Věda o cenách - Pricing science

Cenová věda je aplikace metod sociální a obchodní vědy na problém stanovení cen. Metody zahrnují ekonomické modelování , statistiku , ekonometrii , matematické programování . Tato disciplína má svůj původ ve vývoji správy výnosů v leteckém průmyslu v 80. letech a od té doby se rozšířila do mnoha dalších odvětví a cenových kontextů, včetně správy výnosů v jiných odvětvích cestovního ruchu, médiích, maloobchodu, výrobě a distribuci.

Práce v oblasti cenové vědy se provádí různými způsoby, od strategického poradenství v oblasti cen při definování segmentů, u nichž se cenové strategie mohou lišit, až po softwarové aplikace podnikové třídy , které jsou integrovány do cenových a prodejních procesů.

Dějiny

Věda o cenách má své kořeny ve vývoji programů řízení výnosů vyvinutých leteckým průmyslem krátce po deregulaci tohoto odvětví na počátku 80. let. Tyto programy poskytovaly podporu založenou na modelech, aby odpověděly na ústřední otázku, s níž se potýkají deregulované letecké společnosti: „Kolik rezervací bych měl přijmout u každého produktu jízdného, který nabízím při každém odletu, který provozuji, abych maximalizoval své příjmy?“ Nalezení nejlepších odpovědí vyžadovalo vypracování statistických algoritmů pro predikci počtu rezervovaných cestujících, kteří by se objevili, a pro predikci počtu dalších rezervací, které lze u každého tarifního produktu očekávat. Vyžadovalo také vývoj optimalizačních algoritmů a formulací, aby bylo možné najít nejlepší řešení vzhledem k charakteristikám předpovědí. A pro letecké společnosti provozující stovky až tisíce letů denně a prodej letenek na denní odlety 300 dní do budoucnosti jsou výpočetní výzvy extrémní.

Programy řízení výnosů poskytly jejich začínajícím uživatelům na počátku 80. let 20. století dramatické finanční výhody a přístup se rychle rozšířil do firem v souvisejících odvětvích hotelnictví, pronájmu automobilů a výletních lodí. I když mezi těmito průmyslovými odvětvími existují významné rozdíly, dominující hnací silou řešení byla rychle se kazící povaha prodávaného zdroje, vzorce poptávky, které byly časově proměnné, a omezená kapacita dostupná k prodeji. Dobrý přehled metod cenové vědy a aplikací souvisejících se správou výnosů nebo výnosů najdete v Phillips a tam uvedených odkazech. Williams ukazuje souvislost mezi mnoha z těchto problémů a standardní mikroekonomií.

Počínaje počátkem až polovinou 90. let 20. století se tyto úspěchy objevily v úsilí aplikovat metody nebo vyvinout nové metody na podporu cen a souvisejících rozhodnutí v řadě dalších prostředí. Řízení výnosu bylo úspěšně aplikováno na vysílání a kabelovou televizi, online média, producenty ropy a zemního plynu, poskytovatele sportovních a divadelních her, online média, pronájem bytů a nemovitostí na dobu určitou, kreditní karty a nastavení maloobchodu.

Přibližně od roku 2000 se aplikace cenové vědy na problémy kótování cen v transakcích mezi podniky rozběhla, přičemž osvojitelé hlásili finanční výhody srovnatelné s dřívějšími zisky v cestovním průmyslu. Místo optimalizace nabídek, které jsou k dispozici v reakci na velmi dynamickou kapacitu, tyto aplikace mezi podniky poskytly prostředky k optimalizaci nabídek na základě konkrétních charakteristik uvažované transakce a zákazníka. Mezi aplikace patřili poskytovatelé obchodních služeb, výrobci průmyslových produktů a distributoři produktů od technologie přes potraviny až po kancelářské potřeby.

Dokonce i letecké společnosti a další začínající odborníci začali znovu přehodnocovat svůj původní předpoklad, že ceny byly „daným“, jednoduchým vstupem do jejich optimalizační technologie. Růst nízkonákladových dopravců nabízejících ceny bez omezení, kanály „pojmenujte si svou vlastní cenu“ a aukce - to vše stimulovalo tento zájem o aplikaci vědy na cenovou stránku podnikání.

