16 грудня 2025

Що таке цінова аналітика в e-commerce і чому її мало хто вміє робити: три історії про дорогі помилки українського бізнесу

В e-commerce ціна — один з основних чинників, що визначають вибір покупця. Клієнт витрачає лише кілька секунд, щоб порівняти пропозиції десятків онлайн-магазинів. Як наслідок — продавці працюють в умовах жорсткої цінової конкуренції: якщо хочеш перемагати в цій боротьбі та зростати, маєш моніторити ринок і ціни щодня. З огляду на великий обсяг даних і динаміку змін в e-commerce, автоматизована цінова аналітика стала мастхевом для онлайн-ритейлерів.

На ринку є рішення для автоматизації аналізу цін конкурентів та постачальників, але не всі з них однаково ефективні. Невдалий вибір інструмента може не лише не дати очікуваного результату — зростання бізнесу, а й призвести до втрат. Далі ми розповімо, як і чому так відбувається.

Це колонка Pricer24, у якій представники price intelligence платформи для e-commerce діляться викликами та помилками українського бізнесу, що заважають отримати очікуваний ефект від роботи із ціновою аналітикою.

Від Excel до динамічного ціноутворення: як змінювалася цінова аналітика

Ще декілька років тому цінова аналітика була здебільшого ручним процесом. Категорійний менеджер створював Excel-таблицю з переліком своїх товарів, заходив на сайти конкурентів у браузері, копіював ціни та вносив їх у таблицю, а потім порівнював.

Цей підхід був надзвичайно трудомістким: щоб проаналізувати 100 товарів у трьох конкурентів (тут і далі ми братимемо саме такий обсяг даних як приклад), категорійний менеджер витрачав 1–2 години робочого часу. До того ж такий аналіз був неточним через людський фактор.

Потім на ринку з’явилися парсери цін, що збирали дані автоматично й віддавали в тих самих Excel-таблицях, тільки з більшою кількістю товарів —значно більшою, ніж могла б зібрати людина. Але ці дані також потрібно було обробляти вручну. Аналіз 100 товарів у трьох конкурентів став займати 10–30 хвилин: завантажити таблиці, подивитися ціни, що відрізняються. Пришвидшення процесу вплинуло на якість: кількість помилок зросла до 20–40% — через технічну складність процесу парсингу, зміни на сайтах конкурентів, технічні збої тощо.

Пізніше з’явилися системи для моніторингу цін з агрегованою аналітикою. Вони збирають дані, зіставляють товари («ваш товар = товар конкурента»), виконують обчислення (наприклад, ранжування за ціною, різниця в ціні, мінімальна ціна, відсоток відхилення тощо) і візуалізують зібрані дані, вказуючи, на що людині варто звернути увагу. Так тривалість аналізу 100 товарів у трьох конкурентів скоротилася до 2 хвилин. Але якщо логіка збору та оброблення даних є хибною чи неповною, кількість помилок залишається на рівні 20–40%.

Сучасний рівень автоматизації збору даних дає змогу оптимізувати процес переоцінювання аж до повністю автоматизованого динамічного ціноутворення, коли система сама пропонує або автоматично виставляє ціни на товари за заданими правилами, з урахуванням поточної ситуації на ринку. Людині залишається тільки контроль — приблизно 10 хвилин на тиждень. Проте навіть тут, якщо логіка чи автоматизація хибні, ризик помилок зростає до 40–80%. Простий приклад: система неправильно зіставила товари — нові навушники Apple за 28 тис. грн і вживаний товар. Алгоритм порівняв ціни, вирішив, що ваша ціна «занадто висока», й автоматично прирівняв вашу ціну до ціни вживаних навушників.

Як висновок, за останні 10 років цінова аналітика стала настільки технологічно складною, що більшість клієнтів навіть не усвідомлюють, де саме приховані ризики.

Чому цінова аналітика — це складно?

Цінова аналітика — це один з найскладніших процесів в e-commerce, який потребує глибокого розуміння ринку, технологій та бізнес-логіки. Він складається з багатьох етапів, і на кожному можна припуститися помилки, і не однієї. Далі ми розповімо про типові проблеми, з якими стикаються інтернет-магазини.

