Чому саме зараз спостерігається сплеск цікавості до моделей ціноутворення? І які моделі зараз у фокусі уваги?
Євген Пенцак: Ці процеси не випадково відбуваються в Україні, й почалися вони доволі давно. Аналітика є невід'ємним інструментом прийняття рішень для керівників компаній. Власне, аналітика – це про те, як змусити дані говорити. Але постає питання – як поєднати мотивацію команди, лідерство та аналітику? 

Нещодавно у Mckinsey вийшла цікава стаття з колишнім керівником Societe Generale Фредеріком Удеа про те, як впроваджувати рішення в компанії. Він каже, що навіть якщо ти вже побудував команду та довіру в ній, але не маєш рішень, то ця команда буде недієздатною. Аналітика допомагає приймати рішення. Коли ти вмієш аналізувати поведінку клієнтів, розумієш, що відбувається на ринку, вловлюєш тренди першим, вмієш працювати з великими даними, з інноваційними інструментами на базі блокчейну, штучного інтелекту тощо – це можливість бути лідером ринку. 

Якщо ж говорити саме про ціноутворення, то відповідь на запитання «чому саме зараз це стає актуальним?» може лежати у площині технологій. А саме роботи з великими обсягами даних, швидких обчислень у хмарах, швидкого впровадження результатів цих обчислень у реальному бізнесі. Раніше таких можливостей не було. 

Колись ми хотіли управляти форматами магазинів, але потім зрозуміли, що насправді управляємо не магазинами, а потоками людей, їхнім досвідом. Отже, нам потрібен інструмент для вимірювання цих даних – характеристик точок продажу, характеристик клієнтської бази, лояльних клієнтів тощо. А потім потрібно опрацювати ці дані та перетворити їх на інформацію. Про це якраз і говорять моделі: і поведінкові, й моделі інформаційної економіки, й аналітичні.

Але водночас важливою є й культура компанії, вміння ставити правильні запитання, розуміти, наскільки вдало ти приймаєш рішення, та модифікувати їх. Ми маємо пробувати, можливо, помилятися, але на основі і наших дій, і зміни поведінки наших покупців приймати дедалі ефективніші рішення. 

Також потрібно розуміти горизонт нашого планування. Чи ми хочемо короткотермінові рішення на зразок збільшення прибутку? Але ж можна так назбільшувати прибуток, що більше ніхто не прийде до магазину. Тому все ж треба розуміти, а як ти будеш діяти у майбутньому? Наприклад, які процеси гейміфікації для клієнтів запускатимеш? Адже усі ми фактично є дітьми, любимо грати в ігри, ми емоційні. Тому елементи поведінкової економіки також мають лежати в основі сучасних моделей ціноутворення. Я називаю їх моделями диференційовано-алгоритмічного ціноутворення. 

Ці моделі – це свого роду правила гри, а правила бувають різними, більш та менш ефективними. Нам потрібно придумати найкращі для себе правила, а для цього треба мати метрики, за допомогою яких можна визначити, яка модель працює найкраще.
Це не так просто, адже людська поведінка змінюється швидко, особливо під впливом соціальних мереж та інших чинників, неочевидних на перший погляд. Тут на допомогу приходять великі дані й диференційоване ціноутворення. 
Власне, диференційоване ціноутворення – це індивідуалізований підхід до кожної точки продажу, до клієнтів, які відвідують певний магазин, а часто – і до кожного покупця. Цей підхід дозволяє зрозуміти, що покупець любить (враховуючи його історію покупок), які маркетингові комунікації варто запускати, до якого сегменту покупців варто його перевести (який сегмент приносить найбільшу корисність у довготерміновій перспективі).
 
А як правильно підійти до такого ціноутворення? Що треба врахувати?
Є.П.: Кожна аналітика починається з описової частини. Скажімо, якщо йдеться про мережу магазинів – треба проаналізувати, який фінансово-економічний слід вона залишила за собою, в яких умовах вона працювала? Зараз ми живемо в дуже турбулентний час, тому, коли отримуємо дані, то часто бачимо непередбачувані патерни поведінки. І ми не можемо їх оминути, поки ми не зрозуміємо причину. 
Втім, якщо звичайний економіст думає лише, як пояснити минулу поведінку, то практикуючий аналітик міркує, як краще її спрогнозувати. Тобто ми переходимо вже до прогностичної аналітики. Ми бачимо, на який продаж чи інші показники можемо розраховувати, якщо нічого не змінювати в компанії – і водночас починаємо думати, які зміни варто впровадити, щоб досягти кращих результатів. 
У фізиці та інших науках можна робити експерименти й повторювати їх багато разів. Але ми не маємо такого привілею у бізнесі, бо на наступний експеримент вже може не вистачити часу. Тому нам і потрібно моделювання – щоб на рівні моделі, яка добре пояснила попередню поведінку нашого бізнесу, ми могли подивитися, як по-іншому управляти цією системою і який буде результат. Є технології (наприклад, симуляції Монте-Карло), які дозволяють згенерувати мільйони сценаріїв, за якими, можливо, буде розвиватися наш бізнес, і зрозуміти усереднену картинку – якими будуть результати певного управлінського рішення.

