00:00:08 Проблема раздельных подходов в ценообразовании и планировании.
00:01:02 Традиционные компании-разработчики программного обеспечения и их подход к ценообразованию и прогнозированию.
00:03:24 Случайное сближение технологий ценообразования и прогнозирования.
00:05:46 Интеграция данных как отправная точка для сближения.
00:07:33 Решение мета-проблемы и её применение в ценообразовании и планировании.
00:09:20 Прорыв в глубоком обучении и моделях прогнозирования спроса.
00:11:22 Сближение моделей планирования и ценообразования в различных отраслях.
00:13:36 Преимущества единой команды для решения задач планирования и ценообразования.
00:15:00 Успешный подход Amazon к динамическому ценообразованию на основе наличия товаров на складе.
00:16:01 Обсуждение перехода к оптимизации ценообразования в электронной коммерции.
00:17:03 Случайное развитие и сближение решений для ценообразования и планирования.
00:19:01 Проблемы традиционных IT-компаний при объединении ценообразования и планирования.
00:21:20 Рост новых компаний, которые с самого начала решают задачи ценообразования и планирования вместе.
00:22:37 Доминирование на рынке компаний, объединяющих ценообразование и планирование, таких как Amazon и Alibaba.
Резюме
Киран Чендлер берет интервью у Жоаннеса Вермореля, основателя Lokad, о значении интеграции ценообразования и планирования спроса в оптимизации цепочки поставок. Традиционно эти аспекты решались раздельно, что приводило к созданию силосов данных и затрудняло коммуникацию. Lokad обнаружил, что ценообразование и планирование используют схожие источники данных и числовые алгоритмы, что привело к разработке предметно-ориентированного языка программирования Envision. Используя общее хранилище и обработку данных, Lokad создал более совершенные модели, учитывающие как ценообразование, так и временные эффекты. Верморель считает, что успешные компании должны объединять ценообразование и планирование, поскольку эти взаимосвязанные аспекты имеют решающее значение практически для каждой отрасли.
Расширенное резюме
В этом интервью ведущий Киран Чендлер обсуждает с Жоаннесом Верморелем, основателем Lokad, важность интеграции ценообразования и планирования спроса в оптимизации цепочек поставок. Исторически ценообразование и планирование рассматривались как самостоятельные области, что приводило к возникновению силосов данных и недостаточной коммуникации между отделами. В разговоре рассматривается, как программное обеспечение может помочь решать эти задачи параллельно и почему отрасль должна воспринимать их как два взаимосвязанных аспекта.
Верморель объясняет, что прогнозирование будущего спроса имеет решающее значение для эффективного обслуживания клиентов. Компаниям необходимо заранее производить или закупать товары, чтобы удовлетворить спрос, поскольку мгновенное производство пока невозможно. Однако спрос также сильно зависит от цены. Если продукт слишком дорогой, спрос будет низким, а конкурентоспособная цена может привести к значительному росту спроса.
Когда была основана компания Lokad, индустрия программного обеспечения была разделена на два лагеря: компании, занимающиеся прогнозированием, которые фокусировались на предсказании спроса, и компании по оптимизации ценообразования, которые игнорировали прогнозирование и планирование. В течение первых пяти лет Lokad понятия цены и ценообразования отсутствовали в их фокусе, так как компания в основном занималась прогнозированием. Аналогично, компании, ориентированные на оптимизацию ценообразования, не включали прогнозирование и планирование в сферу своей деятельности.
Верморель подчеркивает, что спрос и ценообразование глубоко взаимосвязаны. Компаниям необходимо прогнозировать спрос и правильно устанавливать цены на свои продукты. Исторически организации держали ценообразование и планирование спроса раздельно, используя такие инструменты, как PriceForge и Salescast. Однако в какой-то момент Lokad приняла решение объединить эти два аспекта.
Решение объединить ценообразование и планирование спроса возникло благодаря осознанию того, что определенные устоявшиеся практики могут стать настолько укоренившимися в общем мышлении, что люди не замечают их взаимосвязи. Объединяя эти два аспекта, Lokad стремится улучшить оптимизацию цепочки поставок, учитывая взаимозависимость ценообразования и планирования спроса.
