Программа динамического ценообразования что это

Система динамического ценообразования РЖД: как меняется цена на билеты в течение года

Как бы странно это ни звучало в 2022 году, но грамотное и вдумчивое планирование путешествий помогает сэкономить на билетах.

В непредсказуемое время мировой пандемии очень сложно и даже страшно решать что-то далеко заранее — сколько за два года было потрачено нервов путешественников из-за отмены и переноса рейсов, возврата билетов, изменения планов в последнюю минуту. Но все-таки, если вы планируете и дальше путешествовать, хотя бы по России — и делать это с выгодой для себя, то, например, у компании РЖД есть для этого нужные алгоритмы.

• Программа лояльности «РЖД Бонус» в 2022 году
• Где купить «Единый билет» от РЖД в Крым

Мы говорим о «Российских железных дорогах», компании, которую принято ругать и обвинять в некачественном обслуживании и непрозрачной системе ценообразования.

Стоит отметить, что за последние годы РЖД сильно поменялись и продолжают меняться в лучшую сторону: новые поезда, улучшенный сервис, удобное расписание – все это гарантирует путешественникам комфортный, а главное, предсказуемый переезд из точки А в точку Б.

Основные принципы динамического ценообразования

Еще одним важным решением менеджмента компании, стал переход к так называемому динамическому ценообразованию. Это очень интересная тема, давайте поговорим об этом подробнее.

Что это такое

Динамическое ценообразование – это математический подбор цены на услугу или товар в зависимости от факторов (коэффициентов), которые ввели в систему.

Основным фактором для алгоритма является спрос, то есть цена увеличивается пропорционально популярности товара или услуги. Например, прохладительные напитки летом стоят дороже, чем зимой. Яндекс-такси тоже повышает стоимость проезда, когда на улице сильный дождь или снегопад.

С одной стороны, это кажется несправедливым, так как вы платите за один и тот же сервис в зависимости от погоды за окном. С другой стороны, здесь есть пространство для потребительского маневра, и если понимать, как работает алгоритм, то можно хорошо сэкономить.

Программа динамического ценообразования РЖД охватывает примерно 95% поездов в вагонах купе, СВ, «Люкс» и сидячих вагонах, которые ездят внутри границ Российской Федерации. Чтобы понять, входит ли определенный вагон в систему, обратите внимание на знак «Р» в кружочке на сайте продажи билетов.

Как это работает

Здесь важен принцип: чем выше спрос и меньше мест, тем выше цена билета. Если действовать от обратного, то билеты, купленные в момент, когда много свободных мест и спрос ниже – дешевле.

Мы привыкли, что стоимость проезда обычно зависит от расстояния и популярности маршрута, но при динамической системе РЖД на цену влияют также следующие факторы:

1. Время года, день недели и даже время отправления.
2. Категория поезда.
3. Количество свободных мест в поезде.
4. Дата покупки билеты, то есть насколько заранее вы его приобрели.

Существует ли алгоритм

Данная система в режиме реального времени анализирует несколько факторов, от которых зависит цена билета:

1. Расположение мест в вагоне. Например, верхние полки в купе стоят всегда дешевле, чем нижние.
2. Время отправления поезда. Если для вас 4-5 утра не является критическим, то вы также можете сэкономить на цене билета.
3. Сезонность. В пиковый курортный летний и горнолыжный зимний сезон на определенные направления попытайтесь «поиграть» с датами, даже разница в один день может повлиять на стоимость поездки.
4. День недели. Понятно, что из Москвы в Санкт-Петербург и обратно пассажиры предпочитают выезжать в пятницу и возвращаться в воскресенье, значит и билеты на эти дни недели будут дороже.
5. Дата покупки билета. Чем раньше вы примите решение о поездке, тем стоимость может быть ниже.

Но важно помнить, что динамическая система может работать как на повышение цен на билеты, так и на понижение. Иногда стоимость может упасть буквально за несколько минут, если один из факторов как-то кардинально поменяется, например, заполняемость поезда на определенную дату ниже, чем прогнозировалось. Угадать, когда цена может упасть практически невозможно.

Когда лучше покупать билеты

Мы провели небольшой эксперимент. Допустим нам надо поехать в Сочи. Выбираем дату 21 февраля, поисковая система РЖД выдает нам результат: удобное время отправления в 14.40 – стоимость одного места в купе 5009,30 рублей, если отправление в 01.17 ночи, то билет уже стоит 3933,30 рублей.

А если мы попробуем купить билет заранее? Например, 21 апреля, цена на место в купе в поезде, который отправляется в 19.42 уже 3324,30 рублей. Здесь также может действовать коэффициент сезонности, так как горнолыжный сезон закончен.