Як виглядає диференційоване ціноутворення на практиці?
Є.П.: Раніше типова схема роботи ритейлу виглядала так. Магазини закуповували товари, які вважали затребуваними споживачами. Ритейл також переказував виробникам побажання від споживачів (які атрибути товару варто змінити, щоб готовність платити за нього стала вищою). 
Ритейл також має маркетингові підрозділи, які займаються ціноутворенням, дивляться, в якому напрямку рухаються конкуренти та ринок, досліджують поведінку споживачів, придумують інновації. Ці інновації вони просувають через власні маркетингові канали.
Виробники завжди міркували так: дистриб'ютор візьме свою націнку (скажімо, 5-10%), ритейлер – свою (наприклад, 20%). Отже, на полиці у споживача цей товар з'явиться за такою-то ціною, якщо наша відпускна ціна – ось така.
Але у споживачів, які відвідують магазини, різна купівельна спроможність, різні ролі, різні потреби. І не всі вони готові платити однакову ціну за той самий товар, як передбачає традиційне ціноутворення. 
Інша проблема недиференційованого ціноутворення – це наявність великої кількості (за різними оцінками, від 20 до 120) нецінових факторів, які впливають на поведінку споживачів. Деколи керівникам компаній здається, що існує очевидний зв'язок: якщо я збільшу кількість паркомісць – то продаж зросте, поставлю кавовий апарат – продаж зросте. Але насправді так буває не завжди: в одних точках треба робити одні дії, а в інших – інші. Та як знати, де та що варто робити, коли ти управляєш не одним магазинчиком біля дому, а 100 або 500 магазинами?

Тож як це зрозуміти?
Є.П.: Для цього потрібні особливі аналітичні інструменти, складніші за економетричний аналіз, який вивчають в університеті. І для цього варто навчатися бізнес-аналітиці – бо аналітика буває різних рівнів. Наприклад, на програмі MBAF ми вивчаємо поглиблені інструменти, вчимося розробляти модель бізнесу і симулювати поведінку усіх зацікавлених сторін, розбираємося із сучасними методами аналітики, які ґрунтуються на розумінні того, яке програмне забезпечення варто використовувати та як інтегрувати різні інструменти.
Вмілий аналітик має послухати ідею керівників компанії та зрозуміти, який інструмент, яке програмне забезпечення використати, щоб оцінити ефект від її впровадження. Але це не означає, що він має лише користуватися готовими інструментами. Аналітик хорошого рівня має придумати свій інструмент, який найкраще «вловить» ідею керівника й дасть їй не лише якісну, а й кількісну оцінку.

Які запити щодо аналітики зараз найактуальніші для керівників українських компаній?
Є.П.: Коли українська компанія виходить на міжнародні ринки та прагне залучити інвестиції, вона часто стикається з тим, що її там не розуміють: ані її меседжів, ані фінансово-економічних показників. Коли наших управлінців питають, якими є важелі впливу для збільшення капіталізації, вони відповідають, що ніколи про таке не замислювалися, бо міркували короткостроково: що більше продаємо – то краще. 
Але якщо ви хочете бути гравцем світового класу, то маєте й мислити як гравець світового класу. Інвестори хочуть бути впевнені, що на вашу компанію чекає успіх і стабільний розвиток. А це означає, що у вас має бути повноцінний інструментарій управління, який включає й аналітичну складову. Зокрема, потрібні інструменти управлінських опціонів, корпоративної аналітики, ризик-менеджменту, факторної аналітики, клієнтської аналітики… 
Під кожну задачу, яку вирішує бізнес, аналітик має робити модель кластеризації, модель сегментації, модель клієнтської аналітики, модель маркетингових комунікацій, модель динамічного ціноутворення, а також визначати метрики, які вимірюють ефективність впроваджених рішень. Адже керівництво компанії хоче знати, а що ж все-таки спрацювало і з якою силою.

А навіщо взагалі навчатися просунутим інструментам аналітики?
Є.П.: Бізнес сьогодні змінюється настільки стрімко, що як ти не плануй, як не готуйся до майбутнього – життя повернеться своїм способом, і ти виявишся не готовим до певних сценаріїв. Втім, компанії, які здатні створити культуру аналітичного мислення, виживають і стають лідерами.
Вони вже знають, як починати вирішувати задачу чи проблему, яка стоїть перед бізнесом, розуміють, які чинники та як саме впливають на результат, який інструмент та метрику варто використати для розв'язку управлінських проблем, як побудувати модель та просимулювати, що відбуватиметься у майбутньому, і як обрати найкращий варіант дій.
Для короткотермінових рішень існує один «інструментальний ящик», для довготермінових – інший. Звичайно, ми не можемо спланувати усе, але що ширший асортимент інструментів аналізу ми маємо, то швидше приймемо рішення, коли така необхідність виникне. Якщо ж у момент появи проблеми ти тільки почнеш думати, які чинники впливають, то всі навколо тебе випередять.

А що ви порадите читати для збільшення своєї обізнаності про аналітику в бізнесі?
Є.П.: Зараз через статті можна спостерігати за трендами. Наприклад, від початку жовтня почали виходити десятки статей про те, як вплинуть ліки від схуднення на різні індустрії (пакувальну індустрію, індустрію страхування тощо). Зараз ця сфера вже продає препаратів на $3 млрд на рік, а до 2023 року цифра може зрости у 10 разів. Вживання таких ліків зменшує обсяг вживання їжі десь на 30%, отже, і ринок їжі, і алкоголю можуть сильно зменшитися.
Цілком імовірно, що це буде game changer, якого не було на фармацевтичному ринку дуже багато років. І компанії, які використовують аналітичний підхід, думають: а як інші бізнеси та індустрії будуть змінюватися? І що нам з цим усім робити?
Пропустити такий тренд – це означає дати себе спіймати, бо коли на ринку з'являється щось нове, це можливість аналітиці проявити свою повну силу. Як кажуть, турбулентність, криза – це не тільки загроза, але й можливості на цьому повороті обійти найближчих конкурентів.