Войти
Наука о ценообразовании - это применение методов социальной и бизнес-науки к проблеме установления цен. Методы включают экономическое моделирование, статистику, эконометрику, математическое программирование. Эта дисциплина берет свое начало в развитии управления доходностью в авиационной отрасли в 1980-х годах и с тех пор распространилась на многие другие секторы и контексты ценообразования, включая управление доходностью в других секторах туристической индустрии, СМИ, розничной торговле, производство и распространение.
Научная работа по ценообразованию осуществляется различными способами, от стратегических рекомендаций по ценообразованию для определения сегментов, для которых могут отличаться ценовые стратегии, до программных приложений корпоративного класса, интегрированных в составление котировок процессы продажи.
Цены наука берет свое начало в разработке программ управления доходностью, разработанных авиационной отраслью вскоре после отмены государственного регулирования отрасли в начале 1980-х годов. Эти программы обеспечивали основанную на модели поддержку, чтобы ответить на главный вопрос, с которым сталкиваются дерегулируемые авиакомпании: «Сколько бронирований я должен принять для каждого тарифного продукта, который я предлагаю на каждом вылете, которым я выполняю свой рейс, чтобы я мог максимизировать свой доход?» Для поиска наилучших ответов потребовалась разработка статистических алгоритмов для прогнозирования количества забронированных пассажиров, которые появятся, и прогнозирования ожидаемого количества дополнительных бронирований для каждого тарифного продукта. Также потребовалось разработать алгоритмы оптимизации и формулировки, чтобы найти лучшее решение с учетом характеристик прогнозов. А для авиакомпаний, выполняющих от сотен до тысяч рейсов каждый день и продающих билеты на ежедневные вылеты на 300 дней в будущее, вычислительные задачи чрезвычайно сложны.
Программы управления доходностью принесли огромную финансовую выгоду их первопроходцам в начале-середине 1980-х годов, и этот подход быстро распространился на компании, работающие в смежных секторах гостиничного бизнеса, аренды автомобилей и круизных линий. Несмотря на то, что между этими отраслями существуют важные различия, доминирующими движущими силами решений были скоропортящийся характер продаваемых ресурсов, изменяющиеся во времени модели спроса и ограниченные возможности, доступные для продажи. Хороший обзор методов и приложений науки о ценообразовании, связанных с доходностью или управлением доходами, см. В Phillips и цитируемых там ссылках. Уильямс показывает связь между многими из этих проблем и стандартной микроэкономикой.
С начала до середины 1990-х годов эти успехи привели к попыткам применить эти методы или разработать новые методы для поддержки ценообразования и связанных с ними решений в различных других условиях. Управление доходностью было успешно применено к вещанию и кабельному телевидению, онлайн-СМИ, производителям нефти и газа, поставщикам спортивных и театральных услуг, онлайн-СМИ, аренде квартир и таймшеров, кредитным картам и розничным сетям.
Примерно с 2000 года применение науки о ценообразовании к проблемам котировок цен в транзакциях бизнес-бизнес набирает обороты, и компании, принимающие решения, сообщают о финансовых выгодах, сопоставимых с ранее полученными туристическая индустрия. Вместо оптимизации предложений, доступных в ответ на очень динамическую емкость, эти приложения бизнес-бизнес предоставляли средства для оптимизации предложений на основе конкретных характеристик предполагаемой транзакции и клиента. В число приложений входили поставщики бизнес-услуг, производители промышленных товаров и дистрибьюторы различных товаров, от технологий до продуктов питания и канцелярских товаров.
Даже авиакомпании и другие первые практики начали пересматривать свое первоначальное предположение о том, что цены были «данностью», простым вкладом в их технологию оптимизации. Рост числа недорогих перевозчиков, предлагающих цены без ограничений, каналы «называйте свою цену» и аукционы - все это стимулировало этот интерес к применению науки в сфере ценообразования в бизнесе.
По мере расширения применения научных методов к этим бизнес-проблемам дисциплина ценообразования стала более строгой и методологической. Первоначально статистические методы и методы оптимизации были адаптированы практиками и теоретиками из дисциплин инженерных и операционных исследований. Дисциплина обычно называлась исследование операций, а специализация в методах управления доходами или доходностью рассматривалась как специальность в более широкой дисциплине исследования операций и науки управления. ИНФОРМАЦИЯ, профессиональный орган более широкой дисциплины, имеет раздел, посвященный этой специальности, раздел «Управление доходами и ценообразование». [1]
По мере того, как приложения распространились от управления доходностью до более общих приложений ценообразования, термин «наука о ценообразовании» стал гораздо более распространенным для обозначения дисциплины, а «учёные по ценообразованию» - для обозначения практиков.
Методы, используемые в науке о ценообразовании, можно разделить на две широкие категории: 1. прогнозирование и 2. оптимизация. Проблема прогнозирования отражает тот факт, что решения о ценообразовании должны влиять на события покупки в течение некоторого будущего временного горизонта. Задача оптимизации отражает математическую сложность, необходимую для достижения возможных и практичных ценовых решений.
