменения условий рынка.
Заключение
Проект «Здравсервис» с помощью интегратора «Первый Бит» демонстрирует, как переход к динамическому ценообразованию позволяет фармдистрибьюторам не только существенно повысить свою прибыльность, но и наладить системный подход к управлению ценами. А использование возможностей AI и автоматизации, таких как n8n, значительно упрощает эти процессы, позволяя бизнесу оперативно адаптироваться к меняющимся условиям рынка.
Хотите внедрить AI и автоматизацию под вашу задачу — оставьте заявку на консультацию. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые разборы и кейсы по AI-автоматизации.
