Персональные скидки в офлайне и онлайне
Рассчитываем персональную скидку
Алгоритм определяет оптимальную скидку для каждого клиента — по уровню лояльности, истории покупок и чувствительности к акциям. Он также учитывает спрос на товар и остатки.
Показываем скидку во всех каналах
Сниженная цена автоматически подставляется везде: в QR‑коде на ценнике в офлайне, на сайте, в приложении, в рассылках.
На сайте
и в приложении
На ценниках
в офлайне
В email, СМС
и мессенджерах
Моментальная переоценка тысяч SKU
Правила переоценки достаточно задать один раз: будет учтена скорость продаж, остаток и маржинальность товара. PDP снизит цену на залежавшиеся товары и повысит на популярные — без ручного труда.
Компании, которые
уже растут с PDP
Не оставим один на один с платформой
Консультант по внедрению
Чтобы рассчитать окупаемость
и встроить PDP в бизнес.
Менеджер успеха
Чтобы помочь с интеграцией
и запуском персональных цен.
Чат поддержки
С ответом за 5 минут —
для любых технических вопросов.
Узнайте, как повысить маржинальность с PDP
На встрече покажем продукт в деле и рассчитаем, насколько можно снизили долю скидок в вашем бизнесе.
Частые вопросы
Чем PDP отличается от PIM — системы управления товарными данными?
PIM (Product Information Management, система управления товарными данными) хранит и структурирует данные о каждом SKU: описания, характеристики, изображения.
PDP (Product Data Platform, платформа товарных данных) использует данные о товарах и о поведении покупателей, чтобы рассчитать персональную цену и автоматизировать переоценку SKU.
Чем персональное ценообразование отличается от динамического?
Динамическое ценообразование меняет цену сразу для всех — в зависимости от спроса, времени, действий конкурентов. Персональное назначает каждому покупателю свою цену — с учетом его поведения и чувствительности к скидке. Дополнительно алгоритм учитывает товарные остатки и скорость продаж.
PDP работает только онлайн или в офлайн‑рознице тоже?
В обоих каналах. В онлайне персональная цена подставляется автоматически. В офлайне — через QR‑код на ценнике: покупатель сканирует и видит свою цену.
Как PDP связана с CDP Mindbox?
CDP хранит данные о поведении клиентов: что смотрят, покупают, как реагируют на скидки. PDP использует эту информацию, чтобы рассчитать персональную цену для каждого.
Как настроить динамическое ценообразование?
Настроить передачу данных о продажах и товарных остатках в PDP.
Составить план продаж и правила переоценки, которых будет придерживаться алгоритм.
Компании, которые уже работают с Mindbox, берут данные из CDP. Для 1С есть готовый плагин, с другими системами связка идет по API. Если нет возможности настроить интеграцию, а данные в Mindbox неполные, можно делать выгрузки вручную.
В Mario Berlucci на настройку PDP ушла неделя, со стороны компании участвовали двое — лид категорийных менеджеров и аналитик.
Как автоматически менять цену товаров, которые продаются медленнее плана?
Для этого в PDP задают правила: при каком остатке и какой скорости продаж снижать цену и насколько. Алгоритм переоценивает товары по заданным правилам и назначает скидку на залежавшиеся позиции. При этом модель снижает цену каждого отдельного SKU — варианта товара определенного цвета и размера.
Переоценку товаров автоматизировали, например в BUNGLY: подход сравнили с ручным на двух группах товаров. В итоге за восемь недель выручка выросла на 51% при одинаковой средневзвешенной скидке.
Как контролировать объем скидок и маржинальность?
Скидки лучше давать только тем, кого это замотивирует совершить покупку. Чтобы найти таких клиентов, PDP анализирует у каждого покупателя уровень в программе лояльности, историю заказов и чувствительность к акциям. Благодаря этому «Бетховен» за четыре недели сократил объем скидок на 70%, увеличил маржинальность офлайн‑покупок на 1 п. п. и сохранил выручку.
Зачем использовать персональные цены, если можно давать скидки по сегментам?
Скидка по сегменту одинаковая для всех, кто в него попал: например, 10% тем, кто не покупал полгода. Но часть этих покупателей вернулась бы и без скидки.
Персональная цена считается для каждого отдельно: размер скидки алгоритм подбирает по уровню лояльности, истории покупок и чувствительности к акциям. В итоге предложение получают только те, кому оно действительно нужно, а бизнес эффективно распределяет промобюджет.