Як вибрати інструмент цінової аналітики: 7 питань, які допоможуть вам знайти ефективне рішення

У цьому матеріалі Pricer24, українська платформа цінової аналітики для e-commerce, ділиться порадами, на які відмінності інструментів потрібно звертати увагу, коли ви обираєте підрядника для свого бізнесу. Нижче — 7 питань, що допоможуть вам вибрати оптимальний сервіс цінової аналітики для вашого бізнесу.

Питання № 1. Парсер цін чи глибинна аналітика

Перш ніж вибирати інструмент, варто чітко сформулювати, що саме ви хочете отримати від підрядника. Варіанти — від простого до складного:

• Тільки список цін конкурентів — «сирі» дані без аналізу, без зіставлення з вашими товарами. Цей варіант можливо підійде, якщо у вас уже є внутрішня система агрегування та аналітики й контролю якості даних, а також процес, який дає змогу обробляти нові дані швидко.
• Агреговані звіти — таблиці, графіки, діаграми та інші типи візуалізації порівняння цін: ваших і конкурентів. Таку інформацію легше обробляти, але тільки якщо графік показує її саме так, як вам треба. Часто інструменти, які агрегують та візуалізують дані, не забезпечують широких можливостей налаштування і кастомізації.
• Поглиблена аналітика — наприклад, до порівняння цін з конкурентами додається аналіз асортименту конкурентів, моніторинг цін постачальників, оцінювання якості представленості товарів на цифровій полиці, аналіз порушень РРЦ.
• Кастомна аналітика під ваші бізнес-процеси — деякі рішення дають можливість підлаштовувати аналітику під ваші запити: наприклад, здійснювати порівняння товарів-аналогів, аналіз цін на певні сегменти товарів, які мають спільні характеристики, аналіз рейтингів товарів, промоакцій, умов оплати частинами та кредитування тощо.
• Динамічне ціноутворення — автоматичне переоцінювання товарів залежно від ситуації на ринку.

Висновок: на ринку багато різноманітних інструментів, що стосуються цінової аналітики, проте набір можливостей, які вони забезпечують, сильно відрізняється. Є сенс поспілкуватися з декількома провайдерами та порівняти спочатку функціонал і можливості, а вже в цьому ракурсі — ціни.

Питання № 2. Повнота даних

Під час вибору інструмента важливо розуміти, наскільки повно він збирає інформацію про товари конкурентів. Варто дізнатися, який discovery rate гарантує той чи інший провайдер.

Discovery rate (коефіцієнт виявлення) — це один із ключових показників якості збирання даних у ціновій аналітиці. Він вказує, яку частку з товарів, що є і у вашому каталозі, і в каталозі конкурента, сервіс виявлятиме.

• Високий discovery rate (від 95%) означає, що більшість товарів-відповідників буде знайдено.
• Низький discovery rate (менше ніж 95%) свідчить, що система пропускатиме частину товарів або помилково їх ідентифікуватиме, через що аналітика буде неповною чи неточною.

На етапі вибору інструмента для цінової аналітики ви можете поспілкуватися з потенційним підрядником і розпитати, як забезпечується заявлений discovery rate.

Якщо сервіс шукає товари-відповідники лише за точними збігами назв, артикулом або URL сторінки, реальний discovery rate буде низьким.

Під час спілкування з підрядником запитуйте не «Скільки товарів ви знаходите?», а «Як саме ви це робите?». Якщо він пояснює свої методи, наводить приклади різних способів пошуку товарів-відповідників, описує складні випадки, — це хороший знак.

Питання № 3. Точність даних

Точність даних про ціни безпосередньо залежить від коректного зіставлення: «ваш товар — товар конкурента». Ключовий показник, на який варто звертати увагу, — accuracy rate (деякі провайдери називають його match rate).

Accuracy rate — це відсоток правильно зіставлених товарів серед усіх пар. У парах мають бути однакові товари. Часто буває так, що інструменти зіставляють товари однієї моделі, але різного кольору, або навіть з однаковою назвою, але різною вагою. Мінімально прийнятний рівень точності зіставлення — 99%. Усе, що нижче від 95%, має вас насторожити.

