小売向けの価格最適化

現代の小売業における一貫した問題は、どこかで競争相手が実質的に同一の製品を驚くほど低価格で販売していることです。一般的な対応策は、経験に基づいて価格を調整する（直感的な価格設定モデル）と、計量経済学の公式を忠実に適用する（素朴な合理主義者の価格設定モデル）です。どちらも手動であり、欠陥があります：前者は主にスケーラビリティが欠けており、後者はしばしば硬直的です。競争相手の価格に単純に価格を合わせることも持続可能な戦略ではありません。全体として、価格設定と需要との間にはしばしば共生関係があるため、小売価格設定戦略は全体的な自動化された供給チェーン最適化の一環であるべきです。

小売価格対小売価格設定

一部の人々が驚くかもしれませんが、最適化できるのは小売価格ではなく「価格設定戦略」です。_小売価格_と_小売価格設定戦略_の違いは微妙ですが重要で、しばしば見落とされます。小売価格は複数の要素に依存します：購入価格、返品率、競争相手の価格（その他）など、これらは非常に流動的な要素です。したがって、価格Yは1月には最適な価格点であるかもしれませんが、2月には適切ではないかもしれません。常に進化する市場状況を考慮すると、厳格で効果的な価格実験を行うことはしばしば不可能に思えます。

しかし、小売価格設定戦略とは、特定のビジネスに対してすべての関連入力データを処理して、その特定の瞬間に最も適用可能な価格を計算するロジックです。現実には、厳格な価格実験を行うことは_可能であり_、ベンチマークされるのは価格ではなく、基礎となる価格設定戦略です。

例えば、200の製品と2つの小売価格設定戦略、AとBがある場合、製品の半分に戦略Aを適用し、残りに戦略Bを適用することは可能です。価格は、戦略AとBに従って、おそらく日々変動します。一定期間後、AとBの結果を比較することで、どの価格設定戦略が優れた結果をもたらしたかを判断することが可能になります。この概念は、_価格設定戦略の定量的なテスト_で詳しく説明します。

二つの価格設定アンチパターン

小売業では、価格設定はしばしば二つのアプローチ - _直感的_モデルと_素朴な合理主義者_モデル - に固定されます。前者は一般的な直感に基づく方法論であり、後者は公式と定理の教科書的な適用です。各モデルは、価格最適化の問題に対する初期の成功を示すかもしれませんが、時間が経つにつれて同等 - あるいはそれ以上 - の問題を生むことがあります。

直感的な価格設定モデル

最初の誤ったアプローチ - 実践的なスタイルの専門家に魅力的な - は_直感的な価格設定モデル_です。ここでは、適切な_価格を決定するのは手動のプロセスであり、マネージャーの直感（おそらくいくつかのExcelスプレッドシートも）に依存しています。このタイプの価格設定戦略は主にマネージャーの頭の中に存在するため、このアプローチを_スケールで_展開することは非常に困難（あるいはまったく不可能）であり、結果はマネージャーの判断に大きく依存します。さらに、これらの直感が_成功した場合、それらは自動化することができず、重要なことに、マネージャーが会社を去ると、会社の貴重な知識の大部分も一緒に去ることになります。

素朴な合理主義者モデル

あるいは、より学術的な視点に傾倒しているかもしれません。その場合、_素朴な合理主義者の価格設定モデル_があります。このアプローチは、冷静で方法的な計量経済学を重視し、直感（例えば、ある日のマネージャーの直感）を軽視します。上述の直感的モデルと同様に、図2に示すような素朴な合理主義を価格設定に採用すると、全体の問題クラスが提示されます。主な例を2つ挙げると：

• 因果関係/相関関係: 変数間の相関関係を確立することは比較的簡単ですが、それが必ずしも正しい因果関係の特定につながるわけではありません。特定の公式に従って価格を上げると、売上が瞬時に減少するかもしれません。しかし、これは価格の上昇とは無関係で、突然市場に新たな競争相手が現れたことによるものかもしれません - これは公式が考慮していなかった（おそらく考慮できなかった）ことです。