Изначально Lokad разработала два отдельных продукта: Salescast для прогнозирования и PriceForge для ценообразования, использующих совершенно разные технологии. Компания решила объединить эти два приложения, поскольку заметила, что оба используют схожие источники данных, такие как история продаж и каталоги продуктов, а также идентичные транзакционные данные из DRP, WMS и платформ электронной коммерции. Они решили создать единую архитектуру для хранения и обработки данных, но на этом этапе ещё не осознавали глубокую взаимосвязь между ценообразованием и прогнозированием продаж.
Первая степень сближения между двумя решениями произошла случайно. Компания обнаружила, что числовые алгоритмы для ценообразования и прогнозирования продаж были схожи, и начала работать над предметно-ориентированным языком программирования для прогностической оптимизации цепочек поставок. Это привело к разработке Envision, которая началась со стороны ценообразования.
В то время Lokad была менее знакома с ценообразованием, чем с планированием, поэтому они решили взяться за мета-проблему: как разрабатывать числовые алгоритмы быстрее и надежнее. Они надеялись, что, улучшив время выхода на рынок и надежность новых числовых алгоритмов, смогут добиться успеха в области ценообразования. Экспериментируя с этими методами, они обнаружили, что тот же программный подход, применяемый для ценообразования, имеет смысл и для планирования. Это осознание привело ко второй степени сближения, когда и ценообразование, и планирование начали использовать один и тот же слой обработки данных и язык программирования.
Однако решения по-прежнему функционировали раздельно, и именно в эпоху глубокого обучения Lokad добилась своего первого прорыва. Включив более продвинутые модели прогнозирования спроса, они обнаружили, что интеграция факторов ценообразования и временных эффектов приводит к более совершенным моделям в обеих областях. Например, готовность платить за продукт может иметь сезонный характер, поэтому имело смысл учитывать эти факторы как в моделях ценообразования, так и в моделях прогнозирования продаж.
Путь Lokad к объединению ценообразования и прогнозирования продаж начался с наблюдения, что оба решения используют схожие источники данных и прошли через несколько этапов сближения. Используя общее хранилище и обработку данных, а также единый язык программирования, Lokad удалось создать более совершенные модели, учитывающие как ценообразование, так и временные эффекты. Хотя обсуждение в этой части интервью не приводит к окончательным выводам, оно подчеркивает итеративный процесс, который прошла Lokad для разработки и совершенствования своего подхода к оптимизации цепочек поставок.
Верморель рассказывает, как Lokad начала понимать, что готовность платить носит сезонный характер, и как это повлияло на их подход к оптимизации цепочки поставок. По мере работы над моделями они заметили, что аспект ценообразования становится все более заметным. Это особенно актуально в таких отраслях, как мода, где цена используется как рычаг для обеспечения распродажи запасов в конце коллекции. Продолжая работу над моделями, они обнаружили, что проблемы планирования и ценообразования сближаются, что в конечном итоге привело к разработке единой модели, способной решать оба вопроса.
Когда его спрашивали, в каких отраслях этот подход наиболее применим, Верморель объясняет, что ценообразование имеет решающее значение почти во всех отраслях, поскольку оно может стать разницей между отсутствием маржи и значительной прибылью. Планирование и ценообразование часто переплетены, так как существует тесная связь между управлением дефицитом и готовностью платить. Разные отрасли имеют свои уникальные взгляды на проблему, но в основе эти два вопроса всегда взаимосвязаны.
Тем не менее, большая часть рынка всё ещё предлагает программное обеспечение, ориентированное либо на ценообразование, либо на планирование, а не на объединённое решение. Верморель объясняет это тем, что до появления комплексного решения проблема остаётся незамеченной. Подход Lokad к объединению ценообразования и планирования возник случайно, так как их модели для обоих вопросов имели много общих компонентов. По мере дальнейшей разработки моделей они поняли, что необходимо одновременно решать обе проблемы.
На вопрос о возможности объединения усилий программных компаний для предоставления двойного решения, Верморель выразил скептицизм, поскольку технология, необходимая для объединения ценообразования и планирования, радикально отличается от традиционных методов. Вместо этого он предсказывает появление новых компаний, которые с самого начала будут использовать полученные инсайты для решения обеих проблем одновременно.