Як і у випадку з discovery rate, важливо не лише дивитися на цифру, а й розуміти, як саме сервіс зіставляє товари. Підходи можуть бути різними:

• Автоматичне зіставлення — швидке й масштабоване, але має високий ризик похибок.
• Ручне зіставлення — точніше, але потребує значних ресурсів і часу.
• AI-зіставлення — сучасний підхід, що базується на алгоритмах штучного інтелекту, які намагаються «зрозуміти» дані й виокремити назви товарів та описи. Має свої обмеження.
• Гібридний варіант — поєднання автоматичних алгоритмів з ручною перевіркою, забезпечує найкращий баланс між точністю та ефективністю.

Рекомендація: перед вибором провайдера обов’язково запитуйте не лише про accuracy rate, а й про методологію зіставлення — які саме алгоритми використовуються, чи є ручна перевірка, як система працює з нестандартними товарами.

Питання № 4. Як аналізуються новинки в каталогах конкурентів?

Асортимент в інтернет-магазинах постійно розширюється: у конкурентів з’являються нові позиції. Якщо сервіс цінової аналітики не виявлятиме їх вчасно, ви ризикуєте пропустити критичні зміни в категорії, що можуть вплинути на баланс попиту.

Більшість сервісів для цінової аналітики працюють за класичною схемою:

1. Беруть ваш каталог товарів.
2. Шукають кожну позицію на сайтах конкурентів — зазвичай за EAN-кодом або назвою товару.
3. Формують зв’язку: «ваш товар + посилання на товар конкурента».
4. Збирають ціни за цими посиланнями.

На перший погляд — логічно й ефективно. Але на практиці така модель є ризикованою:

• Посилання на сайті конкурента можуть змінитися (наприклад, через перестворення картки товару). У такому разі ви перестанете отримувати ціну на товар у конкурента та думатимете, що він більше не продає цей товар.
• Оскільки дані збираються «товар до товару», система просто не бачить нових позицій у каталогах конкурентів.

Рекомендація: під час вибору сервісу для моніторингу цін запитуйте не лише про точність зіставлення товарів, а й про здатність системи реагувати на зміни в каталогах конкурентів.

Ось перелік питань, які варто поставити провайдеру:

• Як система виявляє нові товари в каталогах конкурентів?
• Чи скануєте ви всю категорію/бренд на сайті конкурента, чи лише відповідні товари з мого каталогу?
• Як часто збираються дані про новинки в каталозі конкурента?
• Чи побачу я у вашій системі, що в конкурентів з’явилися новинки?
• Як ви відстежуєте зміни URL на сайтах конкурентів? (якщо сервіс зіставляє товари за посиланнями)

Питання № 5. Чи використовується штучний інтелект і як саме?

Штучний інтелект дедалі активніше застосовується в ціновій аналітиці, особливо в процесах зіставлення, виявленні аномалій у даних, прогнозуванні цінових тенденцій на основі історичних даних.

У випадках, коли дані чітко структуровані (наприклад, є коректні EAN-коди, у вашій ніші використовуються стандартизовані назви), ШІ дає змогу значно прискорити пошук і зіставлення товарів та зменшити навантаження на команду провайдера сервісу.

Але важливо розуміти межі його застосування і конкретні алгоритми, які використовує провайдер.

Критичні обмеження ШІ:

• Складні випадки, що потребують людської верифікації.
• Нішеві категорії з малим обсягом даних. Алгоритми можуть помилятися, якщо бракує прикладів для навчання, особливо у вузьких сегментах.
• Потреба у постійному навчанні та калібруванні алгоритмів. Без регулярного оновлення моделей точність зіставлення знижується, особливо в динамічних категоріях.

Ефективність ШІ значною мірою залежить від якості вхідних даних і логіки його роботи. У випадках з неповними назвами товарів, відсутніми характеристиками чи нестандартними описами система може давати неточні результати або навіть «галюцинувати» — створювати дані, яких не було.

Рекомендація: запитайте в провайдера, як саме використовується ШІ — у яких категоріях, з якими обмеженнями і чи передбачено ручну перевірку пост-матчинг. Оптимальний варіант — гібридний підхід: ШІ забезпечує швидкість та масштаб, а люди — точність і контроль.

Питання 6. У якому вигляді ви отримуєте дані та скільки часу їх потрібно опрацьовувати?

Основні варіанти, як саме сервіс може «віддавати» вам дані, такі:

• Excel/CSV-файли — найпоширеніший, але найменш зручний варіант, у якому до того ж неможливо відстежувати динаміку змін цін.
• Вебдашборди зі звітами — готові до використання аналітичні панелі: з фільтрами, сегментацією даних, можливістю налаштувати конфігурацію під власні робочі завдання. Зручні для щоденного моніторингу.
• Інтеграція з вашим внутрішнім ПЗ — це зручно, бо ви працюєте з тим, з чим звикли.