Билеты можно приобрести заранее за 90, а на некоторые маршруты даже за 120 дней до поездки (Санкт-Петербург, Петрозаводск).

Но при покупке билетов в Северную столицу надо тоже учитывать фактор сезонности, в Санкт-Петербург предпочитают путешествовать в июне, когда в городе «белые ночи».

Поэтому, если вы планируете путешествие в Спб летом, имейте в виду, что билеты поступают в продажу за 120 дней до даты отправления поезда, скорее всего фактор даты покупки билета здесь будет решающим.

Почему билеты на поезд дороже, чем на самолет

Стоит учитывать многие обстоятельства, которые влияют на ценообразование: маршрут, уровень комфортности места, скидочные условия и др. В случае поездов и самолётов цены порой оказываются на примерно одинаковом уровне, а бывают и завышенными.

Основная проблема заключается в том, что железнодорожные услуги не представлены большим количеством конкурентов на рынке, то есть являются монополистами, которые вправе устанавливать самостоятельные цены.

Самолёты, наоборот, имеют значительную конкуренцию, поскольку существует большое количество авиакомпаний, осуществляющих перевозки пассажиров как в России, так и за рубежом. Соответственно, установление более высоких цен на билеты той или иной авиакомпании послужит оттоку потенциальных пассажиров, которые предпочтут более дешевые авиабилеты.

Кроме того, можно отметить тот факт, что авиакомпании могут снизить цены на билеты за несколько дней и даже часов до вылета, тогда как цены на поезд будут только расти. Но РЖД может предоставлять скидки школьникам или туристическим группам.

Часто задаваемые вопросы

Это только российское ноу-хау, или я могу сэкономить на билетах и в других странах?

Подобная система принята во многих странах Европы. Например, поезд Талис, который курсирует между Амстердамом и Парижем, обойдется вам примерно в 30 евро, если вы купите билет за три месяца и 120 евро в день отправления. Так что имеет смысл изучать этот вопрос и в зарубежных поездках.

Как понять, на какую дату лучше покупать билет?

На официальном сайте РЖД есть графики сезонности по некоторым городам www.rzd.ru/api/media/resources/1572962 и наглядные графики, как цена зависит от даты покупки билета.

Работает ли динамическое ценообразование в плацкартных вагонах?
Нет, динамическая система распространяется только на купе, СВ и сидячие вагоны.

Рекомендации

Динамическое ценообразование уже давно плотно вошло в повседневную жизнь. Иногда это для нас не так заметно, мало кто обращает внимание на цену мороженого зимой и летом, но вот стоимость перелета и проезда на поезде может кардинально отличаться в зависимости от множества факторов.

Итак, как сделать, чтобы система работала на нас:

1. Всегда учитывайте сезонный фактор, проверяйте стоимость билетов, меняя хотя бы пару дней отправления, например, с отдыха можно вернуться не 31 августа, а 1 сентября.
2. Старайтесь покупать билеты на поезда заранее, даже если вы едете куда-то в высокий сезон — здесь может сработать коэффициент времени.
3. Если отправление ночью или ранним утром, то стоимость проезда автоматически уменьшается.
4. День недели тоже важен: чаще всего люди отправляются в поездки в пятницу или в субботу.
5. Верхние полки в купе всегда стоят дешевле, чем нижние.

Источник: hikeit.ru

Ценообразование в девелопменте: автопилот или ручное управление?

Почему никакая автоматизация не заменит аналитика, нужны ли застройщику нейросети и сколько стоит скорость реакции в вопросе ценообразования. Разбираем на примере ван Гога и жевачки.

1500 просмотров
Системы динамического ценообразования: что это такое и для чего они нужны

Динамическое ценообразование — это изменение или переоценка стоимости товара в зависимости от разных факторов, в недвижимости — изменение стоимости квадратного метра.

В полуручном-полуэкселевском варианте динамическое ценообразование существует практически у всех застройщиков — вы повышаете цены в процессе строительства? Значит, применяете динамическое ценообразование.

Как работает динамическое ценообразование у большинства

• Практически все работают в экселе.
• Применяют очень простые формулы или не применяют их вовсе.
• Визуально оценивают по шахматке, какие лоты вымываются сильнее и экспертно проставляют обновлённые цены.
• Долгосрочного плана продаж либо нет, либо он неактуальный (разрабатывался для банка).

В последнее время, говоря об инструментах динамического ценообразования, подразумевают автоматизированные системы, которые будут рассчитывать и предлагать конкретные изменения и новую цену квадратного метра или конкретного лота.