Верморель подчеркивает, что компании, успешно объединяющие ценообразование и планирование, могут добиться доминирования на рынке. Он приводит в пример Amazon и Alibaba — компании, которые продолжают завоевывать долю рынка, поскольку они правильно уложили основы. Его вывод заключается в том, что бизнесу следует принять комплексное решение, охватывающее как ценообразование, так и планирование, поскольку эти два аспекта неразрывно связаны.
Полная стенограмма
Киран Чендлер: Сегодня в Lokad TV мы обсудим, как программное обеспечение может решать эти задачи одновременно и почему отрасль должна воспринимать их как две стороны одной медали. Итак, Жоаннес, ранее мы немного говорили о ценообразовании. В чем суть сегодня?
Жоаннес Верморель: Суть в том, что если вы думаете о спросе, то, очевидно, чтобы обслуживать клиентов, необходимо предвидеть, каким будет будущий спрос, чтобы можно было заранее произвести или закупить то, что вы намерены предложить. Вы не можете мгновенно 3D-печатать вещи по требованию — по крайней мере, пока. Но, разумеется, на спрос сильно влияет цена. Если что-то чрезвычайно дорого, спрос будет нулевым, а если цена будет очень конкурентоспособной, спрос может быть поистине колоссальным.
Жоаннес Верморель: Однако, когда я начинал Lokad, существовало два лагеря в программных компаниях. Были компании, занимающиеся прогнозированием — Lokad была одной из них, которые действительно принимали проблему анализа спроса с предсказательной точки зрения. И, традиционно, ценообразование даже не существовало. Цены даже не существовали, что довольно странно, но, фактически, в течение первых примерно пяти лет Lokad само понятие цен и ценообразования отсутствовало. Это даже не входило в план развития. Оно не было нигде. Очевидно, я, как и все, понимал, что цены — это вещи, которые можно увидеть, но конкретной связи не существовало. А затем были другие компании, которые занимались исключительно оптимизацией ценообразования, и с их точки зрения прогнозирование и планирование отсутствовали. Это даже не входило в их профиль. Им было всё равно. Снова же, они знали, что прогнозирование существует, потому что смотрели прогноз погоды по новостям, как и все остальные. Но, тем не менее, так же как я был на стороне прогнозирования, я полностью игнорировал то, что происходило в области ценообразования. Компании, занимающиеся ценообразованием программного обеспечения, совершенно игнорировали вопрос прогнозирования. И все же, если подумать, это тесно связано со спросом, а спрос имеет огромное значение; нужно не только предвидеть, но и правильно оценивать цены.
Киран Чендлер: Да, и исторически вы держали эти два направления раздельно — в Salescast и PriceForge, но затем в какой-то момент они объединились. Так почему вы решили объединить их?
Жоаннес Верморель: Это очень интересно. Видите ли, иногда вещи настолько укореняются в общем мышлении того времени, что их не видно. И когда Lokad начала решать проблему ценообразования, у нас на самом деле была миссия в области ценообразования. Я воспринимал это как нечто совершенно отдельное. Таким образом, у нас был один продукт под названием Salescast, который по сути представлял собой часть Lokad, занимающуюся прогнозированием, и другой продукт, совершенно отдельный, — PriceForge.
Киран Чендлер: И мы продавали эти два продукта отдельно, при этом технологии, соответствующие каждому из них, были абсолютно разными. Насколько просто было объединить их с точки зрения анализа данных?
Жоаннес Верморель: Это забавно. Мы объединили эти два приложения не потому, что я подумал: “О, это одна и та же проблема, которую мы решаем дважды.” Нет, это было бы слишком умно, но нет, мы сделали очень глупый поступок. Мы сказали: “Это приложение использует историю продаж, это приложение тоже использует историю продаж. Это приложение нуждается в каталоге с ценами, а это приложение тоже требует каталог. Мы не используем цену напрямую, но по сути это одно и то же — каталог.” И буквально, мы смотрели на данные, необходимые для, можно сказать, анализа ценообразования или анализа планирования. По сути, это были одни и те же транзакционные данные, поступающие из одних и тех же источников: ERP, WMS, платформ электронной коммерции и т.д. Поэтому мы решили объединить архитектуру, чтобы иметь общий базовый слой для хранения и обработки данных, так как данные были одинаковыми. Но в то время мы ещё не осознавали концептуально, что это буквально две стороны одной медали.