Jak se aplikace vědeckých metod na tyto obchodní problémy rozšířila, disciplína cenové vědy se stala přísnější a metodologičtější. Statistické a optimalizační metody byly původně adaptovány praktiky a teoretiky z oborů strojírenství a operačního výzkumu. Tato disciplína byla obvykle označována jako operační výzkum a specializace na metody řízení výnosů nebo výnosů byla považována za specialitu ve větší disciplíně operačního výzkumu a vědy o řízení. INFORMS , odborný orgán větších oborů, má sekci věnovanou této specializaci, sekci Revenue Management a Pricing. [1]

Jak se aplikace šíří od správy výnosů k obecnějším cenovým aplikacím, stal se termín Pricing Science mnohem běžnějším pojmem pro obor a Pricing Scientists pro odborníky.

Metody

Metody používané v oblasti cenové vědy lze rozdělit do dvou širokých oblastí: 1. predikce a 2. optimalizace . Problém prognózy odráží skutečnost, že cenová rozhodnutí mají ovlivnit nákupní události v určitém budoucím časovém horizontu. Problém s optimalizací odráží matematickou složitost potřebnou k dosažení proveditelných a praktických cenových řešení.

Metody předpovídání

Existují dva dílčí problémy předpovídání: předpovídání časově fázované poptávky a předvídání reakce poptávky na cenová rozhodnutí. V aplikacích typu řízení výnosů je předpovídání časově fázované poptávky na velmi podrobné úrovni ústřední, protože tyto aplikace se vyznačují pevnou kapacitou, proti které musí být poptávka vyvážena pomocí cen nebo souvisejících ovládacích prvků. V mnoha z těchto typů aplikací je také důležitá predikce reakce na cenová rozhodnutí, protože cena je často ovládacím nástrojem používaným k modulaci poptávky. Existuje však řada aplikací pro správu výnosů, ve kterých je kontrola přímo na dostupnosti produktu; ceny se v těchto případech obvykle považují za pevné a predikce cenové reakce se nevyžaduje.

Prognóza časově odstupňované poptávky

Metody prognózování obecně spadají do třídy metod známých jako metody časových řad, primárně exponenciální vyhlazování , nebo kauzální metody, kde je cena považována za (jeden z) kauzálních faktorů. V aplikacích cenové vědy je nutné vytvářet prognózy poptávky na úrovni granularity, na které se cenová rozhodnutí přijímají. Tím se zavádí jak složitost modelování, tak výpočetní složitost, která není řešena ve standardním zpracování předpovědních metod. Také v případech, kdy jsou přítomna kapacitní omezení, jsou vyžadovány metody zohledňující cenzuru poptávky, ke které dochází, když poptávka přesahuje kapacitu. V případech, kdy jsou rezervace uzavřeny, protože dosáhly maximální autorizace, je třeba odhadnout, jaký by byl „skutečný“ požadavek, kdyby byly rezervace během těchto období uzavřeny.

Prognóza granulární poptávky

Často nemusí existovat dostatek historických případů řady zájmu, aby bylo možné vytvořit spolehlivou předpověď poptávky. U letecké společnosti se to může stát u letů na nové trhy, kde není k dispozici žádná historie jako reference. Pro maloobchodníka to mohou být jednoduše řídká data o prodeji konkrétní SKU . Široce používaná metoda používaná k vytváření potřebných předpovědí se v takových případech někdy označuje jako „agregovat a distribuovat“. Tato metoda rozkládá prognózu na dvě složky, prognózu agregovanější řady a prognózu toho, jak je tato agregovaná poptávka distribuována mezi její komponenty, viz:

${\ displaystyle Q_ {t + n} ^ {i} = Q_ {t + n} ^ {I} * sI_ {t + n} ^ {i}, i \ v I;}$

kde je konkrétní zajímavá řada na nízké úrovni, je souhrn souvisejících sérií (např. všechny itineráře sloužící určitému cíli původu nebo všechny velikosti a barvy konkrétního stylu košile), je prognóza agregátu a je prognóza podílu . Obojí a lze je vyrobit pomocí standardních metod exponenciálního vyhlazování.${\ displaystyle i}$${\ displaystyle I}$${\ displaystyle Q_ {t + n} ^ {I}}$${\ displaystyle sI_ {t + n} ^ {i}}$${\ displaystyle i}$${\ displaystyle I}$${\ displaystyle Q_ {t + n} ^ {I}}$${\ displaystyle sI_ {t + n} ^ {i}}$