У системы динамического ценообразования две задачи:

1. Обеспечить равномерное выбытие лотов, чтобы у девелопера в продаже всегда был одинаково богатый ассортимент.

2. Максимизировать выручку.

На практике потребности застройщиков меняются в ходе реализации объекта:

• На старте проекта задача создать непрерывный денежный поток.
• В середине реализации — повысить выручку и маржинальность проекта.
• В конце — оценить, что выгоднее: повысить цены на последние лоты или быстрее избавиться от остатков, чтобы сократить издержки на маркетинг и продажи.

Динамическое ценообразование помогает управлять спросом, поэтому помогает в каждой из этих задач.

В чем проблема и зачем здесь нужна автоматизация

Обычно контролем спроса и управлением ценами занимаются аналитики и финансовый или коммерческий директор, который анализирует темпы продаж и отслеживает, какие квартиры с какой скоростью продаются, намечает тренды и решает, на какие типы квартир нужно повысить цены, а на какие — снизить.

На практике многие аналитики больше времени тратят на то, чтобы собрать и загрузить данные, сделать графики и сдать руководству. У них просто не хватает времени на то, чтобы их проанализировать.

Вторая проблема в том, что экспертная корректировка цен всегда субъективна. Тем более, когда человек должен скорректировать их не на две квартиры, а на несколько тысяч. И должен корректировать постоянно.

Работа с ценообразованием — это работа с большими объёмами данных, подключение автоматизированных систем здесь помогает ускорить процесс принятия решений.

Доверить ценообразование машине и уволить аналитика? Конечно нет

Аналитик тоже понадобится. Человек и машина — не взаимоисключающие вещи. Машина внедряется не чтобы заменить человека, а чтобы помочь ему и повысить его эффективность.

Когда вы переезжаете с ручного управления на автоматизированное — точность и скорость принятия решений увеличивается. Появляется возможность прогнозировать планы поступлений, сроки завершения продаж всего объекта или определенных лотов. В Excel этого сделать нельзя.

И, конечно, применение математических моделей позволяет внести больше объективности в процесс ценообразования.

Алгоритм может просчитывать и сравнивать спрос на квартиры в разных разрезах и увидит тренд гораздо раньше, чем человек.

А в недвижимости, при средней стоимости лота 5 млн рублей, если мы отреагировали быстрее и успели поднять цены на 1%:

• на две квартиры и мы уже получили дополнительно 100 тысяч рублей,
• на пять квартир и мы получили дополнительно 250 тысяч рублей.

Но полностью машина не может заменить человека, аналитик должен валидировать рекомендации алгоритма и, если нужно, вручную их корректировать.

Алгоритм в системе ценообразования — это про машинное обучение?

Сейчас в недвижимость приходят многие команды из екоммерса и авиаперевозок и предлагают использовать модели ценообразования с машинным обучением. Но у недвижимости другая специфика, потому что другие темпы продаж и меньше данных для обучения алгоритма.

Разбираем на примере ван Гога и жевачки

Вот представьте, у нас есть какой-то простой продукт, например, обычная жевательная резинка. Блистер на 10 подушечек, продаётся возле кассы в супермаркете, стоит 23 рубля. Ходовой товар, каждый день продаётся десятками миллионов упаковок. С помощью машинного обучения мы можем проанализировать эти большие данные и вычислить, при какой стоимости на товар будет максимальный спрос.

И возьмем другую крайность, произведение искусства. В каком-то смысле оно бесценно. Это эксклюзивный товар и здесь покупку определяет эмоция. Никому же не придёт в голову, что оценить картину Винсента ван Гога «Звездная ночь» можно с помощью машинного обучения?

Потому что стоимость этой картины будет зависеть от настроения мультимиллиардера на аукционе, когда он решит её купить — может быть он захочет заплатить за неё 70 миллионов долларов, а может 80. Или 100.

Звездная ночь Винсент ван Гог

Если рассуждать логически, недвижимость находится где-то посередине между этими двумя примерами. Товара мало для аналитики — если декомпозировать до класса недвижимости и конкретного города, то это тысячи, в большом городе — максимум десятки тысяч штук за месяц.

Если говорить об эконом-классе — он ближе к примеру с жевачкой, таких квартир больше, и люди в этом сегменте принимают решение на основе понятных параметров, таких как стоимость, локация, инфраструктура. И машинное обучение сможет найти в этом какие-то зависимости.

Но если говорить про премиум и про элит-класс — там всё меньше товара и всё больше эмоций в принятии решений. Покупателю не так критично, заплатить за объект 90 миллионов или 93 миллиона, но важно, как сработает маркетинг, как презентован объект, и какую эмоцию всё это создаст. Именно от того, как маркетинг сыграет на гедонизме, и будет зависеть стоимость. Можем ли мы тут применить машинное обучение, которому нужны большие данные и конкретные оценочные параметры? Это уже большой вопрос.