• 同時性: 因果関係/相関関係の問題とは異なり - 変数が一見同時に存在する場合、真の変化の原因を特定するのが難しい - 同時性は、すでに2つの変数が互いに影響を与えることを知っている場合に、最初の動き手（ここではトマス主義の意味で使用）を解きほぐす問題を指します。例えば、価格と需要は互いに影響を与える傾向がありますが、鶏と卵の シナリオがすぐに現れる可能性があります。需要が高いとき、価格を上げるかもしれませんが、これがその後の需要を減らす可能性があります。これにより、価格を下げることで需要が再び増えるかもしれません。これは、価格最適化を阻害する分析的な後退を引き起こす可能性があります。

このような方法で価格を最適化しようとすると、抽象的で学術的な推論に過度に依存することになり、例外や問題が発生するたびに新しい公式を採用し、無形資産（例えば感情）の役割を割引することになります。これは根本的な問題を見逃しています：価格設定は非常にドメイン固有の問題であり、複雑なビジネスコンテキスト（定量的および定性的な要素を含む）を価格設定戦略に組み込む必要があります。計量経済学の公式の素朴な適用は、単に別の - そして同様に間違った - 方向に進むことを促進するだけです¹。

価格調整問題

追加の持続的な懸念 - 前のセクションで説明したどちらのモデルによっても不十分に対処されている - は、競争市場での価格調整によって引き起こされる（おそらくアルゴリズム的な）戦争の脅威です。これは、自分が販売するブランドを所有していない小売業者にとってはさらに悪い。競争相手を下回るために価格を下げると、ほぼ確実に、競争相手の反応によって無効化されます：さらに価格を下げる。

現在の文脈での価格調整問題の影響は重大です。以下のシナリオを考えてみてください：

• 直感的モデル：経験豊富なマネージャーが直感を使って、顧客基盤、コスト、製品の歴史的なパフォーマンスについての深い理解を持っているかもしれません。しかし、競争相手が頻繁に価格を変更し、マネージャーがそれに応じて自分の価格を調整しなければならない場合、これはマネージャーの確立された価格戦略を乱します。マネージャーが市場について持っているかもしれない微妙な理解は、新しい市場価格に合わせる（または下回る）という無慈悲な金融圧力によって無効化されます。このような常時の価格調整は、売り逃しや利益率の低下を引き起こす可能性があります。

• 素朴な合理主義モデル：経験豊富なマネージャーが教科書の公式に頼って価格を設定する場合、コストと望ましい利益率を考慮に入れた公式に基づいて価格を設定することで、価格設定に対する seemingly合理的なアプローチを提供するかもしれません。しかし、同一の製品が販売され、価格が定期的に下げられる動的な競争市場では、この素朴な合理主義モデルは直感的なモデルと同様にすぐにデフォルトになります。競争相手による大幅な価格変動にもかかわらず、最適なコスト曲線（例えば）によって決定された価格を頑固に続けることは、必然的に市場シェアの喪失につながります。逆に、顧客の価格感度（およびその他の定性的な行動）を考慮せずに価格調整に盲目的に従うことは、売上の減少を招く可能性があります。

要するに、直感的なアプローチと素朴な合理主義的なアプローチの両方は、マネージャーの直感と理論家の教科書が大規模で競争的な市場力の複雑な相互作用に直面するときに、重大な制限を示します。これは、価格調整問題が需要予測に及ぼす影響については言うまでもありません。要するに、小売業者が底値競争のために頻繁に価格を更新することは、需要予測モデルに大きな不確実性が導入されるため、需要予測の困難を増大させます。

実際、これはここで説明した価格モデルの中心的な誤解を明らかにします：最初に最適化された_需要予測_とは独立に、価格を最適化しようとする試みは、いくらか後ろ向きな提案です。どのモデルを採用しても、価格調整問題はそれを横切って立っています。

価格を最適化することなく需要予測も最適化することは、両モデルの信奉者が価格を高く設定し、需要（そして利益）を抑制するか、価格を低く設定し、利益を犠牲にする可能性があることを意味します。したがって、効果的な、競争的な価格設定（およびビジネス）戦略を確立するためには、需要と価格の最適化の_両方_を組み込む必要があります²。