Киран Чендлер: Так, все началось с интеграции данных и наличия этих двух наборов данных в одном месте. Но когда началось сближение решений в области ценообразования и продаж?
Joannes Vermorel: Мы постепенно начали осознавать, что числовые рецепты были в некоторой степени одинаковыми, что вызывало недоумение. То, чем сегодня является Lokad, Envision, с доменно-специфичным языком программирования, предназначенным для предиктивной оптимизации цепочек поставок, всё началось со ценообразования. В то время ценообразование было для нас чем-то совершенно новым, и мы действительно не знали, с чего начать. Поэтому вместо того, чтобы решать проблему ценообразования, мы сказали: “Мы не до конца понимаем, как к этому подойти, поэтому собираемся решить мета-проблему, а именно: как мы можем быстрее и надёжнее создавать числовые рецепты?” Мы ещё не знали рецептов, но если бы мы могли сократить время, необходимое для вывода на рынок нового числового рецепта, который мы ещё не изобрели, а затем — время для его надёжного запуска в производстве, тогда всё было бы в порядке. Так возникла идея: “Мы сделаем это для ценообразования, потому что тогда я знал о нём гораздо меньше, чем о планировании.” И всё же, когда мы начали настраивать систему, мы буквально работали с одними и теми же наборами данных и осознали: “О, это очень интересно. То, что мы делаем в ценообразовании, имеет смысл.”
Kieran Chandler: С планированием в цепочках поставок связано множество вызовов, ведь они состоят из ряда случайностей. Некоторые компании используют одну ERP, некоторые — две, а некоторые — по одной на страну. Иногда платформа электронной коммерции интегрирована, иногда работает раздельно, а иногда имеется WMS. Всё это очень разнородно. Мы поняли, что нам нужен абсолютно индивидуальный программный подход как для этапа ценообразования, так и для этапа планирования. Это позволило нам создать второй уровень конвергенции с одним и тем же базовым слоем данных и одинаковыми уровнями обработки данных. Но насколько это на самом деле работает? Это больше похоже на приблизительную оценку?
Joannes Vermorel: На усовершенствование системы ушло некоторое время. Изначально мы объединили уровень данных, поскольку работали с одними и теми же источниками, а также объединили подход к обработке данных. Мы поняли, что обе стороны требуют программного подхода, и у нас были свои наборы числовых рецептов. Первый прорыв произошёл в эпоху глубокого обучения, когда мы начали экспериментировать с более продвинутыми моделями спроса. На стороне планирования, если вы хотите получить сложную модель, нужно интегрировать цену, а на стороне ценообразования — учитывать временные эффекты, такие как сезонность.
Например, готовность платить за пляжное полотенце выше в конце весны, чем в конце лета, потому что если вы покупаете полотенце в начале сезона, вы можете наслаждаться им всё лето. Наоборот, если покупаете его в конце лета, использование продукта будет значительно ограничено. Мы поняли, что готовность платить имеет сезонный характер, и на стороне планирования в наших более продвинутых моделях измерение ценообразования становится всё более заметным. В моде, например, вы хотите использовать цену как рычаг, чтобы полностью распродать запасы к концу коллекции.
Таким образом, мы увидели эти конвергенции, и в итоге у нас появилась некая предсказательная модель спроса. Мы осознали, что модели действительно сходятся, а цикл замыкается эпохой дифференцируемого программирования.
Kieran Chandler: Значит, модная индустрия — это та, к которой это решение наиболее применимо? Ведь если подумать об авиакомпаниях, их цены меняются каждую секунду, а есть отрасли, где цены не менялись годами.