А теперь с технической стороны. Без жевачки

Есть несколько ограничений, из-за которых алгоритмы машинного обучения в чистом виде не могут применяться как основной алгоритм в ценообразовании объектов недвижимости.

1. Алгоритм машинного обучения не интерпретируется.Как работает машинное обучение — вы загружаете данные в чёрный ящик и получаете рекомендацию. Но у вас есть аналитик или финдиректор, который отвечает за выставленные цены и соблюдение финмодели. Если с ценами что-то пошло не так и компания недополучила прибыль — обвинят аналитика.

Поэтому, когда вы к нему придёте и скажете, что теперь он должен на 100% доверять вот этой машинке и её рекомендациям — он будет сомневаться и спрашивать, почему алгоритм считает именно так. А никто не сможет ему этого объяснить. Тогда как он сможет доверять рекомендациям этой машины?

2. Точность расчётов.Чтобы алгоритм машинного обучения что-то посчитал — ему нужны данные, а когда проект только запускается — этих данных нет и опираться не на что. Данные другого своего проекта взять нельзя — это разные проекты, их сравнение приведёт к некорректным расчетам.

Есть вариант взять похожие проекты конкурентов и посмотреть данные по ним в ретроспективе: с какими темпами продавались разные лоты и по каким ценам, и исходя из этого спрогнозировать.

Но в России нет ни одного сервиса, который позволит вам корректно собрать такие данные. Те, кто продаёт такую аналитику, собирают данные из открытых источников — с сайтов застройщиков, из классифайдов. Но эти цены часто не конечные — застройщики могут давать индивидуальные скидки. Росреестр сейчас не передает информацию по стоимости сделок, только по дате. Поэтому, покупая или собирая вручную данные, мы получаем погрешность в 1-7%.

Если мы в алгоритм загружаем не очень точные данные — мы получаем не очень корректные расчёты. На рынке есть бенчмарк — какую прибыль застройщики планируют получать от сервиса динамического ценообразования — это 1-5%. То есть погрешность в данных сжигает всю добавочную стоимость применения системы.

Алгоритмы машинного обучения можно использовать, но не как основные алгоритмы.

А как должен работать алгоритм, если не на машинном обучении?

На более простых алгоритмах и статистических моделях. Они понятнее и их можно интерпретировать, тогда аналитик сможет понять, почему система предлагает ему именно такое изменение цены.

С таким подходом мы разработали собственную систему для динамического ценообразования в девелопменте Profitbase Ai и на его примере расскажем, как это работает.

Profitbase Ai использует данные по ЖК, а также данные по предложениям и темпам продаж конкурентов и обрабатывает с помощью специального мета-алгоритма.

Мета-алгоритм Profitbase Ai — общий алгоритм принятия решений о назначении новой цены за квартиру и стоимости квадратного метра. Он состоит из комплекса алгоритмов и правил, каждое из которых настраивается индивидуально под каждый жилой комплекс по принципу конструктора. Набор алгоритмов зависит от финансовой модели застройщика, наличия внешних и внутренних данных, стратегии продаж.

Profitbase

Анализируя данные компании и доступные внешние данные, поочередно подключаются алгоритмы, которые при совместной работе представляют собой единый мета-алгоритм.

Мета-алгоритм позволяет увеличить добавленную стоимость по отношению к базовой финмодели. При этом следующий алгоритм подключается только тогда, когда предыдущий показал свою состоятельность для конкретного объекта. Profitbase Ai не позволяет опуститься ниже линии базовой финмодели, последовательно увеличивая прибыльность проекта.

Profitbase
Принцип конструктора Мета-алгоритма

1. Запускается статистический алгоритм, который учитывает продажи конкретного ЖК.

2. В расчётах начинает учитываться рынок на основе данных о конкурентах.

3. Подключаются данные из CRM. Алгоритм начинает давать рекомендации не только по корректировке цены, но и по корректировке работы отдела продаж.

4. Далее могут запускаться алгоритмы машинного обучения, которые будут работать параллельно. Алгоритмы машинного обучения рассчитывают вероятность выбытия квартиры, эластичность рынка и могут использоваться для подтверждения и корректировки работы других алгоритмов.

Аналитики застройщика получают готовую и проверенную модель принятия решений в компании, основанную на достоверных данных. Это помогает быстро и прозрачно принимать управленческие решения.