Формування ТЗ

Багато компаній стикаються з проблемою вже на старті — вони не до кінця розуміють, які саме бізнес-завдання має виконувати цінова аналітика. Типовий запит звучить як «хочемо моніторити ціни конкурентів», але за цим формулюванням завжди стоїть унікальний бізнес-контекст.

Кожна компанія має свої підходи: для когось критично відстежувати тільки ідентичні товари, для когось — й аналоги; одні товарні категорії потребують оновлення цінових даних щодня, інші — щогодини; для одного бізнесу важливо моніторити ціни конкурентів на Hotline, для іншого — ні. І так далі.

Тому загальний стандарт у ціновій аналітиці не працює. Ба більше, він може зашкодити, адже бізнеси відрізняються і типові звіти чи готовий функціонал можуть не враховувати реальних потреб компанії. Тому у вас має бути заготовлено технічне завдання — так само як для розроблення сайту чи підбору нового співробітника. А ваш підрядник із цінової аналітики повинен мати можливість адаптувати рішення саме під ваш бізнес.

Збір даних і порівняння цін з конкурентами

Коректне порівняння цін конкурентів — це результат правильно сформованого технічного завдання. А щоб оцінити, наскільки якісно працюватиме ваша цінова аналітика, варто запитати в підрядника про такі метрики:

- Discovery rate (коефіцієнт виявлення, DR) — один із ключових показників якості збору даних у ціновій аналітиці. Він показує, яку частку товарів, що наявні як у вашому каталозі, так і в каталозі конкурента, система виявляє. Оптимальний рівень — від 95%.
- Match rate (MR) — показує, наскільки коректно система зіставила знайдені товари. Оптимальний рівень — від 98–99%.

Математика проста. Якщо у вас DR = 98% і MR = 99%, то, маючи 1000 товарів у каталозі й 4 конкурентів в аналізі, ви отримаєте дані за 3881 товаром із 4000 можливих.

Ці дві метрики (плюс частота оновлень) наочно показують якість збору даних і допомагають зрозуміти, наскільки точними будуть ваші цінові рішення.

Новинки в каталогах

Асортимент в інтернет-магазинах постійно розширюється — у конкурентів з’являються нові позиції, які можуть кардинально змінити конкурентну ситуацію на ринку.

Зазвичай сервіси цінової аналітики працюють за принципом порівняння «товар до товару», спираючись винятково на наявний каталог клієнта як відправну точку для пошуку.

За таких умов ви просто не бачите, що нового з’явилося в каталогах конкурентів, адже у вашому каталозі немає відповідного товару для зіставлення. Це створює «сліпу зону» в аналітиці, особливо небезпечну для динамічних категорій.

Без систем моніторингу повних каталогів конкурентів і технічної можливості виявлення нових товарів бізнес ризикує втратити ринкові можливості, не маючи навіть уявлення про їх існування, що робить цю проблему однією з найпідступніших в ціновій аналітиці.

Агрегація, фільтрація та візуалізація даних

Коли дані зібрано, настає час правильно їх візуалізувати, щоб вони були наочними. Аналітики звикли отримувати дані в таблицях, тому багато сервісів іде цим шляхом і віддає дані у вигляді Excel-таблиць.

Однак різні аналітичні завдання потребують різних способів подання даних. Таблиця з тисячами рядків добре підходить для аналізу всіх цін конкурентів, але якщо вам треба зрозуміти, скільки товарів дорожчі, ніж у вас, набагато ефективнішими є гістограма та кругова діаграма, які показують пропорцію. Людський мозок набагато краще сприймає візуальні образи: графік із часовою лінією миттєво покаже, хто першим порушив РРЦ або почав цінову війну, тоді як у таблиці доведеться вручну шукати зміни за датами.

Ідеальне рішення — це можливість налаштовувати візуалізацію під себе.

Три історії про помилки в ціновій аналітиці з нашої практики

За роки роботи ми бачили безліч прикладів того, як неякісна цінова аналітика коштувала бізнесам грошей, часу та нервів. Ось три найпоширеніших сценарії, з якими стикалися наші клієнти до переходу на Pricer24.