価格戦略の確立

効果的に価格戦略を最適化するには、明確な定義と価格テストが必要です。前者は、より広い市場の中で_自分の提供物が何であるか_を正確に定義することを含み、価格戦略は提供する商品/サービスの種類によって異なります。価格テストについては、消費者行動を支配する多くの重要な変数を考慮に入れた厳格な定量テストが必須です。

価格設定する製品の定義

価格戦略の基礎となるのは、製品自体の正確な指定です。商品は一般的に欲しいもの - 人々が_消費したいと思うもの_ - と必要なもの - 人々が一般的に_消費しなければならないもの_ - の間で分けることができます。 L10

_欲しいものの市場_は、製品が単なる機能を超えて望まれる目的を持つ売り手によって特徴づけられ、これらの製品はブランドに密接に関連しています。このブランドは、実質的に需要のエンジンです。例えば、高級なデザイナーバッグは、地元のスーパーマーケットのプラスチックバッグによってその_機能性_を簡単に複製することができます。しかし、これは人々がデザイナーの創造物に付与する_価値_を無視することになります。基本的に、消費者が欲しいものの製品を購入しない選択をした場合、購入が本質的に任意的な性質を持つため、何も悪影響はありません。

一方、_必要なものの市場_は、基本的に消費を強制します。自宅に電気を購入しない選択は、即時的で、恒久的な結果をもたらす可能性があります。消費者は（彼らの国のエネルギー市場が自由化されていれば）エネルギー供給者の選択肢を持つかもしれませんが、消費の必要性はほぼ保証されています。言い換えれば、電気は必要なものの市場で販売されているので、この需要を満たす供給者が_存在する_ことになります。このような状況では、ブランド（または企業）は需要ではなく選択のエンジンとなります。

自分がどの市場で事業を展開しているかを定義することは、価格戦略を調整する上での重要な最初のステップです。これが決まった後でも、戦略はまだ微妙さを必要とします。高級品と必需品に対する直感的または素朴な合理主義的な価格設定モデルが直面する課題を考えてみてください。

高級品（欲しいもの）については、直感的なモデルは心理的な価値を見落とす可能性があり、素朴な合理主義的なモデルは消費者の認識を過小評価する可能性があります。必需品（必要なもの）については、直感的なモデルは需要の非弾性による不公平な価格設定につながる可能性があり³、素朴な合理主義的なモデルはコストの変動や高/低価格の社会的影響を考慮に入れない可能性があります。

価格戦略は_欲しいもの_対_必要なもの_（その他多くの要素を含む）によって変わるため、以下のセクションでは_ほとんどの_シナリオで適用可能なガイダンスを提供しますが、細部は特定のクライアントの状況によって自然に変わるでしょう。

価格戦略の定量的テスト

小売の_欲しいものの市場_では、A/B価格テストを使用して利益または売上を最大化する最適な価格点を特定することができます。このプロセスは、製品（または製品群）と2つの異なる価格点を選択し、顧客基盤を2つの類似したグループに分け、テスト（各価格点での製品の提供）を実行し、結果を分析することを含みます。結果は、売上、収益、利益などの定量的指標、およびブランド認知度や顧客満足度などの定性的影響を考慮に入れるべきです。高級品（欲しいもの）の場合、高い価格点は売上を減らす可能性がありますが、排他性と品質の認識を高め、総利益を増加させる可能性があります。

一方、_必要なものの市場_でのA/B価格テストは同様のステップを含みますが、これらの製品/サービスの需要の非弾性性により、特別な注意が必要です。サービスプロバイダーはこの戦略を使用して、価格の変動が顧客の行動、満足度、全体的な収益にどのように影響するかを理解することができます。しかし、この市場でのテストは、倫理的な考慮事項を伴い、必需品やサービス（必要なもの）への顧客のアクセス能力に対する潜在的な影響を念頭に置いて行われるべきです。規制枠組みもこのようなテストに大きな影響を与える可能性があり、価格調整は顧客に不当な困難を引き起こさないようにすべきです。