С чего начать работу с динамическим ценообразованием

Если вы в самом начале пути:

• Составьте план продаж в разрезе выручки, площадей и лотов. Договоритесь, как часто его пересматриваете.
• Пропишите хотя бы очень простые правила изменения цен.
• Попробуйте «запрогроммировать» Эксель — использование формул даст вам хотя бы первичную автоматизацию.
• Подумайте о более сложной автоматизации с применением систем динамического ценообразования, как Profitbase Ai.

А если сразу в автоматизацию — сколько времени потребуется на подключение системы динамического ценообразования?

1. Размера проекта, на котором хотите применять модель.Точечная застройка стандартного ЖК — это одни сроки внедрения, микрорайон — другие, проект элитной недвижимости, в котором нет типовых этажей и планировок — третьи.

2. Уровня подготовки застройщика.Важно, как сейчас ведется ценообразование, какие есть наработки. Если есть хотя бы таблица с коэффициентами, как вы повышаете цены на квартиры — будет уже быстрее.

3. Вовлеченности команды.Внедрение потребует погружения разработчиков в тонкости вашей финансовой модели, чтобы подстроить алгоритм под ваш проект. Это потребует множества встреч и плотной работы большой команды и со стороны разработчика системы, и со стороны застройщика. Если со стороны застройщика заинтересован только собственник или гендиректор, а команда не понимает ценности — она может затягивать коммуникации, и каждая проволочка будет затягивать сроки старта.

Очень абстрактно — запустить систему динамического ценообразования можно за 1-3 месяца.

Динамическое ценообразование — один из ведущих трендов последних лет для отрасли недвижимости.

Если вы хотите узнать о нём больше — посмотрите записи выступлений эксперта по динамическому ценообразованию, директора Profitbase Оксаны Дуниной . Она с примерами и кейсами рассказывает, как работает динамическое ценообразование в недвижимости и делится нестандартными практиками применения Profitbase Ai в работе девелоперов.

Источник: vc.ru

Динамическое ценообразование РЖД

Что такое динамическое ценообразование?

Динамическое ценообразование — это один из способов РЖД устанавливать цену на билеты. Суть в том, что стоимость билетов на поезд не фиксирована и может изменяться в зависимости от различных факторов. При формировании цены учитывают спрос и предложение на билеты. Чем выше спрос и чем ниже предложение, тем дороже стоят билеты.

Система динамического ценообразования охватывает около 95% пассажирских перевозок РЖД. В программе участвуют различные типы вагонов поездов дальнего следования (купе, люкс, СВ), а также вагоны с сидячими местами в скоростных поездах («Ласточки», «Стриж», «Аллегро», «Невский экспресс»).

Важно: на билеты на плацкартные места динамическое ценообразование не распространяется.

Учтите, что «Сапсаны» участвуют в другой программе РЖД — система динамического управления тарифами и стимулирования спроса. Принципы её работы похожи на динамическое ценообразование, но она учитывает всего два фактора: спрос пассажиров на класс обслуживания билетов и время до отправления выбранного поезда.

Что влияет на цену билеты при динамическом ценообразовании?

При динамическом ценообразовании на цену билетов влияют следующие факторы:

• категория поезда (фирменный или нет);
• класс вагона;
• сезон (время года);
• день недели, время отправления и прибытия;
• количество дней до отправления;
• количество свободных мест в поезде.

Главный принцип динамического ценообразования — чем меньше осталось мест и чем выше спрос, тем выше цена на билеты.

Все эти факторы система анализирует в реальном времени и регулярно пересчитывает стоимость проезда по всему маршруту. В итоге цена билета может измениться в течение часа и даже за пару минут.

Как сэкономить на билетах на поезд?

Если посмотреть на факторы, которые влияют на цену, можно сделать следующие выводы:

• Покупайте билеты в непопулярные поезда.
• Учитывайте расположение мест.

Билеты на верхние полки в купе традиционно пользуются меньшим спросом, а значит, цены на них обычно ниже. Проверяйте также другие непопулярные вагоны и места.

• Ездите в будние дни.

В дни, когда меньше людей куда-то едут (то есть в будни, а не пятницу и воскресенье), билеты будут дешевле.

Как правило, билеты на поезда, которые отправляются очень рано (в 4-5 утра), значительно дешевле тех, которые едут в более удобное для большинства пассажиров время.

• Покупайте билеты сразу после старта продаж.

Дешевле всего билеты сразу на старте продаж, пока много свободных мест (билеты на большинство поездов продают за 90 дней до отправления поезда).

Учтите, что цена формируется отдельно в разные классы вагонов. Проверяйте все варианты, потому что иногда билеты в купе могут быть даже дешевле плацкарта (напомним, на плацкарт динамическое ценообразование не действует).