Joannes Vermorel: Решение применимо буквально повсеместно. Ценообразование всегда чрезвычайно важно при продаже чего-либо, поскольку от него зависит, получите ли вы нулевую маржу или огромную прибыль. И существует тесная взаимосвязь между планированием, где вы сталкиваетесь с дефицитом, и ценообразованием, где дело касается готовности платить. Эти две задачи на самом деле полностью переплетены. Если вы предвидите рост спроса, вы можете производить больше по более низкой цене, что обеспечит лучшую маржу и, возможно, позволит обойти конкурентов. Если же цена очень высока, возможно, вы сможете сыграть на дефиците и сделать ваш продукт ещё более желанным, как это делают люксовые бренды. Они хотят, чтобы цены со временем росли и используют идею дефицита. Каждая отрасль имеет довольно своё понимание проблемы и в сфере планирования, и в сфере ценообразования, но факт, что эти две проблемы по сути полностью переплетены, почти всегда верен.
Kieran Chandler: Значит, для достижения наилучших результатов команды планирования должны тесно сотрудничать с командами ценообразования?
Joannes Vermorel: Я бы с этим не согласился. Моя первоначальная позиция была такова: зачем иметь отдельную команду по планированию и команду по ценообразованию? Зачем две? Это точно та же ошибка, которую я совершил, изначально используя раздельное программное обеспечение для каждой задачи. Это одна и та же проблема; просто смотрят на неё под двумя углами. Должна быть одна команда.
Kieran Chandler: Есть ли компании, в которых, по вашему наблюдению, это делается хорошо и которые работают в одной команде?
Joannes Vermorel: Да, есть типичный пример — Amazon. Они очень умны и делают то, что кажется очевидным, если задуматься. Например, когда что-то заканчивается на складе, они повышают цену. Нет смысла стремиться к дефициту товара. Цена — это просто способ формировать спрос, чтобы максимально использовать имеющиеся запасы. Это можно буквально увидеть в действии.
Kieran Chandler: Amazon делал это перед Рождеством с игрушками, которые продавал. Моя дочь, которой 10 лет, является большим поклонником игрушек LEGO, и если посмотреть на Amazon, буквально каждые несколько часов, когда запасы немного уменьшаются, они действительно повышают цену на определённые наборы LEGO. Я почти уверен, что у них есть базовые эвристики, которые завышают цену при окончании запасов, и это логично. Это буквально здравый смысл, хотя и не суперочевидно. Я уверен, что через публичное наблюдение можно заметить, что у них есть алгоритм, связывающий доступность запасов, являющуюся прогнозом, с оптимизацией ценообразования.
Joannes Vermorel: Но затем, анализируя местную клиентуру, я вижу, что другие очень умные, технологичные и агрессивные компании в сфере электронной коммерции уже делают это, так что это касается не только Amazon. Это также крупнейшие конкуренты Amazon по цепочке поставок, которые сегодня так работают.
Kieran Chandler: Итак, если это такой удачный путь вперёд, то почему же большинство рынка всё ещё предлагает программное обеспечение, ориентированное только на ценообразование или только на планирование?
Joannes Vermorel: Потому что, пока у вас нет решения, проблемы и не существует. Это озадачивает. Можно сказать: “О, проблема есть, значит, люди должны искать решение”, но так не бывает. Никто не пытается заново изобрести автомобили, если бы у нас были антигравитационные двигатели. Антигравитационных двигателей у нас нет, так что никому не важно искать решения для проблемы, которой ещё нет. Если у вас нет решения для прямого подхода к ценообразованию и планированию, есть ли вообще смысл думать о потенциальном решении этой проблемы? Я бы сказал — нет.
Как получилось в Lokad? Думал ли я, в порыве гениальности, “Это две стороны одной медали, мне нужно решить их как одну проблему”? Совершенно нет. Я поступил прямо наоборот. Мы подумали: “У нас есть проблема, для которой в литературе известны определённые решения для прогнозирования, и также для ценообразования, для которого тоже существуют решения.” Поэтому я решил создать один продукт, который реализует все эти решения или, возможно, их немного улучшенную версию, а на стороне прогнозирования — чуть лучшую версию того, что известно в литературе.