A/Bテストは労力を要し、コストがかかるため、焦点は徹底的なテストではなく、価格知識ベースの段階的な発見に置くべきです。これにより、各実験が単一の仮説をテストし、系統的にドメイン固有の結論を導き出すことで、価格に対する市場の反応を理解する機会が提供されます。これらの洞察を統合することで、市場の深い、定量的な理解に基づいた包括的な価格戦略を策定することが可能となり、大学の教科書からコピーした不透明な数値最適化ツールキットに頼るのではなく、市場を理解することが可能となります。

実際的な観点から言えば、価格戦略は以下のような一連のシンプルな洞察から成り立っています：

• 在庫が減少しているときに価格に圧力をかけない

• 初回接触に競争力のない製品に対するAdWordsの支出を停止する

• タイムリーな割引を提供することで、時代遅れの在庫の蓄積を軽減する

• 本来なら定価で売れた可能性のある製品のプロモーションを停止する

これらの洞察を適切に適用することで、小売業者は直感的または素朴な合理主義モデルの制約を超えた包括的な価格戦略を作成することができます。

プログラム可能性は避けられない

市場の状況は常に変動しているため、小売価格はこのダイナミズムを反映するべきです。個々の価格を手動で調整することに依存する戦略は、テストできず、結果的に測定できないだけでなく、生産性も著しく低いです。したがって、価格戦略の実行は主に自動化されるべきです。

小売価格戦略を自動化する任意のソフトウェアは、ほぼ任意の戦略を収容できるように装備されている必要があります。そうでなければ、ビジネスはそのニーズに最適に適合しない可能性のある限られた選択肢の価格レシピに縛られます。特定の要件に対してソフトウェアが十分に_強力_であるかどうかを確認するために、_Excelテスト_という簡単な実験を使用できます。このテストによれば、価格設定ソリューションは、Excelで実現できる任意の価格戦略を実装できる能力を持つべきです。

簡潔に言えば、ソフトウェアがExcelで容易に達成可能なタスクを実行できない場合、そのソフトウェアから洗練された小売価格設定能力が生じることを期待するのは不合理です⁴。

価格設定に関する関連データ

ほとんどの小売価格ツールの一般的な傾向は、競争者が設定した価格に重要な重要性を与えることです。これは有効な情報源である可能性があります（これについては後の小節で取り上げますが）、このデータを過重視し、はるかに大きな全体像を無視する危険性があります。明確に言えば、競争相手が設定した価格は、その競争相手を_マッチまたはアンダーカット_するかどうかについて明確な指導を提供するわけではありません。さらに重要なことは、そのような戦略を実行するために_どの製品_が重要であるか、新しい価格戦略を実装するための適切な_時間と場所_を示すことができないということです。

歴史的なビジネスデータ

競争相手の価格に価格を単純にアンカーするのではなく、洗練された小売価格戦略は、自社のビジネスデータの深い分析から始まります。このデータは、任意のビジネスにとって最も信頼性があり、包括的な情報源であり、自社の広範なデータストリームの詳細な会計は、貴重な洞察をもたらすことができます。重要度の順にこれらのストリームを列挙すると：

• 完全な製品カタログ（およびその属性）

• 在庫 在庫レベル と入荷予定の注文

• 過去に販売されたアイテムの記録

• 過去の注文の記録

• 過去のキャンセル、返品、チャージバック、インシデントの記録

• 過去の表示価格の記録

• 商品ごと、日ごとのウェブトラフィックの集計

• 商品ごと、日ごとの検索エンジンマーケティング（SEM）コスト

このデータの中で、後者の2つのストリームは、通常、関連データの大量、通常は他のすべてのデータセットの100倍以上の大きさにより、統合がより困難であることが多いです。しかし、これらの最後の2点を除いて、上記のコアビジネスデータの取得は、競争相手のデータを取得するよりも絶対的に優先されるべきです⁵。

競争情報

小売価格最適化のためのコアビジネスデータの取得と戦略的な展開を終えた後、ビジネスは競争相手の価格行動の厳密な監視に移行することができます。技術的な観点から、競争相手の価格監視は以下の3つの明確なステップを含みます：

