Price Optimization ในอุตสาหกรรมค้าปลีก

ในอุตสาหกรรมค้าปลีก ต้องสร้างความสมดุลระหว่างความพึงพอใจของลูกค้ากับการเพิ่มผลกำไรสูงสุด กลยุทธ์สำคัญประการหนึ่ง คือ การปรับราคาให้เหมาะสม (Price Optimization) ใน Blog นี้จะพูดถึงการปรับราคาขายปลีกให้เหมาะสม ประโยชน์ที่ได้รับ และตัวอย่าง Python Code ที่เป็น Framework พื้นฐานในการทำงาน โดยใช้การวิเคราะห์ความยืดหยุ่นของอุปสงค์ (Demand Elasticity Analysis)

Retail Price Optimization (RPO) คือ อะไร?

การเพิ่มประสิทธิภาพราคาขายปลีก (RPO) เป็นการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีต แนวโน้มของตลาด และพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อหา ราคาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ ซึ่งทำให้เพิ่มผลกำไรสูงสุดหรือเป้าหมายทางธุรกิจอื่น ๆ เป็นกระบวนการที่ต้องมีการตรวจสอบและปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่อง

ประโยชน์ของ RPO

• ความสามารถในการทำกำไรเพิ่มขึ้น: การกำหนดราคาที่เหมาะสม จะทำให้เพิ่มรายได้สูงสุดในขณะที่รักษา Demand (ความต้องการ) ไว้ได้
• ความพึงพอใจของลูกค้าที่ดีขึ้น: การเสนอราคาที่เหมาะสม จะทำให้สามารถดึงดูดและรักษาลูกค้าไว้ได้
• การจัดการสินค้าคงคลังที่ดีขึ้น: การกำหนดราคาที่เหมาะสม จะช่วยหลีกเลี่ยงปัญหา Stock สินค้ามากหรือน้อยเกินไป
• การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: RPO ช่วยให้สามารถกำหนดราคาโดยอ้างอิงจากข้อมูลมากกว่าสัญชาตญาณ

Demand Elasticity และการปรับราคาให้เหมาะสม

ความยืดหยุ่นของอุปสงค์ (Demand Elasticity) เป็นการวัดการตอบสนองความต้องการของลูกค้าต่อการเปลี่ยนแปลงราคา ผลิตภัณฑ์ที่มี “Demand Elasticity สูง” จะได้รับผลกระทบอย่างมากจากการเปลี่ยนแปลงราคา ในขณะที่ผลิตภัณฑ์ “Demand Elasticity ต่ำ” จะส่งผลในทางตรงกันข้าม การทำความเข้าใจความยืดหยุ่นจึงเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด

ตัวอย่าง Python Code พื้นฐานที่ใช้การวิเคราะห์ Demand Elasticity

# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Load data
data = pd.read_csv("sales_data.csv")

# Calculate price elasticity for each product
data["price_elasticity"] = ((data["pct_change_quantity"] / data["pct_change_price"]) * -1)

# Identify products with high elasticity (adjust threshold as needed)
high_elasticity_products = data[data["price_elasticity"] > 0.5]

# Analyze high-elasticity products and consider potential price adjustments
# based on business goals, market conditions, and competitor pricing

# Use additional data sources (e.g., competitor prices, market trends)
# to refine price optimization strategies

ข้อสังเกต

• Code แสดงตัวอย่างแบบง่าย ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เหมาะกับข้อมูลเฉพาะและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของแต่ละบริษัท
• RPO เกี่ยวข้องกับหลายเรื่อง ปัจจัยที่นอกเหนือจากความยืดหยุ่น เช่น ระยะวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ (Product Lifecycle) การวางตำแหน่งของ Brand และการวิเคราะห์คู่แข่ง
• ติดตามและประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงราคาอย่างต่อเนื่อง เพื่อปรับกลยุทธ์ในเรื่อง RPO

ข้อมูลเพิ่มเติม

• ตัวอย่าง Machine Learning Model: https://github.com/sukesh-reddy/Retail-Price-Optimization-/blob/master/Price%2BOptimization%2Bbased%2Bon%2Bprice%2Belasticity.ipynb

ด้วยการใช้กลยุทธ์ RPO ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data driven) ทำให้สามารถตัดสินใจกำหนดราคาที่เหมาะสมเพื่อสร้างสมดุลระหว่างการทำกำไรกับความพึงพอใจของลูกค้า และท้ายที่สุดจะเป็นการเติบโตอย่างยั่งยืนของธุรกิจ

หมายเหตุ - Blog นี้ เป็นการเขียนร่วมกับ Gemini โดยใช้ Prompt

Act as a data scientist, Please write a blog of price optimization in retail with code.