Источник: www.onetwotrip.com

Динамическое ценообразование

Система динамического ценообразования охватывает порядка 95% перевозок АО «ФПК» в вагонах купе, СВ, «Люкс», вагонах с местами для сидения скоростных поездов внутригосударственного сообщения.

Используя возможности системы, пассажиры могут значительно сэкономить на стоимости проезда.

Все вагоны, входящие в программу, отмечены в продаже билетов на сайте знаком .

Основные принципы действия системы

Основной принцип системы заключается в следующем: чем выше спрос и меньше мест, тем выше цена на билеты.

Стоимость проезда зависит не только от расстояния и популярности маршрута, но и от таких факторов, как:

• категория поезда;
• время года, день недели, время отправления, прибытия и т.д.;
• количество предложенных мест в поезде;
• дата совершения покупки билета (количество дней до отправления поезда);
• темпы выкупа мест (уровень спроса) и др.

Как часто изменяется тариф?

Система в реальном времени анализирует сотни различных факторов и в зависимости от полученных данных периодически производит перерасчет стоимости проезда по всему маршруту следования. В результате цена билета может измениться в течение часа и даже нескольких минут.

Для каждого направления, поезда и участка маршрута следования применяется различная ценовая политика.

Как изменяется тариф на основном маршруте и внутренних участках следования поезда?

По мере заполнения поезда и приближения к дате отправления, тарифы на основном маршруте могут изменяться как в большую, так и меньшую сторону.

В подавляющем большинстве случаев, чем меньше дней осталось до отправления, тем выше цена на билет.

При этом не исключается, что на отдельных участках маршрута поезда стоимость перевозки может быть выше или равна основному маршруту.

Как сэкономить на покупке билета?

Главным фактором, влияющим на стоимость билетов, является спрос на них, поэтому в целях экономии поездки важно принимать во внимание определенный набор закономерностей, которые с большой долей вероятности позволят сэкономить на поездке:

Фактор 1: скидки в зависимости от расположения мест в вагоне
Система применяет дифференцированные скидки в зависимости от расположения мест в вагоне. Например, в купейном вагоне верхние места пользуются меньшим спросом, чем нижние, что приводит к установлению дифференцированной скидки на верхнюю полку.

Фактор 2: время отправления/прибытия
В некоторых случаях стоимость билетов зависит не только от времени года и дня недели, но и от времени суток. Как правило, стоимость билетов на поезда, отправляющихся примерно в 4-5 утра, ниже билетов на поезда с более поздним временем отправления.

Фактор 3: день недели
Следует принять во внимание, что мониторинг спроса осуществляется также с учетом дней недели.
К примеру, большинство пассажиров планируют свои поездки по пятницам и, проведя выходные в каком-нибудь городе, возвращаются в воскресенье вечером. Следовательно, количество билетов по низким тарифам на поезда в пятницу вечером туда и в воскресенье вечером обратно будет ограниченным.

Фактор 4: сезонность
Цены на билеты существенно снижаются в те сезоны, когда пассажиры редко отправляются в поездки. К примеру, после новогодних каникул.
В периоды массовых путешествий (во время праздников или школьных каникул) стоимость билетов может повышаться, т.к. тарифы, применяемые в данный период, обусловлены фактором высокой сезонности, общим для всей транспортной отрасли.
Стоимость билетов в течение года заметно меняется, и напрямую зависит от даты поездки. Как правило, разница всего в один день может ощутимо отразиться на тарифе.

звонок бесплатный для всех регионов РФ

Источник: www.rzd.ru

Почему вы платите разные деньги за одну и ту же услугу: все о динамическом ценообразовании

Анастасия Бертель Редакция «Текстерры»

В 1861 году Джон Уонамейкер, владелец универмага в квейкерском райончике Филадельфии, совершил немыслимую по тем временам вещь. Он поставил ценники на свои товары. И подал к ним вызывающую речевку: «Если все равны перед богом, то перед ценой – тоже равны».

До того момента никаких ценников в магазинах не существовало. Продавцы торговались с каждым клиентом по отдельности, будто на базаре, попутно прикидывая, сколько с него можно поиметь.

После этого 150 лет модель фиксированной цены Уонамейкера просуществовала как норма. И вот теперь новейшие технологии в IT и электронной коммерции понемногу ее нейтрализуют. Вам и вашему соседу снова могут продать утюг или смеситель одинаковой модели по неравным ценам в одном и том же магазине, как в лютые дни до 1861 года. Только теперь это все в интернете – без необходимости договариваться за прилавком.