Účtování cenzury

Když aplikace vyvažuje poptávku a nabídku prostřednictvím přímé kontroly dostupnosti produktu, jak je běžné v mnoha aplikacích pro správu výnosů, vytváření dobrých časově rozdělených předpovědí vyžaduje buď zachycení poptávky, která nevede k prodeji nebo přímé rezervaci (často označované jako „turndowns“ nebo „data ztráty“); nebo pomocí nějaké vědecké metody k odhadu nepozorované poptávky. Obvykle se tyto metody označují jako „neomezující metody“, zahrnují manuální nastavení, metody průměrování, metody Expectation Maximization (EM), metody exponenciálního vyhlazování .

Kauzální metody

Když aplikace používá jako kontrolní nástroj ceny, stanovení cen pro modulaci prodeje, vytváření dobrých časově rozdělených předpovědí může vyžadovat použití kauzálních metod (někdy označovaných jako ekonometrické metody) k zohlednění vztahu mezi cenami platnými v určitém okamžiku a pozorované tržby v daném okamžiku. Tímto způsobem lze vztah mezi cenou a objemem prodeje, často označovaný jako „efekt cenové odezvy“, použít k oddělení podkladové časově odstupňované poptávky od prodejních účinků cenových změn. Jelikož cílem těchto aplikací cenové vědy je právě co nejlépe využít objemových efektů prodeje cenových změn, může být zohlednění těchto efektů významným zaměřením vědecké práce na podporu těchto aplikací. Problém identifikace a odhadu těchto účinků není triviální, protože kromě ceny konkrétního produktu je objem prodeje ovlivněn řadou dalších efektů, z nichž některé jsou pod kontrolou firmy (např. Reklama, ceny souvisejícího zboží) ) a další, které jsou mimo kontrolu firmy (např. ceny konkurence, sezónnost). V oblasti cenové vědy se tyto metody obvykle označují jako modely tržní odezvy.

Optimalizační metody

Vzhledem k modelům, které poskytují předpovědi budoucího objemu prodeje, ať už jako funkce časových nebo cenových rozhodnutí, má firma k dispozici určité možnosti nebo rozhodnutí. Modelování těchto voleb nebo rozhodnutí jako problému s optimalizací poskytuje prostředky k výběru nejlepší dostupné sady možností nebo rozhodnutí. V některých nastaveních mohou být řešení tohoto problému poskytována heuristickými metodami; v jiných metodami numerické optimalizace; v jiných přísnými matematickými metodami.

Heuristické metody

Nejznámější (a pravděpodobně nejrozšířenější) heuristická metoda pro velkou třídu problémů se správou výnosů je známá jako algoritmus Expected Marginal Seat Revenue (EMSR). Tato heuristika poskytuje rozhodovací pravidlo pro alokaci zásob k prodeji za nižší ceny v závislosti na poptávce za vyšší ceny a rozdílech v cenách. Phillips ^[1] pojednává o rozšíření heuristiky EMSR.

Numerické optimalizační metody

Mnoho optimalizačních problémů je formulováno jako omezené nebo neomezené matematické programy, buď lineární programy (LP) nebo smíšené celočíselné programy (MIP), pro které je k dispozici mnoho technik řešení a komerčních řešitelů.

Přísné matematické metody

Pokud je model tržní odezvy formulován v rámci určité třídy a jsou získány bodové odhady parametrů modelu, lze získat optimální řešení analyticky s využitím speciální struktury problému.

Aplikace

Spotřebitelské trhy

Nejznámějšími aplikacemi cenové vědy jsou problémy spojené s tvorbou cen produktů podléhajících rychlé zkáze v cestovním ruchu, zejména letenky cestujících, ubytování v hotelech, pronájem automobilů, kotviště pro plavby a podobně. Tyto aplikace jsou často spojeny pod hlavičkou správy výnosů nebo správy výnosů.

V nedávné době byla správa výnosů aplikována na sportovní a divadelní akce, parkování automobilů, kasina a další odvětví, kde inovativní a přizpůsobené ceny nabízejí lepší návratnost.