Как я уже описывал, конвергенция возникла совершенно случайно. Мы использовали одни и те же наборы данных, так почему бы не объединить их? Давайте сделаем это. Объединим их таким образом. Затем мы увидели, что рецепты оказались несколько схожими, так что решили их объединить. Два разных программных продукта сошлись вместе просто потому, что случайно используют одни и те же компоненты.
Но видите, это не было продуманным замыслом; это было скорее случайным развитием. А затем, через пять лет, произошёл ещё один случай, когда с помощью новых техник машинного обучения вы понимаете: “О, чёрт, это же та же модель, которую я использую для обеих сторон проблемы.” Итак, у меня появилось решение, которое решает обе задачи одновременно, и я понял, что следует решать эти проблемы как единое целое, потому что у меня есть решение.
Kieran Chandler: Теперь, внутри это кажется очевидным, но оглядываясь назад, так не было. Поэтому я считаю, что большинство компаний держат эти команды раздельно, поскольку это разумно, пока у них нет решения для их объединения. Если у вас нет, понимаете, решения, способного объединить ценообразование и планирование, то по сути вы попадаете в ситуацию с двумя разными командами. Ведь иначе эти люди даже не смогли бы начать работать над обеими проблемами. Первое, что они сделали бы, — это пересмотрели бы проблему внутри компании. И если одни люди работают над одной частью программы, а другая группа — над другой частью отдела, поскольку общего решения нет, так и формируется разделение на планирование и ценообразование.
Joannes Vermorel: Ладно, звучит как небольшая счастливая случайность.
Kieran Chandler: А может, если заглянуть в будущее, вы увидите, как некоторые компании-разработчики программного обеспечения объединяются и создают совместное решение двойного назначения?
Joannes Vermorel: Не думаю, потому что всё, что помогает объединить эти две проблемы, принципиально отличается от того, что традиционно применялось для ценообразования и прогнозирования. Это странно, что класс решений, который у нас сейчас есть для одновременного решения этих двух проблем — то есть для фронтальной оптимизации как цен, так и плана (сколько вы производите, сколько покупаете, сколько запасов размещаете по всей сети) — радикально отличается от того, что использовалось исторически и в ценообразовании, и в планировании. Буквально нам пришлось полностью отказаться от наших прежних технологий с обеих сторон. Представьте, согласились бы вы объединить две компании, чтобы они вместе отказались от всей технологической базы и переписали всё с нуля? Нет, не думаю. Это звучит чересчур странно. Так что, скорее всего, мы увидим…
Kieran Chandler: Не знаю, ведь очень сложно предсказать будущее. Но, скорее всего, мы увидим новые классы компаний, которые с самого начала, используя глубокие инсайты, скажут: “Мы будем решать эти две проблемы вместе,” и с первого дня выберут решение, охватывающее весь спектр проблем.
Joannes Vermorel: Ладно.
Kieran Chandler: Если подводить итоги на сегодня, в чём же наш главный вывод? То, что компания, объединяющая ценообразование и планирование, обладает гораздо большим контролем?
Joannes Vermorel: Нет, дело в том, что, как обычно, компании, которые объединили эти функции, будут продолжать, знаете ли, доводить до банкротства те компании, которые этого не делают. Знаете, это не просто означает больший контроль; это буквально доминирование на рынке. И, опять же, это ещё один ингредиент, который объясняет, почему Amazon продолжает набирать долю рынка, хотя они являются одними из крупнейших компаний в мире, и почему Alibaba в Китае тоже выигрывает, потому что у них всё устроено фундаментально правильно, и со временем это просто сожмёт всех тех, кто не объединяет. Так зачем же это делать? Я бы сказал: задайте себе вопрос — действительно ли можно, прогнозируя спрос, буквально изолировать часть, отвечающую за ценообразование, от части, отвечающей за планирование? Это разумно с точки зрения бизнеса? И обычно, когда люди на мгновение задумываются, понимают, что эти вещи полностью переплетены. Так что, если у меня есть решение, охватывающее это, я должен его использовать. И, эээ, мой вывод для зрителей таков: делайте это.
Kieran Chandler: Всё всегда сводится к принципу выживания сильнейших, абсолютно. Ладно, это всё на эту неделю. Большое спасибо за внимание, и увидимся в следующем выпуске. Спасибо за просмотр.