Такое колебание цен нередко называют «динамическим ценообразованием» («динамик прайс», dynamic pricing), и это не совсем верно. Разберемся в сути понятия и обозначим отличие от «дискриминации цены», с которым его нередко путают.

Что такое динамическое ценообразование и как оно работает

Само понятие «динамический» все чаще появляется в сфере digital: динамический контент в рассылках, динамические объявления в «Яндекс.Директ» и так далее. В электронной коммерции использование динамической цены закрепляется все прочнее.

Динамическое ценообразование – это инструмент для математического подбора цены на определенный товар или услугу в конкретный момент времени. Это работает как реакция на колебания спроса.

Посмотрите на сообщение ниже о подорожании курсов. На первый взгляд кажется, что нас предупреждают о dynamic pricing – изменении тарифа в ответ на нарастание спроса. Но из текста не очевидно, с чем связан рост:

Вырастет ли спрос на курс к моменту его старта, как в случае с авиабилетами на Рождество (когда клиентов становится больше к дате вылета и место на борту законно дорожает)?

Авиакомпании первыми внедрили ценовую динамику, чтобы управлять доходами в моменты ажиотажа. Вслед за ними тенденцию переняли крупные ритейлеры и такси. Я работаю в одной из частных компаний такси и использую динамические и дискриминирующие цены. Предлагаю разобрать смысл понятий на примере пассажирских перевозок.

Динамическая цена меняется вместе с некой переменной или правилом «если …, то цена. » Теоретически в основу повышающего коэффициента можно положить что угодно, хоть температуру на улице. Но если это не связано с динамикой спроса, то стратегия больше похожа на шутку.

Компания Coca-Cola однажды установила автоматы, в которых цена на баночку росла вместе с температурой воздуха. Заметьте, здесь присутствовал фактор спроса: чем жарче на улице, тем больше покупают питье.

По-хорошему, динамик прайс – это автоматизированное управление ценой в зависимости от спроса. Чем больше людей одновременно претендует на ваш товар и услугу, тем выше может быть цена.

В такси приходят устраиваться молодые водители и иногда спрашивают глупости: «А кто у вас подкручивает цены, когда дождь?». Ну конечно, я 🙂 Только дождь на самом деле ни при чем. Пиковая нагрузка может образоваться в определенном районе города: например, возле ледового дворца, если там только что прошел громкий матч или выступил условный Тима Белорусских. Любая ситуация, влекущая шквал одновременных заказов, – будь то дождь, обрыв троллейбусных линий, ДТП на центральном мосту или армагеддон – толкает коэффициент динамик прайса к росту.

Алгоритм можно накрутить по-своему: не обязательно плясать от переменной, можно от загруженности системы, например. У нас сейчас настроено так:

1. Одновременно два заказа повисают в системе (то есть за 40 секунд не назначались ближайшему водителю в радиусе 3.5 км).
2. Клиент видит вот такое предупреждение:

Повышающий коэффициент включается набором простых условий, при выполнении которых задается то или другое значение модификатора стоимости. Например, если сработало условие «висит 2 заказа», модификатор становится «цена * 1.1». Если висят три заказа, коэффициент уже 1.2, на пяти заказах он растет до 1.3 и так далее.

Конкретно в такси с динамик прайсом есть проблемы. Первая в том, что услуга – это все-таки не какая-то кофеварка, которая покорно лежит на условном складе Amazon, пока алгоритм подбирает ей цену. Водители – те еще жуки и хулиганы. Когда прощупали, как работает коэффициент, по рации стали договариваться и на раз-два-три игнорить заказы.

Чтобы они повисли как непринятые и динамик прайс начал крутиться. А потом хватали подорожавшие – в такой игре везло самым быстрым.

Вторая неприятность – с клиентами. Человек, который вызывает машину не в приложении, а через диспетчера, не видит никаких уведомлений о том, что спрос и цена сейчас повышены. Едет и думает, что заплатит как обычно. А после поездки оставляет жалобу за обсчет. Если дать диспетчеру скрипт, чтобы на каждый входящий отвечали про повышенный тариф, то теряются звонки в час пик.

Пока объясняют одному клиенту, что почем, то теряют других. Наши люди любят поспорить, огрызнуться, а уж переспросить все по три раза – так это родное. Как есть.

Как выглядит ценовая дискриминация

Иногда вижу, что авторы статей про маркетинг путают динамик прайс с ценовой дискриминацией:

Не совсем верно, здесь говорится про дискриминацию. Хотя, по сути, это родственные понятия, как мать и дочь (динамическая цена – это самая щадящая разновидность ценовой дискриминации).

