Прайс-менеджмент. Стратегия, анализ, решение и реализация

При установлении цен лучше делать упор на общую ожидаемую контрибуционную маржу, чем ориентироваться исключительно на объем безубыточности. Поскольку постоянные затраты являются константой, цена, обеспечивающая самую высокую контрибуционную маржу, одновременно обеспечивает и максимальную прибыль. Максимизация контрибуционной маржи сходна с максимизацией прибыли. Для расчета контрибуционной маржи существует обязательное условие: необходимо определить ценовые альтернативы и иметь возможность спрогнозировать для них объем продаж. Иными словами, необходимо напрямую учитывать влияние цены на объем. Данный подход отображен на рис. 5.3.

Максимизация контрибуционной маржи является логически обоснованным методом ценовой оптимизации. Одно из его достоинств – простота. Здесь не требуется ни уравнений, ни усложненных математических методов оптимизации. Нужно только рассчитать значения контрибуционной маржи для небольшого количества альтернативных цен, а затем сравнить их. Сам процесс поэтому весьма практичен. Он, безусловно, превосходит метод принятия решений «издержки плюс».

Рис. 5.3. Максимизация контрибуционной маржи

Рис. 5.4.

Структура системы принятия решений

5.4.2. Системы поддержки принятия решений

До сих пор мы рассматривали методы, которые не всегда отвечают сложности ценовых решений в реальной жизни. Возможно, здесь более подходят комплексные системы поддержки принятия решений.

Системы поддержки принятия решений основаны на интегрированной обработке информации о потребительских предпочтениях и потребностях, решении о покупке, рыночной структуре и тенденциях (как для собственных товаров, так и для продукции конкурентов), а также других маркетинговых инструментах (коммуникации, продажах и сбыте). Эта информация, как показано на рис. 5.4, обобщается в системе поддержки принятия решений, позволяя прогнозировать объемы продаж при различных ценах. Здесь можно учитывать большой набор ценовых эффектов: движение потребителей между поставщиками, категориями товаров одного поставщика и в рамках одной категории товара. Если включить в систему издержки, можно рассчитывать прибыли.

Чтобы система поддержки принятия решений отражала реальное решение о покупке, следует учитывать несколько факторов влияния.

• Прежде всего, необходимо в точности определить соответствующий рынок. Если это рынок автомобилей, то там предлагаются только модели класса «премиум» или бюджетные модели тоже? Решения о будущих товарах затрагивают только частных клиентов/потребителей или влияют также на решения о покупке деловых клиентов? От определения соответствующего рынка зависит, какие товары (собственные и конкурентные) будут включены в систему.

• Главные элементы системы поддержки принятия решений – это клиентские предпочтения и потребности, а также процессы принятия решений о покупке. Информация по этим двум аспектам собирается в ходе опросов потребителей.

• Процессы принятия решений о покупке различаются в зависимости от продукта и ситуации. Процесс для продуктов с низкой вовлеченностью отличается от процесса для продуктов с высокой вовлеченностью [10].

• Последний этап разработки системы поддержки принятия решений – это корректировка. Корректируется прогноз доли рынка, сделанный исходя из собранных данных и базовых алгоритмов, чтобы он возможно лучше отражал действительность. Такие корректировки делаются вручную. Итоговые доли рынка формируют базовый сценарий, который используется в дальнейшем моделировании. Это напоминает процесс, принятый в метеорологии, где происходит корректировка сложных моделей прогнозирования погоды с использованием ретроспективных данных, а затем дается прогноз на будущее [11].

В итоге необходимо как можно реалистичнее смоделировать индивидуальный контекст принятия решения клиентом и функцию «цена-отклик». Здесь требуется глубокое понимание релевантных характеристик на уровне индивидуального потребителя. Степень детализации выводов и результатов системы поддержки принятия решений зависит от формулировки вопросов, на которые нужно получить ответ.

Пример: Система поддержки принятия решений для инновации