СПІВСТАВЛЕННЯ ПІДХОДІВ: НАУКОВИЙ ОГЛЯД ОПТИМІЗАЦІЇ РОЗДРІБНИХ ЦІН В ОНЛАЙН ТА ОФЛАЙН ТОРГІВЛІ
Анотація
Оптимізація роздрібних цін є ключовим аспектом успішного роздрібного бізнесу. Ця стаття має на меті порівняти відмінності між онлайн та офлайн-методами оптимізації роздрібних цін. Онлайн-оптимізація роздрібних цін використовує алгоритми та аналіз даних для визначення оптимальної ціни на товар. Вона враховує попит на товар і конкуренцію для максимізації прибутку. На противагу цьому, офлайн-оптимізація роздрібних цін покладається на ручні процеси, а також на методи такі як ринкове ціноутворення і психологічне ціноутворення. Основна відмінність між цими двома методами полягає в доступності даних і швидкості коригування цін. Онлайн-продавці мають доступ до великого обсягу даних, що дозволяє їм приймати більш точні цінові рішення і швидко адаптуватися до мінливих ринкових умов. З іншого боку, офлайн-продавці мають обмежений доступ до даних, що ускладнює прийняття точних цінових рішень та адаптацію до ринкових змін у режимі реального часу. Оптимізація цін в онлайн-торгівлі також виграє від таких інструментів, як динамічне ціноутворення, яке автоматично коригує ціни на основі ринкових умов і цін конкурентів. Офлайн-продавці покладаються на більш традиційні методи, такі як періодичні уцінки, які не завжди відображають поточні ринкові умови. Однак перевага офлайн-продавців полягає в тому, що вони можуть створювати унікальний досвід у магазині та адаптувати цінові стратегії на основі поведінки та вподобань покупців. Вони також можуть скористатися перевагами торгового персоналу для надання персоналізованого обслуговування клієнтів і рекомендацій щодо товарів. Отже, як онлайн, так і офлайн-методи оптимізації роздрібних цін мають свої переваги та недоліки. Поєднання цих методів може призвести до створення добре продуманої цінової стратегії, яка максимізує прибуток і підтримує задоволеність клієнтів. Онлайн-методи пропонують більшу точність і швидкість у ціноутворенні, тоді як офлайн-методи дозволяють персоналізувати взаємодію з клієнтами та підтримувати з ними емоційний зв'язок. Загалом, обидва методи важливі для успішного роздрібного бізнесу. Для досягнення найкращих результатів можна рекомендувати застосування цих методів разом.
Посилання
Basker, E. (2005). Selling a Cheaper Mousetrap: Wal-Mart's Effect on Retail Prices. IO: Empirical Studies of Firms & Markets.
Martín-Herrán, G., Taboubi, S., & Zaccour, G. (2006). The Impact of Manufacturers' Wholesale Prices on a Retailer's Shelf-Space and Pricing Decisions. Decis. Sci., 37, 71-90.
Ellickson, P.B., & Misra, S. (2008). Supermarket Pricing Strategies. Mark. Sci., 27, 811-828.
Dan, B., Xu, G., & Liu, C. (2012). Pricing policies in a dual-channel supply chain with retail services. International Journal of Production Economics, 139, 312-320.
Bagwell, K. et al. “Dynamic Retail Price and Investment Competition.” The RAND Journal of Economics 28 (1997): 207-227.
Levy, M., Grewal, D., Kopalle, P.K., & Hess, J.D. (2007). Emerging trends in retail pricing practice: implications for research. Journal of Retailing, 80, 165-180.
Reinartz, W., & Wiegand, N. (2019). The Perils of Retail Price Differentiation: Why Nobody Wins When Customers Lose. NIM Marketing Intelligence Review, 11, 30 - 35.
Seiler, S. (2013). The impact of search costs on consumer behavior: A dynamic approach. Quantitative Marketing and Economics, 11, 155-203.
Cachon, G.P., & Swinney, R. (2009). Purchasing, Pricing, and Quick Response in the Presence of Strategic Consumers. Manag. Sci., 55, 497-511.
Vishal Kumar Gupta, Q.U. Ting, Manoj Kumar Tiwari, Multi-period price optimization problem for omnichannel retailers accounting for customer heterogeneity, International Journal of Production Economics, Volume 212, 2019, Pages 155-167, ISSN 0925-5273, https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.02.016.
Ferreira, K.J., Lee, B., & Simchi-Levi, D. (2016). Analytics for an Online Retailer: Demand Forecasting and Price Optimization. Manuf. Serv. Oper. Manag., 18, 69-88.
Mathur, P. (2018). Overview of Machine Learning in Retail. Machine Learning Applications Using Python.
Dirk Czarnitzki, Thorsten Doherr (2002). Genetic Algorithms: A Tool for Optimization in Econometrics - Basic Concept and an Example for Empirical Applications. ZEW Discussion Paper No. 02-41
Zhang, J., Zhao, S., Cheng, T.C., & Hua, G. (2018). Optimisation of online retailer pricing and carrier capacity expansion during low-price promotions with coordination of a decentralised supply chain. International Journal of Production Research, 57, 2809 - 2827.
Kumar, S., & Pandey, M. (2017). The impact of psychological pricing strategy on consumers' buying behaviour: a qualitative study. International Journal of Business and Systems Research, 11, 101-117.
Wang, K., & Goldfarb, A. (2017). Can Offline Stores Drive Online Sales? Journal of Marketing Research, 54, 706 - 719.
Krishna, V.V., & Mahesh, K. (2022). A Review On: Retailer Pricing Analysis using Machine Learning. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology.
