Optimización de precios mediante IA: 3 pasos para una mejor rentabilidad

La fijación de precios se está volviendo increíblemente compleja. Atrás quedaron los días en que las empresas podían gestionar los precios una vez al año. En un mercado en constante cambio, debe ser dinámico, ágil y quirúrgico.

La buena noticia es que la tecnología está evolucionando rápidamente, especialmente la inteligencia artificial. La IA ha ido madurando a lo largo de los años hasta el punto en que su amplitud y facilidad de adopción están obligando a las empresas a implementar la tecnología en sus procesos o corren el riesgo de quedarse atrás.

En términos generales, la optimización de precios mediante IA es una forma para que las empresas agilicen el complejo proceso de fijación de precios y tomen mejores decisiones a escala basadas en datos.

Cómo la IA optimiza los precios

Los gerentes de precios, directores de productos y líderes de ventas toman cientos de decisiones todos los días: qué descuento ofrecer a un cliente; dónde, cómo y cuánto aumentar los precios de lista; a qué nivel de promoción apuntar para un evento especial; o cómo responder a un cambio de precio de un competidor.

Para cada una de estas decisiones, la IA puede analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y recomendar cambios que sigan una estrategia comercial.

Por ejemplo, los precios específicos de cada cliente pueden depender de la IA para identificar y comparar los precios de clientes similares y su comportamiento reciente, mientras que el seguimiento de la competencia puede utilizar la IA para identificar productos sustitutos que cambian rápidamente de manera más eficiente y racional.

Con el tiempo, las empresas que modernizan sus procesos con IA se acercan cada vez más al santo grial de los precios: la optimización en cascada.

Se trata de algoritmos que son capaces de comprender y optimizar conjuntamente todas las palancas de cada cliente para maximizar la rentabilidad: precios de lista, ajustes locales, descuentos, rebajas, etc.

Sin embargo, hay tres pasos clave que las empresas deben seguir para obtener los mejores resultados de la optimización de precios de la IA.

1. Hacer que la IA de fijación de precios funcione en conjunto con los humanos

En primer lugar, toda tarea de fijación de precios requiere una transparencia extrema, sin importar la sofisticación tecnológica empleada.

Cualquier recomendación basada en IA que no pueda ser entendida por los gerentes de precios, explicada por el equipo de ventas y, en última instancia, transmitida a los clientes, será finalmente rechazada.

Todas las partes interesadas deben comprender lo que hace la tecnología y estar capacitadas para abordar los posibles desafíos que enfrenta el cliente.

Además, depender de los datos es necesario, pero rara vez suficiente, para optimizar los precios. Los precios cambian rápidamente y no todos los precios futuros se pueden establecer mirando únicamente los datos, especialmente en muchas industrias donde la escasez de datos es un desafío. La tecnología de IA para la fijación de precios debe poder ampliar los datos históricos o actuales incorporando dirección estratégica de múltiples usuarios, con mucha flexibilidad y agilidad.

Los líderes empresariales también deberían venir preparados con una estrategia de optimización de precios mediante IA; no puedes automatizar lo que no has definido.

2. Integre la optimización de precios de IA en todos los canales

Las soluciones aisladas seguramente decepcionarán. La IA crea valor no porque tenga el algoritmo más avanzado, sino porque transforma los procesos de negocio de manera consistente.

La implicación es que, con el tiempo, la IA deberá integrarse en todos los canales comerciales, incluidos CPQ, CRM, comercio electrónico y ERP. Este requisito les resultará familiar a las empresas con grandes dinámicas omnicanal.