Кейс 1. «Ви не знаєте про те, що ви не знаєте»

Ситуація. Інтернет-магазин електроніки підключився до популярного сервісу цінової аналітики. Система показувала дані за 2000 товарів з їхнього каталогу, звіти надходили регулярно, усе мало ідеальний вигляд. Менеджери ухвалювали рішення на основі отриманої інформації та вважали себе добре поінформованими про ринок.

Проблема. Те, чого вони не знали, — парсер знаходив лише 70% відповідних товарів на сайтах конкурентів. Із 3000 позицій, які реально мав і клієнт, і конкурент, система бачила тільки 2100. Інші 900 товарів залишалися в «сліпій зоні». Ба більше, коли конкуренти додавали нові товари до своїх каталогів, система не мала функціоналу для їх відстеження.

Наслідки. Упродовж трьох місяців клієнт втратив значний відсоток ринкової частки в категорії смартфонів, оскільки головний конкурент запустив нову лінійку моделей за конкурентними цінами, про яку система цінової аналітики не знала. Коли проблему виявили, з’ясувалося, що 30% каталогу конкурента взагалі не відстежувалося.

Кейс 2. Аналітика, яка потребує додаткової аналітики

Ситуація. Онлайн-ритейлер косметики вирішив заощадити та вибрав найдешевший парсер цін на ринку. Кожного ранку менеджерка отримувала Excel-файл на 2000+ рядків із цінами конкурентів.

Проблема. Файл містив «сирі» дані без жодного оброблення. Менеджерці доводилося:

- вибірково перевіряти правильність зіставлення товарів (мінімум 200–300 позицій щодня);
- вручну рахувати середні ціни за формулами;
- шукати аномалії в даних;
- створювати власні зведені таблиці для аналізу;
- перевіряти актуальність посилань на товари.

Наслідки. Замість обіцяної економії часу менеджерка витрачала 4–5 годин щодня на оброблення «готової» аналітики. За три місяці вона зробила низку критичних помилок у ціноутворенні через неточні зіставлення в «сирих» даних, що призвело до недоотримання прибутку. Врешті-решт компанія все одно перейшла на професійний сервіс.

Кейс 3. П’ятивимірний звіт

Ситуація. Великий онлайн-ритейлер одягу замовив у підрядника «максимально докладний» звіт про ціни конкурентів за певною категорією товарів. Система створювала таблицю, де по горизонталі були конкуренти (7 магазинів), по вертикалі — товари (1500+ позицій). Крім того, по вертикалі в кожній комірці були підкомірки, де містилися ціна, статус наявності, дата останнього оновлення.

Проблема. Звіт був абсолютно непридатний до аналізу. Таблиця містила понад 10 тис. комірок з даними. Щоб проаналізувати ситуацію з однією позицією, потрібно було:

- переглянути 7 комірок із цінами;
- порівняти їх із власною ціною;
- врахувати наявність у кожного конкурента;
- зробити висновок і ухвалити рішення.

Наслідки. Категорійні менеджери витрачали по 6–8 годин на аналіз одного такого звіту, але так і не встигали опрацювати всі дані. Фактично це була та сама ручна аналітика, але ще складніша та повільніша. За два місяці команда змінила підрядника із цінової аналітики.

Висновок

Успішна цінова аналітика — це не просто інструмент пришвидшення процесів, а стратегічна трансформація підходу до управління ціноутворенням. Вона потребує інвестицій у технології, процеси й розвиток команди. Що більше бізнес заглиблюється в те, як саме збираються, обробляються та агрегуються дані, то кращий ROI від упровадження автоматизованої цінової аналітики він отримує.

Про компанію

Pricer24 — українська платформа цінової аналітики для інтернет-магазинів, виробників і дистриб’юторів, яка допомагає компаніям аналізувати ситуацію на ринку, керувати ціновою стратегією, збільшувати продажі та частку ринку.

Контакти

Email: hello@pricer24.com

Телефон: +380442994839

Вебсайт: pricer24.com