Смысл дискриминации в том, чтобы предлагать разным клиентам разные цены на один и тот же продукт в один и тот же момент. Если, скажем, ритейл имеет доступ к большим объемам данных о покупках отдельного клиента, системе нетрудно определять, кто в состоянии заплатить максимум за продукт.

Дискриминацию легко показать на примере. Представьте, что продавец занавесок замечает у вас на руке дорогую побрякушку и, пока вы ходите по залу, соображает накинуть к ценнику еще пару баксов.

Термин «ценовая дискриминация» в экономической теории принадлежит Дж. Робинсон. Так она обозначила сегментацию рынка по цене у разных категорий потребителей и маневрирование ценами для разных групп на одном географическом рынке (или на разных).

Расскажу, как мы используем эту модель в такси. Называем ее оптимизацией. Здесь не будет оправданий вроде такого:

И динамик прайс, и дискриминация цены приносят бизнесу выгоду и придуманы в первую очередь ради этого.

В отличие от ритейла, в такси нет возможности вынюхать покупательские привычки и денежные возможности клиента. Но всегда известен адрес. Мы используем ценовой таргетинг по геозонам – завышаем цену для коттеджных секторов. В основном они находятся на окраине. На карте отмечены розовым:

Это скрин из рабочей переписки. Мы долго обсуждали, делать ли оптимизацию по гео или нет. Компания существовала 20 лет без всякой оптимизации, но из-за демпинга ценник на такси по городу упал до абсурда. Маршрутка стоит 1,2 руб., а такси – 3 руб. до 4 км. (Цены в белорусских рублях. Для понятности: 3 руб. – это 1.5 доллара.

) Пользуясь случаем, клиенты из розовых зон делали буквально следующее: вызовут такси (машина порой доезжает к ним по 6-8 км.), а сами едут в ближайший магазин около дома, каких-нибудь 1-2 км. Получалось, что за 8-10 км общего пробега по одному заказу выручка с такого клиента всего 1,5 $. Когда водители и перевозчики стали массово об этом доносить, вопрос встал ребром.

Понимая, что в этих коттеджах живут небедные люди, мы оптимизировали им ценник до 4 руб. со старта, а дальше по 70 коп. за км. Грубо говоря, включили расслоение потребителей по материальному и географическому положению.

Если это кажется вам надменным, я расскажу об обратной стороне. Нередко такие клиенты вызывают по 2-3 разных компании и смотрят, какая приедет быстрее. Устраивают забеги, как для хомячков. Более высокий ценник кое-как страхует от неадекватных клиентов.

Некоторые «розовые» районы еще строятся, и к адресу трудно подобраться. Этот факт тоже был заложен в цену. Недавно женщина оставила жалобу за то, что водитель высадил ее дочку, не доехав 10 метров до калитки. У дома была стройка и разрытая дорога, все это после дождей. А у водителя – белая машина.

Он попросил девочку обойти грязищу по краю и уехал. Когда я отвечала на эту жалобу, женщина спорила и, дословно, кричала: «Если я вызвала такси, он должен ко мне хоть по г***у ехать!». Возможно, и так, но точно не за 3 руб.

Еще один вариант манипулировать ценой – ради корпоративных клиентов. За стандартную цену видные заказчики (например, банки и муниципальные компании) получают более комфортабельную машину, чем рядовые пользователи за эти же деньги. Такая дискриминация оправдана для бизнеса: у контрагентов по несколько поездок в день и средний чек выше стандартного на 30 %, потому что больший километраж поездок.

P. S.

На примере сервиса такси я постаралась кратко разложить, в чем отличие между динамической ценой и ценовой дискриминацией. Разница этих близких понятий не всегда очевидна и кроется в том, что:

• Динамик прайс – это способ зарабатывать на ажиотаже. Модификатор цены работает автоматически и привязан к жесткой формуле. В основе повышающего коэффициента – спрос на услугу или товар в текущем моменте.
• Идея дискриминации состоит в том, что цена таргетируется по характеристикам клиента: например, социальным или географическим.

В такси это настраивается вручную и имеет субъективную природу. Когда мы расставляли розовые геозоны, несколько районов мне удалось отвоевать и оставить на обычной цене. Дискриминация работает не математически, потому бывают погрешности. Очень обидно, когда из-за ошибки в гео-оптимизации звонит пенсионер и кричит: «За что с меня столько денег?

С каких это пор Коробчицы стали пригородом? Вы что там, совсем подурели?!».

Кстати, TexTerra занимается мобильной разработкой под Android и iOS. В портфолио есть приложение для заказа такси с геолокацией, картами, рейтингами и прочим необходимым функционалом.

Источник: texterra.ru