In sintesi
- Azienda
- Rue La LaNegozio online che vende abbigliamento e accessori firmati in vendite a tempo limitato
- Dimensione
- Medio-grandi imprese (250–999 dipendenti)
- Dove e quando
- Stati Uniti. Gennaio – maggio 2014, pubblicato nel 2016.
- Chi ha prodotto le cifre
- Misurate da ricercatoriLe cifre vengono da uno studio di ricercatori universitari che hanno costruito lo strumento con il negozio, pubblicato su una rivista con revisione tra pari. La cifra dei ricavi è una stima con un intervallo ampio: dal 2,3% al 17,8%.
Che cosa hanno fatto
Rue La La vende abbigliamento e accessori firmati in vendite a tempo limitato che di solito durano da uno a quattro giorni. Gran parte di ciò che vende è nuovo per il sito, quindi non c’è una storia delle vendite da cui partire per fissare il prezzo. Il metodo vecchio era un ricarico fisso sul costo, confrontato con i prezzi dei concorrenti.
Alcuni ricercatori hanno lavorato con il negozio a uno strumento in due parti. La prima usa l’apprendimento automatico per prevedere la domanda di un prodotto nuovo dalle vendite passate di prodotti simili. La seconda usa queste previsioni per scegliere insieme i prezzi di tutti i prodotti in concorrenza tra loro in una vendita.
I limiti li ha fissati il negozio:
- Solo aumenti di prezzo. Il prezzo vecchio era il minimo. Lo strumento poteva suggerire un prezzo più alto o nessun cambiamento.
- Un tetto. Un aumento non poteva superare $15 o il 15%, a seconda di quale fosse più alto, e mai andare oltre uno sconto fissato rispetto al prezzo di listino.
- Sempre il più conveniente. Il negozio accetta un aumento solo se il nuovo prezzo resta più basso che su altri siti.
I dirigenti del negozio temevano che prezzi più alti avrebbero ridotto le vendite e lasciato merce invenduta. Il test era pensato per rispondere a questo timore.
I numeri
Il test si è svolto da gennaio a maggio 2014. Ha coperto circa 1.300 gruppi di prodotti in concorrenza tra loro, circa 6.000 prodotti in tutto, per i quali lo strumento aveva suggerito un aumento. Ogni gruppo andava ai prezzi suggeriti o a quelli vecchi.
- Ricavi saliti di circa il 9,7% sui prodotti testati, secondo la stima dei ricercatori. L’intervallo probabile va dal 2,3% al 17,8%.
- Le vendite hanno tenuto per i prodotti di prezzo medio e alto. Lì la quota di merce venduta non è scesa.
- I prodotti più economici ci hanno perso. Nella fascia di prezzo più bassa, i prezzi più alti hanno ridotto le vendite al punto che probabilmente i ricavi sono scesi.
- Circa il 30% del guadagno sarebbe potuto venire dalle sole previsioni della domanda, alzando i prezzi solo sui prodotti che si prevedeva sarebbero andati esauriti.
- Meno di un’ora al giorno. È il tempo che lo strumento impiega in media per fissare i prezzi delle vendite del giorno dopo.
Che cosa è successo dopo
Il negozio ha adottato lo strumento per l’uso quotidiano. Funziona in automatico ogni giorno e dà ai responsabili degli acquisti i prezzi suggeriti per centinaia di prodotti nuovi. Un processo automatico ricostruisce il modello della domanda con i dati di vendita più recenti.
Che cosa mostra il caso
- Il test ha convinto i dirigenti. Poter mostrare l’effetto prima dell’uso completo è stato, scrivono i ricercatori, decisivo per ottenere l’approvazione.
- Prima sono venuti i limiti. Il negozio ha deciso che cosa lo strumento non doveva mai fare, e lo strumento è stato costruito dentro quei limiti.
- Il guadagno non era uniforme. Una fascia di prezzo ha perso denaro. Una media lo avrebbe nascosto.
- La sola previsione ha dato una parte del beneficio. Un negozio che non può costruire lo strumento completo potrebbe comunque guadagnare da una previsione della domanda migliore.
Cosa dice sulle pratiche
Pratiche che l’azienda ha applicato
- Parta da un processo costoso, non da un’introduzione in tutta l’azienda Il lavoro era puntato su una sola decisione: il primo prezzo dei prodotti che il negozio non aveva mai venduto prima, che portano la maggior parte dei ricavi. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Misuri il tempo risparmiato per attività rispetto a una misurazione di partenza Per cinque mesi, gruppi di prodotti in concorrenza tra loro sono stati assegnati ai prezzi suggeriti o ai prezzi vecchi, e i due sono stati confrontati. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Faccia controllare a una persona tutto ciò che va a un cliente o ha valore legale Lo strumento è stato seguito da vicino prima di funzionare da solo. Ancora oggi si limita a suggerire prezzi ai responsabili degli acquisti del negozio, entro limiti fissati dal negozio. Prima di tutto · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Fissi i limiti prima che lo strumento agisca Prima del test, il negozio ha fissato il prezzo vecchio come minimo e ha limitato ogni aumento a $15 o al 15%, così lo strumento poteva suggerire solo un aumento o nessun cambiamento. Subito dopo · Impegno: basso (giorni, una persona)
Fonti
- Ferreira, Lee and Simchi-Levi (2016). Analytics for an Online Retailer: Demand Forecasting and Price Optimization. Manufacturing & Service Operations Management, 18(1), 69–88. doi.org
- The same paper, free to read in Harvard’s open-access repository. dash.harvard.edu