Есть две подзадачи прогнозирования: прогнозирование повременного спроса и прогнозирование реакции спроса на решения о ценообразовании. В приложениях типа управления доходностью прогнозирование поэтапного спроса на очень детальном уровне является центральным, поскольку эти приложения характеризуются фиксированной мощностью, относительно которой спрос должен быть сбалансирован с использованием цен или связанных средств контроля. Во многих из этих типов приложений прогнозирование реакции на решения о ценообразовании также важно, поскольку цена часто является инструментом контроля, используемым для модуляции спроса. Однако существует ряд приложений для управления урожайностью, в которых контроль осуществляется непосредственно за наличием продукта; В этих случаях цены обычно считаются фиксированными, и прогнозирование ценовой реакции не требуется.
Методы прогнозирования обычно относятся к классу методов, известных как методы временных рядов, в первую очередь экспоненциального сглаживания или причинных методов, в которых берется цена быть (одним из) причинных факторов. В приложениях для науки о ценообразовании необходимо составлять прогнозы спроса на уровне детализации, на котором принимаются ценовые решения. Это вносит сложность как моделирования, так и вычислений, которая не учитывается в стандартных подходах к методам прогнозирования. Кроме того, в случаях, когда присутствуют ограничения емкости, требуются методы для учета цензуры спроса, которая происходит, когда спрос превышает емкость. В случаях, когда заказы закрываются из-за того, что они достигли максимального разрешения, необходимо оценить, какой «истинный» спрос был бы, если бы заказы были приняты в эти закрытые периоды.
Часто может быть недостаточно исторических примеров интересующего ряда для создания надежного прогноза спроса. Для авиакомпании это может произойти при полетах на новые рынки, где нет истории, которую можно было бы использовать. Для розничного продавца это могут быть просто скудные данные о продажах определенного SKU. Широко используемый метод, используемый для составления необходимых прогнозов в таких случаях, иногда называют «агрегировать и распределить». Этот метод разбивает прогноз на два компонента: прогноз более агрегированного ряда и прогноз того, как этот более агрегированный спрос распределяется по его компонентам, а именно:
где 
Когда приложение уравновешивает спрос и предложение посредством прямого контроля наличия продукта, как это часто бывает в многие приложения для управления урожайностью, составляющие качественные поэтапные прогнозы, требуют либо улавливания спроса, который не приводит к продаже или бронированию напрямую (часто это называется «откатываемые данные» или «данные о потерях»); или используя какой-либо научный метод для оценки ненаблюдаемого спроса. Обычно эти методы называются «неограничивающие методы», включая ручную настройку, методы усреднения, методы максимизации ожидания (EM), методы экспоненциального сглаживания.
Когда приложение использует цены в качестве инструмента контроля, установка цен для модуляции продаж, создание хороших поэтапных прогнозов может потребовать использования причинно-следственных методов (иногда называемых эконометрическими методами) для учета взаимосвязи между ценами. действующие в определенный момент времени и наблюдаемые продажи в этот момент времени. Таким образом, взаимосвязь между ценой и объемом продаж, часто называемая «эффектом ценовой реакции», может использоваться для отделения лежащего в основе повременного спроса от влияния изменения цен на продажи. Поскольку цель этих приложений науки о ценообразовании состоит как раз в том, чтобы максимально использовать эффекты изменения цен на объем продаж, учет этих эффектов может стать важным направлением научной работы в поддержку этих приложений. Проблема выявления и оценки этих эффектов не является тривиальной, поскольку, помимо цены на конкретный продукт, на объем продаж влияет множество других эффектов, некоторые из которых находятся под контролем фирмы (например, реклама, цены на сопутствующие товары) и другие, которые находятся вне контроля фирмы (например, цены конкурентов, сезонность). В области науки о ценообразовании эти методы обычно называют моделями реакции рынка.
Данные модели, которые позволяют прогнозировать будущий объем продаж в зависимости от времени или цены. решений, у фирмы есть определенный выбор или доступные решения. Моделирование этих вариантов или решений как задачи оптимизации предоставляет средства для выбора наилучшего доступного набора вариантов или решений. В некоторых настройках решения этой проблемы могут быть предоставлены эвристическими методами; в других - методами численной оптимизации; в других - строгими математическими методами.
Наиболее известный (и, вероятно, наиболее широко применяемый) эвристический метод для большого класса проблем управления урожайностью известен как Алгоритм ожидаемого предельного дохода от места (EMSR). Эта эвристика обеспечивает правило принятия решения для распределения запасов для продажи по более низким ценам в зависимости от спроса по более высоким ценам и разницы в ценах. Филлипс обсуждает расширения эвристики EMSR.
