Читать книгу - "Прайс-менеджмент - Герман Симон"

Рис. 12.3. Изменение цены в зависимости от времени бронирования билетов на конкретный рейс Франкфурт-Хан – Дублин [20]

Рис. 12.4. Структура системы управления доходами

На рис. 12.4 представлена базовая структура системы управления доходами. В этой области высок потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения.

Оптимум прибыли характеризуется тем фактом, что маржинальная прибыль с дополнительной единицы объема продаж идентична в разных ценовых категориях. Однако достоверность оптимизации цены по объему продаж на основе модуля оптимизации в действительности снижается за счет «неявок» и отказов в последнюю минуту. Это значит, что клиент, заказавший единицу услуг (место, номер в гостинице и т. д.), либо не является, либо отказывается так поздно, что уже невозможно продать эту единицу кому-то еще. Это означает издержки вследствие простоя для поставщика, который пытается избежать их за счет овербукинга, то есть продавая больше мощностей, чем есть в наличии. Модуль прогнозирования системы управления доходами критически важен для оптимизации данного процесса. Следует возможно точнее спрогнозировать количество неявок и поздних отказов. Если прогноз корректен, мощности будут загружены оптимально с точки зрения прибыли.

Если прогнозы неточны, компания столкнется с двумя последствиями: если прогноз показал недогруженность и произошел овербукинг, некоторым клиентам с подтвержденной бронью откажут в услуге (нет свободных мест на рейс или номеров в гостинице). Это также связано с двумя последствиями, а именно: клиенты будут разгневаны, а компания понесет дополнительные издержки за альтернативные места проживания, надбавки за перерегистрацию и другие компенсации [22]. Другое последствие неточного прогнозирования – это если компания ошибочно прогнозирует слишком малый избыток мощности и не делает достаточного овербукинга. Это стоит ей возможного дохода [23]. Тут есть положительный побочный эффект: информация об этом попадает в базу данных для улучшения прогнозов в будущем.

Несмотря на популярность управления доходами, в некоторых секторах оно по-прежнему почти не применяется. Один из примеров – это гаражные парковки, особенно там, где найти место для парковки сложно (аэропорт, железнодорожная станция). Управление доходами здесь должно означать отсутствие фиксированных тарифов за единицу времени (например, в час или в сутки). Вместо этого цена по-прежнему определяется местом в наличии. Такая система применяется в лондонском аэропорту Хитроу, а также на других английских парковках. Также она используется в разных городах США, например, в Чикаго и Сан-Франциско. Управление ценой происходит таким образом, что клиент с соответствующей готовностью платить всегда находит место на парковке. Один из авторов этой книги два раза опаздывал на рейс, потому что не мог найти место для парковки в аэропорту. В этой ситуации его готовность платить была очень высокой, но парковки в аэропорту были полны, потому что цены были для всех одинаковы. Для самих гаражей такую ситуацию тоже хорошей не назовешь, потому что они теряют значительную прибыль. В таких случаях управление доходами принесло бы выгоду и клиенту, и владельцу гаража.

Концепцию динамического ценообразования часто понимают неправильно. В гаражной парковке в деловом центре крупного города 1 час по рабочим дням стоит $2,50. В воскресенье цена за час составляет всего $1. Тем не менее гараж по воскресеньям пустует. В чем ошибка? Управляющий гаражом ошибочно принял низкий спрос за высокую ценовую эластичность. Гараж по воскресеньям пустует не потому, что цена $2,50 в час была бы слишком высокой. Он пустует потому, что очень мало людей едут в город в воскресенье. Снижать цену не имеет смысла. Управляющий только теряет прибыль.

В проекте для крупной сети кинотеатров компания Simon-Kucher & Partners обнаружила аналогичные несоответствия. По определенным выходным дням и в определенное время суток сеть предлагала скидки до 25 %, но не видела существенного роста спроса. Предложенная Simon-Kucher структура цен систематически дает прибыль в периоды высокого спроса. Скидки предлагаются только один день, позиционирующийся как «Дешевый день», но скидки достаточно большие, чтобы заполнить залы. До ее введения новая система проверялась в разных местах. Общая посещаемость несколько упала, но прибыль сильно возросла.

За более подробной информацией о применении комплексных методов и о проблемах управления доходами и динамического ценообразования мы направляем читателя к специальной литературе [24–27]. Управление доходами построено на структурированных процессах, разработанных на основе исследования операций. Оно проникает в самые разные сектора, например, производство на основе промышленных контрактов. Говоря в общем, управление доходами применимо в любой отрасли и секторе, где выполняются рассмотренные нами условия для предложения и спроса.

Есть несколько специализированных поставщиков систем управления доходами. Многие из них начинали в авиаиндустрии. Управление доходами помогает провайдерам услуг увеличивать доходы и прибыли. И оно не ограничивается мерами ценообразования.