Ціноутворення для виробників та ритейлу: дані, експерименти, AI

Аналітичний огляд курсу

Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.

Опануйте системний підхід до pricing: від визначення стартових цін на нові продукти й прогнозування попиту до перевірки промо через A/B-тестування та розрахунку ROI з використанням еластичності й AI.

Кому підходить ціноутворення для виробників та ритейлу, а кому — ні

Підійде для

• Менеджерів з ціноутворення та категорійних менеджерів у виробництві та retail.
• Керівників відділів маркетингу та продажів, комерційних директорів.
• Власників бізнесу, які впроваджують цінову політику та промо-процеси.
• Аналітиків, data/AI фахівців, що підтримують pricing-рішення.

Не підійде для

• Тих, хто очікує універсальних «швидких» рішень без даних та експериментів.
• Тих, кому потрібне навчання з програмування замість методів ціноутворення.
• Команд без доступу до базових даних про продажі, запаси та ціни.

Проблема → результат у ціноутворенні для виробників та ритейлу

• Новий продукт без історії продажів → стартова ціна через аналоги, опитування цінової чутливості та перевірка A/B.
• Невизначеність попиту → оцінка еластичності, проста лінійна регресія, сценарне прогнозування.
• Неефективні знижки → дизайн промо, вимірювання інкрементальних продажів і ROI.
• Великий асортимент → правила диференціації цін та сегментація за ціновою чутливістю.
• Зміни ринку → фреймворк оновлення цін з урахуванням конкуренції та запасів.

Порівняння з альтернативами у pricing для виробників і retail

• Інтуїтивні рішення: швидко, але нестабільно. Підхід курсу: дані, еластичність, тести.
• Автопрайсери без контексту: зручні, але «чорна скринька». Підхід курсу: прозорі методи та пояснювані моделі.
• Звіти конкурентів: корисні, але ретроспективні. Підхід курсу: експерименти в реальному часі та KPI промо.
• Єдина ціна для всіх SKU: просто, але не оптимально. Підхід курсу: сегментація, пороги ціни, психологія ціни.

Результати навчання: ціноутворення для виробників та ритейлу

• Визначення цін на нові продукти з валідацією через опитування та A/B.
• Планування промо та оцінка ROI, інкременту та канібалізації.
• Прогноз попиту з використанням еластичності та лінійної регресії.
• Налаштування цінових правил для різних ринків і категорій.
• Використання AI для рекомендацій та моніторингу цін.

Викладач і досвід у pricing

Володимир Кучканов — Senior Product Manager Pricing Platform у Zalando; 11 років досвіду у Anheuser-Busch InBev, Mars, Foxtrot, Intertop, Wiggle; антикризова стратегія ціноутворення для Mars Ukraine (2014); інструменти аналітики для 50 країн; перші AI-алгоритми еластичності в Competera; запущені аналітичні системи у AB InBev.

Програма та інструменти ціноутворення

• Стратегія ціноутворення → тактичні правила.
• Оптимальні ціни: тести, опитування, еластичність.
• Лінійна регресія для оцінки коефіцієнтів попиту.
• AI у pricing, психологія ціни, пороги та чарм-цінники.
• Оцінка ROI промо, аналіз P&L, Cash Flow та Balance Sheet.