Рекомендація: оцінюйте не лише точність даних, а й операційні витрати на їх оброблення. Іноді дешевший сервіс з Excel-файлами коштує дорожче через трудовитрати команди. Одна справа — отримати готову аналітику, інтегровану у ваше ПЗ, інша — щодня годинами обробляти Excel-файли на кілька тисяч позицій: витрачати час на фільтрацію, сортування, верифікацію та візуалізацію, страждати від людських помилок.

Ось перелік питань, які варто поставити провайдеру сервісу:

• У яких форматах ви надаєте дані?
• Чи є можливість налаштувати власні конфігурації звітів?
• Чи є можливість поділитися звітами з колегами?
• Чи можна інтегрувати ваші дані з нашими системами?
• Чи можна експортувати дані для подальшого аналізу?

Питання № 7. Чи надає інструмент бізнес-консалтинг?

Категорійні менеджери не завжди мають час або достатню експертизу, щоб самостійно побудувати процес роботи із цінами. Важливо, щоб ваш підрядник не просто надавав дані, а консультував вас, допомагав адаптувати процеси та пропонував рішення.

Деякі провайдери позиціонують себе як self-service-рішення, інші — як агенції, що допомагають із ціновою аналітикою. Варто із самого початку запитати, на який рівень підтримки ви можете розраховувати, і подумати, чи відповідає він вашим потребам.

Рекомендація: не відмовляйтеся від консалтингу. Психологічно буває важко заплатити за дві години спілкування. Але, якщо порахувати, скільки часу це зекономить вашим працівникам, яким ви теж платите зарплатню, може виявитися, що консалтинг — це значна економія.

Питання для провайдера:

• Чи надаєте ви бізнес-консалтинг — аудит процесів, рекомендації, навчання?
• Який досвід роботи в e-commerce мають ваші консультанти?
• Чи є у вас приклади, де ви допомогли клієнту перебудувати процес ціноутворення?
• Чи надаєте ви методологічні рекомендації щодо роботи із ціновою аналітикою в нашій категорії?
• Чи маєте ви досвід роботи з компаніями нашого розміру/категорії?

Практичний приклад: як працює Pricer24

Pricer24 — це аналітична платформа, яка допомагає онлайн-ритейлерам і брендам ухвалювати ефективні цінові рішення на основі якісних даних. Pricer24 дотримується усіх принципів якості, описаних вище.

Клієнтами платформи є лідери українського ритейлу — Rozetka, Епіцентр, Comfy.

Платформа робить цінову і асортиментну аналітику замість категорійного менеджера, скорочуючи кількість роботи з цінами конкурентів і постачальників з кількох годин до кількох хвилин на день.

Pricer24 працює у три етапи:

1. Збір якісних даних

2. Агрегація даних у аналітичні звіти, які кастомізуються відповідно до потреб бізнесу.

3. Автоматизація переоцінки на основі аналітичних звітів.

Платформою можна користуватись в режимі self-service, або з експертним консалтингом.

Висновок

Автоматизація роботи із цінами — складний, комплексний процес, який потребує стратегічного бачення, заглиблення в деталі й не терпить компромісів у якості. Кожна помилка в даних, кожен пропущений товар конкурента, кожна некоректна зв’язка — це прямі втрати ритейлера в прибутку.

Технології важливі, але не вирішують усе. ШІ та машинне навчання — потужні інструменти, але вони ефективні лише в руках досвідчених спеціалістів, які розуміють їхні обмеження і специфіку вашого бізнесу.

Не поспішайте з вибором. Проведіть пілотні проєкти з кількома провайдерами. Звертайте увагу на описані в статті параметри — точність метчингу, формат даних, гнучкість аналітики, експертизу команди, здатність виявляти новинки в конкурентів і підтримувати вас у стратегічних рішеннях.

Правильно вибраний інструмент цінової аналітики може допомогти вам збільшити частку ринку та прибуток бізнесу. Неправильний вибір коштуватиме не лише грошей за підписку, а й втрачених можливостей на ринку.

Вибирайте свідомо.

Матеріал підготовлено експертами Pricer24 — сервісу цінової аналітики для e-commerce.