AI 価格の最適化: 収益性を向上させるための 3 つのステップ

価格設定は信じられないほど複雑になっています。 企業が年に一度価格設定を管理できた時代は終わりました。 絶えず変化する市場では、ダイナミックで機敏かつ外科的である必要があります。

良いニュースは、テクノロジー、特に人工知能が急速に進化していることです。 AI は長年にわたって成熟しており、その幅広さと導入の容易さにより、企業はそのテクノロジーを自社のプロセスに導入することを余儀なくされており、そうしないと後れを取る危険性があります。

大まかに言えば、AI 価格最適化は、企業が価格設定の複雑なプロセスを合理化し、大規模なデータに基づいたより適切な意思決定を行うための方法です。

AI が価格を最適化する仕組み

価格設定マネージャー、製品ディレクター、営業リーダーは、顧客にどの割引を提供するか、どの割引を提供するかなど、毎日何百もの決定を行っています。 定価をどこで、どのように、どのくらい値上げするか。 特別イベントの対象となるプロモーション レベル。 あるいは競合他社の価格変動にどう対応するか。

これらの決定ごとに、AI は大量のデータを分析し、パターンを特定し、商業戦略に従った変更を推奨できます。

たとえば、顧客固有の価格設定では AI を利用して同様の顧客の価格や最近の行動を特定し、比較することができますが、競合監視では AI を使用して急速に変化する代替製品をより効率的かつ合理的に特定することができます。

AI を使用してプロセスを最新化する企業は、時間の経過とともに、価格設定の聖杯であるウォーターフォールの最適化に徐々に近づきます。

これは、収益性を最大化するために、定価、現地調整、割引、リベートなど、各顧客のすべての要素を理解し、共同で最適化できるアルゴリズムを指します。

ただし、AI 価格最適化から最良の結果を得るために企業が取るべき 3 つの重要なステップがあります。

1. 価格設定 AI を人間と連携して機能させる

まず、どのような価格設定タスクにも、採用されている技術の高度さに関係なく、極めて高い透明性が必要です。

価格設定マネージャーが理解できず、営業チームが説明し、最終的に顧客に伝えることができない AI を活用した推奨事項は、最終的には拒否されます。

すべての関係者はテクノロジーの機能を理解し、顧客が直面する潜在的な課題に対処できるように訓練されている必要があります。

また、データに依存することも必要ですが、価格の最適化には十分ではありません。 価格は急速に変化しており、特にデータ不足が課題となっている多くの業界では、データだけを見て将来の価格をすべて設定できるわけではありません。 価格設定用の AI テクノロジーは、複数のユーザーからの戦略的指示を組み込むことで、非常に高い柔軟性と機敏性を備えて、過去のデータまたは現在のデータを拡張できなければなりません。

ビジネス リーダーは、AI 価格最適化戦略も準備する必要があります。 定義していないものを自動化することはできません。

2. AI 価格最適化をすべてのチャネルに統合する

サイロ化されたソリューションは必ず失望させます。 AI が価値を生み出すのは、AI が最先端のアルゴリズムを備えているからではなく、ビジネス プロセスを一貫して変革するからです。

つまり、時間の経過とともに、CPQ、CRM 電子商取引、ERP を含むすべての商用チャネルに AI を統合する必要があるということです。 この要件は、大規模なオムニチャネル ダイナミクスを持つ企業にとってはよく知られたものでしょう。

統合を通じて、AI は価格以上のものを提供します。 それはプロセスを一貫して変革する方法です。 次の例を考えてみましょう。

• CPQ – AI による推奨事項によりワークフローの承認が促進され、営業リーダーによる体系的な手動承認なしでできるだけ多くの見積もりが確実に提供され、所要時間が短縮されます。
• E コマース ポータル– AI は顧客の過去の取引と現在のショッピング エクスペリエンスを理解し、アップセル/クロスセルの推奨の精度とユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
• CRM – AI は、顧客離れのリスク、業績不振、成長の機会など、顧客対応チームに重要な洞察を明らかにします。
• ERP – ERP との双方向統合を無視してはなりません。 価格設定は基本的にデータ主導の規律です。 ERP から豊富で正確なデータセットの更新を頻繁に受け取ることが不可欠です。 逆に、シームレスなダウンストリーム トランザクションの実行を保証するには、顧客システムに送信される推奨事項を ERP に組み込む必要があります。 繰り返しになりますが、緊密な統合はシームレスな CX の実現に役立ちます。

最後に、価格設定を民主化し、企業戦略を一貫して持続可能かつ機敏に実行するための最優先事項としているため、ユーザー エクスペリエンス レベルの統合が最も重要です。

基本には、生成 AI を活用した会話型ユーザー エクスペリエンスの出現により、システムとデータ共有の間を移動する機能が含まれます。

3. AI の複雑さを認識し、賢く利用する

AI は過去 20 年間で非常に複雑になりました。 統計モデルの拡張として始まったものは、現在では、大まかに定義されている、または重複しているように見える多くのサブドメインで構成される幅広い分野に拡大しています。

しかし、AI の専門家であることが AI 価格最適化を採用するための前提条件であってはなりません。 実際、簡単に導入できる実用的な自動化は、消化できない数学的複雑さよりも優れています。

そうは言っても、私たちは段階的な教育に努め、過度の単純化に抵抗する必要があります。 AI を世代やモデルクラスなどの単純な指標によって簡単に分類できた時代は終わりました。 ビジネス価値とそれを提供する能力が、AI の価格設定の主な推進要因である必要があります。 幸いなことに、このテクノロジーはモジュール式であり、より広範なビジネス価値主導のロードマップに統合できます。

生成 AI を例に挙げます。 すべてのモデルやドメインと同様に、特定のアプリケーションに適した長所と短所があります。 これらのアプリケーションは通常、ビジネスに対するリスクが低く、非構造化データと自然言語の作成または変換に重点を置いています。 Gen AI は AI の価格設定における資産となる可能性があるため、期待値に応じて優先順位を付ける必要があります。

ただし、価格設定における意思決定は非構造化データをはるかに超えています。 包括的で持続可能なソリューションを実現するには、企業は価格設定から価値を引き出すことができる他の A​​I イニシアチブやモデルを検討し、統合する必要があります。

5% が収益に還元され、最大 10% が収益に追加されます。 RISE はここで価格設定の未来に対応します。

永続的に構築された価格戦略

AI と価格設定はどちらも急速に変化しており、テクノロジーとビジネスの状況は 3 年後には大きく変わっている可能性が高く、価格戦略も同様です。

IT の観点から見ると、モジュール性、柔軟性、保守性が、AI の価格設定における持続的な成功を確実にするための鍵となります。 これは、次のことができるプラットフォームを通じてのみ提供できます。

1. 組織やサードパーティ全体で作成されたデータをシームレスに収集します
2. アクションシステムにシームレスに統合
3. 企業の成長やテクノロジーの進化に合わせて使用​​および維持できる、さまざまな普遍的または特殊な方法論やデータ サイエンス モデルを実現します。

AI 主導のプラットフォームとテクノロジを使用すると、企業はイノベーションの基盤を築き、ビジネスの将来性を確保できます。 人間の共生、IT 統合、柔軟性に焦点を当てた、明確な価値主導のロードマップを持つ必要があります。