• クローリング：これは、競争相手のウェブサイト上のすべてのアクセス可能なリンクの自動探索を指し、顧客に提供されるすべての製品を見つけ出すことを目的としています。

• 特徴抽出：この操作は、構造化されていないウェブページを構造化されたデータセットに自動的に変換することを含みます。主に製品名、製品属性、製品価格などの重要な要素を隔離することに焦点を当てています。

• 製品マッチング：このタスクは、ビジネスの提供と競争相手の提供との間で比較可能な製品の自動的なペアリングを含みます。上記の3つのステップの中で、_製品マッチング_は、ファッションの領域など、直接的な製品マッチングがないセクターにとって、特に運用上の複雑さが高いことが多いです⁶。

頑健なITチームが利用可能である場合、企業はScrapy.orgなどのオープンソースツールを利用して自社のソリューションを実装することが可能です。このリソースは、短期間で具体的な結果を達成するための大きな利点を提供します⁷。

競争情報の限界

コアビジネスデータに基づく価格戦略は、基礎となるデータの品質が一般的に非常に高いため、望ましいです。データ入力エラーにより時折不正確さが生じる可能性がありますが、全体として、データは絶対的に正確（基本的に_100％_）と見なすことができます。

逆に、競争相手のデータの品質は、最適な状況下でも、かなり低下する傾向があります。前のサブセクションで詳述した各ステップは、高価な失敗の可能性を持っています：特定の競争相手の製品が見落とされる可能性があります、誤った価格が抽出される可能性があります、または製品が誤ってマッチングされる可能性があります。このデータの正確な評価には大きな努力が必要であり、そうでなければ小売価格最適化は重大なデータ整合性の問題に直面する可能性があります。

多くのベンダーは、最高の競争情報ソリューションを提供すると主張しています。一般的なガイドラインとして、そのような主張に挑戦するための簡単なテストを行うことが勧められます：競争情報ベンダーに、自社のオンラインストアと主要な競争相手のストアを並べて比較するように依頼します。この演習により、ウェブから新鮮にスクレイプされたデータと自社の内部システムから抽出されたデータを比較することで、競争情報技術の評価が可能になります⁸。

技術が弱い可能性のある別の兆候は、ベンダーが見込み客の製品データベースの抽出を要求することです。本質的に、ベンダーはこの情報を求めている可能性があります。これは、パイプラインの最後に表示されるデータがクライアントの製品データベースと一致することを確認するためです。この慣行は不正直であり、クライアント側が大きなデータ品質問題を特定する試みを阻止します。実際、ベンダーは、特定のクライアントが競争相手の価格データを調査する能力が大幅に制限されていることをよく理解しています。これは、自社のウェブサイトからのデータと内部データベースとを直接クロス参照できるデータとは異なります。

Lokadの見解

L6 需要予測を最適化せずに最適な価格点を見つけようとすると、不規則な顧客行動（例えば、季節性）や壊れやすい在庫管理ポリシーなど、予測可能な問題に対して脆弱になります。したがって、小売価格は独立したメカニズムとして扱うべきではなく、全体的なサプライチェーン最適化の一部として扱うべきです。この枠組みの中では、スケールしない価格設定の慣行（直感的な価格設定など）や、重要な質的要素の役割を見落とす過度に硬直したものを避けるのが最善です。

さらに、効果的な小売価格戦略を開発するには、自社の歴史的なビジネスデータの広範で厳密な分析、慎重な価格実験、そして市場の変化に対応する自動化されたアプローチが必要です。また、特に競合他社のデータに関しては、データの整合性が小売価格の誤りを避けるために極めて重要です。このため、まず自社のビジネスデータを見つめることが、競争力のある小売価格最適化戦略を構築するための最良の基盤を提供します。

Lokadは、優先順位付けされた在庫補充から小売在庫割り当て、競争力のある商品価格設定まで、サプライチェーン全体を最適化するように設計されています。

サプライチェーン全体を最適化しようとする実務者は、エンドツーエンドの自動化最適化のデモンストレーションを手配するために、contact@lokad.comまでメールでお問い合わせいただけます。

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