収益ドライバーの中でも、プライシング改善は継続的な収益确保に効果的と考えられるものであり、今后はより重要性が高まっていくと考えられます。プライシングは大きく収益性に影响を持つため、详细にデータを分析したうえで、筋の悪い値上げやディスカウントを避けながら戦略的に意思决定を行うことが重要となります。商品と贩売チャネルが数多くある中で、プロモーションの有无、需要の时间帯的な変化、商品间での竞合などさまざまな要因を総合的に考虑して适正価格を决定するのは容易ではありません。
このような复雑で困难な意思决定に、碍笔惭骋ではデータサイエンスを用いて、価格を轴にした贩売量予测の回帰モデルとそれに基づいて価格を変化する手法にて価格戦略の最适化のご提案を提供しています。
プライシング／価格戦略の重要性
日本においては、今后人口减少が见込まれ、市场规模が缩小していきます。従来のように、贩売量の拡大?成长による収益确保?コストメリット创出が今后はより难しくなってきています。また原材料费や物流费の更なる?腾などにより、公司努?によるコスト削减は限界にきています。そのような厳しいビジネス环境においても、公司活动の成果としての収益性を、?めていかなければなりません。
そのような状況下にある企業において、プライシングは戦略的に取り組むべき領域の?つです。過去の複数の乐鱼（Leyu）体育官网の調査から、収益改善ドライバーとして価格、販売量、固定費、変動費の4つを?た際に、収益改善効果の中では価格のインパクトが最も?きいという結果が示しだされています。?本ではあまり馴染みのないプライシングも、海外では実は収益を改善する上で最も効果的なドライバーと認識されており、コスト削減?管理と同様かそれ以上に取り組まれている施策領域となっています。既存商品の短?中期的な収益改善から、新商品の値決めまで、プライシングは企業にとって必须の検討項?とされているのです。
価格戦略の最适化の考え方
商品?サービスの贩売に関わる様々かつ复雑な要素を适正に把握し、最适な価格付け（プライシング）を行うことにより、売上高の向上?コストの削减を促し、结果として収益の最大化を行うというのが、価格戦略の最适化の主な考え方です。
ダイナミック?プライシングの考え方
プライシングは?きく収益性に影响を持つため、购入者の属性や、贩売场所、タイミング、调达量等、多岐に亘る复雑かつ膨大なデータを详细に分析したうえで、筋の悪い値上げやディスカウントを避けながら戦略的に意思决定を?うことが重要になります。商品?サービスを各购入の际の状况に合わせて変动的な値付けを行うことをダイナミックプライシングと呼びます。
ダイナミックプライシングを行うことにより、より幅広い顾客层へ购入を促すことが可能となります。
碍笔惭骋の提供する価格戦略の最适化検讨支援
碍笔惭骋では、大きくは「厂迟别辫1.モデリングによる価格分析」、「厂迟别辫2.効果シミュレーション?価格の最适化」、「厂迟别辫3.価格戦略に継続的に取り组むためのケイパビリティ构筑」の3ステップでそれらの検讨を进めます。
Step1. 需要予測モデリングと価格分析
価格分析に必要なデータを整理?统合し、全体としての贩売量と価格の関係性を把握しつつ、机械学习モデルを用いて価格弾力性を分析します。
1. データの統合および可視化 |
価格と贩売量の関係性の把握  |
|---|---|
2. 機械学習モデルの構築 |
モデルによる説明?予测精度の検証  |
3. 商品の価格メカニズム把握 |
各厂碍鲍の価格弾力モデル 各厂碍鲍が価格弾力的か、非弾力的かを统计モデルを用いて用いる カニバリゼーション分析 统计モデルを用いて、自社及び竞合厂碍鲍とのカニバリゼーションをヒートマップで把握する |
Step1. 需要予測モデリングと価格分析
価格分析に必要なデータを整理?统合し、全体としての贩売量と価格の関係性を把握しつつ、机械学习モデルを用いて価格弾力性を分析します。
1. データの統合および可視化 |
価格と贩売量の関係性の把握 |
|---|---|
2. 機械学習モデルの構築 |
モデルによる説明?予测精度の検証 |
3. 商品の価格メカニズム把握 |
各厂碍鲍の価格弾力モデル 各厂碍鲍が価格弾力的か、非弾力的かを统计モデルを用いて用いる カニバリゼーション分析 统计モデルを用いて、自社及び竞合厂碍鲍とのカニバリゼーションをヒートマップで把握する |
Step2. 効果シミュレーション／価格の最適化
商品ポートフォリオの利益を最大化する构筑したモデルをもとに、各种制约がある中で目标値を最大化するような価格の最适化を実施する |
财务インパクト?シミュレーションモデルから価格シナリオツールを构筑し、さまざまな価格ポイントにおける财务インパクトを可视化し、各プライシング施策による効果をシミュレーション |
Step2. 効果シミュレーション / 価格の最適化
商品ポートフォリオの利益を最大化する构筑したモデルをもとに、各种制约がある中で目标値を最大化するような価格の最适化を実施する |
财务インパクト?シミュレーションモデルから価格シナリオツールを构筑し、様々な価格ポイントにおける财务インパクトを可视化し、各プライシング施策による効果をシミュレーション |
Step3. 価格戦略に継続的に取り組むためのケイパビリティ構築
最终的には、プライシングの意思决定をするためのケイパビリティの构筑まで支援することで、贵社が継続的に利益改善に取り组む体制を持つことができます。
ケイパビリティ构筑におけるポイント
- 自己学习し、アップデートされるモデル ： 予测の信頼性を向上させるフィードバックループが含まれているため、时间の経过とともに弾力性に基づいてより多くの製品の価格を设定できます
- カスタマイズされた価格决定メカニズム ： データベースとツールは毎日更新でき、统计的にモデル化できるかに基づいて2つのエンジン间で商品価格を柔软に设定します
- 强固なガバナンス体制 ： 価格决定の透明性と有効性を高め、重要な価格决定の「チェックとバランス」を确保するための明确なルールとプロセス
- 碍笔滨のレポーティングとモニタリング ： 価格决定の有効性をモニタリングし、より広范な贩売戦略に沿って最适化の机会を特定するための机能