A través de la integración, la IA ofrece más que un precio; es una manera de transformar procesos consistentemente. Considere estos ejemplos:

• CPQ : las recomendaciones de IA pueden impulsar las aprobaciones del flujo de trabajo, garantizando que se entreguen tantas cotizaciones como sea posible sin aprobaciones manuales sistemáticas por parte de los líderes de ventas, lo que reduce drásticamente los tiempos de respuesta.
• Portal de comercio electrónico : la IA puede comprender las transacciones pasadas de los clientes y la experiencia de compra actual, mejorando la precisión y la experiencia del usuario de las recomendaciones de ventas adicionales/cruzadas.
• CRM : la IA puede resaltar conocimientos críticos para los equipos de atención al cliente, como riesgos de abandono, bajo rendimiento u oportunidades de crecimiento.
• ERP : no se debe pasar por alto la integración bidireccional con un ERP. La fijación de precios es fundamentalmente una disciplina basada en datos; Es esencial recibir actualizaciones frecuentes de conjuntos de datos ricos y precisos del ERP. Por el contrario, las recomendaciones enviadas a los sistemas de los clientes deben incorporarse al ERP para garantizar una ejecución fluida de las transacciones posteriores. Una vez más, las integraciones estrechas ayudan a ofrecer una CX perfecta.

Finalmente, desde que se democratizó la fijación de precios y se convirtió en una prioridad para la ejecución consistente, sustentable y ágil de la estrategia de una empresa, la integración a nivel de experiencia del usuario es primordial.

Los conceptos básicos incluyen la capacidad de navegar entre sistemas y compartir datos con el surgimiento de experiencias de usuario conversacionales impulsadas por IA generativa.

3. Reconozca la complejidad de la IA y úsela sabiamente

La IA se ha vuelto enormemente compleja en los últimos 20 años. Lo que comenzó como extensiones de los modelos estadísticos ahora se ha expandido hasta convertirse en un amplio campo compuesto por muchos subdominios que pueden parecer vagamente definidos o incluso superpuestos.

Sin embargo, ser un experto en IA no debería ser un requisito previo para adoptar la optimización de precios mediante IA. De hecho, una automatización pragmática que pueda adoptarse fácilmente es mejor que una complejidad matemática indigerible.

Dicho esto, debemos esforzarnos por lograr una educación gradual y resistirnos a la simplificación excesiva. Atrás quedaron los días en los que la IA se podía clasificar fácilmente mediante métricas simples, como generaciones o clases de modelos. El valor empresarial y la capacidad de ofrecerlo deberían ser el principal impulsor para fijar el precio de la IA. Afortunadamente, la tecnología puede ser modular e integrarse en hojas de ruta más amplias impulsadas por el valor empresarial.

Tomemos como ejemplo la IA generativa. Como todo modelo o dominio, tiene fortalezas y debilidades que lo hacen apto para determinadas aplicaciones. Estas aplicaciones suelen tener un riesgo bajo para el negocio y se centran en la creación o transformación de datos no estructurados y lenguaje natural. La IA de generación puede ser un activo a la hora de fijar el precio de la IA y debe priorizarse en función del valor esperado.

Sin embargo, la toma de decisiones en materia de precios va mucho más allá de los datos no estructurados. Para obtener soluciones integrales y sostenibles, las empresas deben considerar e integrar otras iniciativas y modelos de IA capaces de capturar valor a partir de los precios.

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Una estrategia de precios diseñada para durar

Tanto la IA como los precios están cambiando rápidamente, y es probable que el panorama tecnológico y empresarial sea tremendamente diferente dentro de tres años, al igual que su estrategia de precios.

Desde una perspectiva de TI, la modularidad, la flexibilidad y la capacidad de mantenimiento son clave para garantizar un éxito sostenible en la fijación de precios de la IA. Esto solo se puede entregar a través de una plataforma que pueda:

1. Recopile datos sin problemas a medida que se crean en toda la organización y en terceros.
2. Integre perfectamente en los sistemas de acción
3. Dé vida a una variedad de metodologías o modelos de ciencia de datos universales o especializados que las empresas puedan utilizar y mantener a medida que crecen y la tecnología evoluciona.

Con plataformas y tecnologías impulsadas por la IA, las empresas pueden sentar las bases para la innovación y preparar sus negocios para el futuro. Deben tener hojas de ruta claras basadas en valores que se centren en la simbiosis humana, la integración de TI y la flexibilidad.