Další důležitá sada aplikací pro cenovou vědu se zabývá cenovými problémy, kterým čelí tradiční maloobchodní prodej. Patří mezi ně ceny za markdown, ceny propagací a regálové ceny. Cenový problém s markdownem má významnou podobnost s problémy řešenými ve správě výnosů, včetně nulových mezních nákladů na produkt, rychlé zkázy a časově rozložené poptávky.

Trhy mezi podniky (B2B)

Aplikace cenové vědy se nacházejí ve firmách poskytujících obchodní služby (např. Přeprava balíků a pronájem vybavení), ve výrobě ropy a zemního plynu, jakož i ve výrobních a distribučních / velkoobchodních firmách. V případě obchodních služeb a v menší míře výrobních firem jsou aplikace určeny k řešení jak maximalizace marže prostřednictvím diferencovaných cen, tak i zlepšení využití fixních aktiv.

V případě odvětví distribuce a velkoobchodu se aplikace cenové vědy zaměřují výlučně na problém identifikace příležitostí k rozlišení cen v různých segmentech podnikání a výpočtu optimálních cen pro každý segment.

Velmi nedávno je pozornost věnována problému účtování chování obchodních zástupců v procesu stanovení cen, protože přítomnost obchodních zástupců, kteří mají cenovou diskreci, je charakteristickou vlastností trhů B2B.

Technologie

Existuje řada postupů, pomocí kterých podniky využívají metody a výsledky cenové vědy k lepšímu rozhodování o cenách, z nichž většina je zprostředkována technologií. Jednou z organizací typů technologií je zvážit (a) obecné nástroje používané k implementaci některých technik cenové vědy; (b) použití lokalizované technologie, obvykle standardních kancelářských nástrojů, nakonfigurovaných tak, aby využívaly metody cenové vědy; a (c) specializovaný podnikový software navržený a vyvinutý pro tento účel.

Analytická technologie

V některých podnicích jsou cenová rozhodnutí podporována pomocí předpovědních a optimalizačních metod prováděných podle potřeby pomocí analytických nástrojů pro všeobecné účely. V tomto nastavení se při provádění pravidelných nebo ad hoc rozhodnutí provádí analýza historických datových sad transakcí. Tento přístup je často vidět ve velkých podnicích, které mají kvantitativní analytiky obeznámené s nástroji a v různé míře s metodami cenové vědy nebo které si k provedení analýzy ponechávají specializované konzultanty.

K odhadu poptávky pomocí ceny bylo použito málo analytických technik, k předpovědi budoucí poptávky budou použity techniky jako Linear, Log-Linear Models!

Místní technologie

V mnoha podnicích jsou technologie používané k podpoře cen a souvisejících rozhodnutí pomocí výše popsaných metod standardními kancelářskými aplikacemi pro správu, vykazování a analýzu dat. Některé velmi velké podniky zavedly a vyvinuly velmi propracované procesy získávání a manipulace s daty pomocí této technologie. Jelikož vývojáři a uživatelé těchto technologií jsou z velké části univerzální, mohou se často vyskytovat problémy s kvalitou, spolehlivostí a rozšiřitelností těchto procesů.

Podnikový software

Od roku 1980, kdy se správa výnosů začala udomácňovat, vyrostla řada vysoce specializovaných poskytovatelů podnikového softwaru, která uspokojila potřeby podniků, které využily příležitosti ke zvýšení marže, které tyto metody nabízejí. Technologie poskytovaná takovými poskytovateli má tendenci být rozsáhlými aplikacemi, které v různé míře řeší nejen vědecké metody stanovení cen, ale také další požadavky na provádění, pracovní postup a podávání zpráv, které mají podniky. Tito poskytovatelé navíc obecně poskytují specializované odborné znalosti v oblasti cenových vědeckých aplikací a metod. Tito poskytovatelé softwaru spadají obecně do tří tříd: ti, kteří poskytují technologie a odborné znalosti týkající se problémů se správou výnosů, které se obvykle vyskytují v cestování a souvisejících odvětvích; ti, kteří poskytují technologie a odborné znalosti související s různými cenovými problémy v obecnějším maloobchodním průmyslu; a ti, kteří poskytují technologie a odborné znalosti související s tvorbou cen v B2B obchodování.

Reference