Многие задачи оптимизации формулируются в виде ограниченных или неограниченных математических программ, либо линейных программ (LP), либо смешанных целочисленных программ ( MIP), для которого доступно множество методов решения и коммерческих решателей.
Если модель реакции рынка сформулирована в рамках определенного класса и получены точечные оценки параметров модели, оптимальное решение может быть получено аналитически, используя особую структуру проблемы..
Наиболее известные приложения науки о ценообразовании связаны с проблемами, связанными с ценообразованием на скоропортящиеся продукты в индустрии путешествий, особенно на пассажирские авиабилеты, отели. размещение, прокат автомобилей, причалы круизных лайнеров и тому подобное. Эти приложения часто объединяются под заголовком «Управление доходностью» или «Управление доходами».
В последнее время управление доходностью применялось к спортивным и театральным мероприятиям, автомобильным стоянкам, казино и другим секторам, где новаторские и индивидуализированные ценообразования обеспечивают повышенную доходность.
Другой важный набор приложений для науки о ценообразовании решает проблемы ценообразования, с которыми сталкиваются традиционные розничные продажи. К ним относятся цены со скидкой, цены рекламных акций и цены на полках. Проблема ценообразования уценки во многом схожа с проблемами, решаемыми при управлении урожайностью, включая нулевые предельные затраты на продукцию, скоропортность и поэтапный спрос.
Научные приложения по ценообразованию используются в фирмах, оказывающих бизнес-услуги (например, отгрузка пакетов и аренда оборудования), добыче нефти и газа, а также производстве и распределении / оптовой торговле фирмы. В случае бизнес-услуг и, в меньшей степени, производственных компаний, приложения предназначены как для увеличения прибыли за счет дифференцированного ценообразования, так и для улучшения использования основных фондов.
В случае секторов распределения и оптовых продаж приложения для науки о ценообразовании сосредоточены исключительно на проблеме определения возможностей дифференцирования цен в различных сегментах бизнеса и расчета оптимальных цен для каждого сегмента.
В последнее время внимание уделяется проблеме учета поведения торговых представителей в процессе ценообразования, поскольку наличие торговых представителей, обладающих свободой ценообразования, является отличительной чертой рынков B2B.
Существуют различные практики, с помощью которых компании используют методы и результаты науки о ценообразовании для принятия более обоснованных ценовых решений, большинство из которых опосредовано технологиями. Одна организация, занимающаяся видами технологий, должна рассмотреть (а) инструменты общего назначения, используемые для реализации некоторых методов науки о ценообразовании; (б) использование локализованных технологий, обычно стандартных офисных инструментов, настроенных на использование методов науки о ценообразовании; и (c) специализированное программное обеспечение корпоративного класса, спроектированное и разработанное для этой цели.
В некоторых компаниях ценовые решения поддерживаются с использованием методов прогнозирования и оптимизации, выполняемых по мере необходимости с использованием аналитических инструментов общего назначения. В этой настройке, когда принимаются периодические или специальные решения, выполняется анализ архивных наборов данных транзакций. Такой подход часто встречается на крупных предприятиях, у которых есть количественные аналитики, знакомые с инструментами и, в той или иной степени, с методами науки о ценообразовании, или которые нанимают специализированных консультантов для проведения анализа.
Для оценки спроса по цене использовалось так мало аналитических методов, что для прогнозирования будущего спроса будут использоваться такие методы, как линейные, логарифмические и линейные модели!
На многих предприятиях технологии, используемые для поддержки ценообразования и связанных с ними решений с использованием описанных выше методов, представляют собой стандартные офисные приложения для управления данными, отчетности и анализа. Некоторые очень крупные предприятия внедрили и развили очень сложные процессы сбора и обработки данных с использованием такой технологии. Поскольку разработчики и пользователи этих технологий по большей части являются специалистами широкого профиля, часто могут возникать проблемы с качеством, надежностью и расширяемостью таких процессов.
С тех пор, как в 1980-х годах управление доходностью начало укореняться, выросло количество узкоспециализированных поставщиков корпоративного программного обеспечения, чтобы удовлетворить потребности предприятий, которые воспользовались преимуществом повышения маржи. возможности, предоставляемые методами. Технологии, предоставляемые такими поставщиками, как правило, представляют собой крупномасштабные приложения, в различной степени решающие не только научные методы ценообразования, но и другие требования к исполнению, рабочему процессу и отчетности, которые предъявляются к бизнесу. Кроме того, эти поставщики обычно предоставляют специализированные знания в области ценообразования научных приложений и методов. Эти поставщики программного обеспечения обычно делятся на три класса: те, кто предоставляет технологии и знания, связанные с проблемами управления доходами, которые обычно возникают в сфере путешествий и смежных отраслях; те, кто предоставляет технологии и знания, связанные с различными проблемами ценообразования в более общей отрасли розничной торговли; и тех, кто предоставляет технологии и знания, связанные с ценообразованием в торговле B2B.
