Pengoptimalan harga AI: 3 langkah untuk profitabilitas yang lebih baik

Penetapan harga menjadi sangat kompleks. Lewatlah sudah zaman di mana perusahaan dapat mengatur harga setahun sekali. Dalam pasar yang terus berubah, pasar harus dinamis, tangkas, dan bedah.

Kabar baiknya adalah teknologi berkembang pesat, terutama kecerdasan buatan. AI telah semakin matang selama bertahun-tahun hingga ke titik di mana luasnya dan kemudahan penerapannya memaksa perusahaan untuk menerapkan teknologi tersebut ke dalam proses mereka atau berisiko tertinggal.

Secara umum, pengoptimalan harga AI adalah cara bagi bisnis untuk menyederhanakan proses penetapan harga yang kompleks dan membuat keputusan berdasarkan data yang lebih baik dalam skala besar.

Bagaimana AI mengoptimalkan harga

Manajer penetapan harga, direktur produk, dan pemimpin penjualan membuat ratusan keputusan setiap hari: diskon mana yang ditawarkan kepada pelanggan; di mana, bagaimana dan seberapa besar kenaikan harga jual; tingkat promosi mana yang ditargetkan untuk acara khusus; atau bagaimana merespons perubahan harga pesaing.

Untuk setiap keputusan ini, AI dapat menganalisis data dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola, dan merekomendasikan perubahan yang mengikuti strategi komersial.

Misalnya, penetapan harga khusus pelanggan mungkin mengandalkan AI untuk mengidentifikasi dan membandingkan harga pelanggan serupa dan perilaku terkini mereka, sementara pemantauan persaingan mungkin menggunakan AI untuk mengidentifikasi produk pengganti yang cepat berubah dengan lebih efisien dan rasional.

Seiring berjalannya waktu, perusahaan yang memodernisasi proses mereka dengan AI semakin mendekati tujuan utama penetapan harga: optimalisasi air terjun.

Hal ini mengacu pada algoritme yang mampu memahami dan bersama-sama mengoptimalkan semua faktor bagi setiap pelanggan untuk memaksimalkan profitabilitas: daftar harga, penyesuaian lokal, diskon, rabat, dll.

Namun, ada tiga langkah utama yang harus diambil oleh bisnis untuk mendapatkan hasil terbaik dari optimalisasi harga AI.

1. Jadikan AI penetapan harga bekerja sama dengan manusia

Pertama, setiap tugas penetapan harga memerlukan transparansi yang ekstrim, tidak peduli seberapa canggih teknologi yang digunakan.

Rekomendasi apa pun yang didukung AI yang tidak dapat dipahami oleh manajer penetapan harga, dijelaskan oleh tim penjualan, dan pada akhirnya disampaikan kepada pelanggan pada akhirnya akan ditolak.

Semua pemangku kepentingan harus memahami fungsi teknologi, dan dilatih untuk mengatasi potensi tantangan yang dihadapi pelanggan.

Selain itu, mengandalkan data juga diperlukan, namun jarang sekali cukup untuk mengoptimalkan harga. Penetapan harga berubah dengan cepat dan tidak semua harga di masa depan dapat ditentukan hanya dengan melihat data, terutama di banyak industri yang menghadapi tantangan kelangkaan data. Teknologi AI untuk penetapan harga harus mampu memperluas data historis atau terkini dengan menggabungkan arahan strategis dari banyak pengguna, dengan banyak fleksibilitas dan ketangkasan.

Para pemimpin bisnis juga harus mempersiapkan strategi pengoptimalan harga AI; Anda tidak dapat mengotomatiskan apa yang belum Anda tentukan.

2. Integrasikan pengoptimalan harga AI ke semua saluran

Solusi yang terselubung pasti akan mengecewakan. AI menciptakan nilai bukan karena algoritmanya yang paling canggih, namun karena AI mengubah proses bisnis secara konsisten.

Implikasinya adalah seiring berjalannya waktu, AI harus diintegrasikan ke dalam semua saluran komersial, termasuk CPQ, CRM e-commerce, dan ERP. Persyaratan ini mungkin terdengar familiar bagi perusahaan dengan dinamika omnichannel yang besar.

Melalui integrasi, AI memberikan lebih dari sekedar harga; ini adalah cara untuk mengubah proses secara konsisten. Perhatikan contoh berikut:

• CPQ – Rekomendasi AI dapat mendorong persetujuan alur kerja, memastikan bahwa sebanyak mungkin penawaran dikirimkan tanpa persetujuan manual sistematis dari pemimpin penjualan, sehingga memangkas waktu penyelesaian.
• Portal e-niaga – AI dapat memahami transaksi pelanggan di masa lalu dan pengalaman berbelanja saat ini, meningkatkan akurasi dan pengalaman pengguna dalam rekomendasi upsell/cross-sell.
• CRM – AI dapat menyoroti wawasan penting bagi tim yang menghadapi pelanggan, seperti risiko churn, kinerja buruk, atau peluang pertumbuhan.
• ERP – Integrasi dua arah dengan ERP tidak boleh diabaikan. Penetapan harga pada dasarnya adalah disiplin berbasis data; menerima pembaruan berkala atas kumpulan data yang kaya dan akurat dari ERP sangatlah penting. Sebaliknya, rekomendasi yang dikirim ke sistem pelanggan harus dimasukkan ke dalam ERP untuk memastikan pelaksanaan transaksi hilir yang lancar. Sekali lagi, integrasi yang erat membantu menghadirkan CX yang lancar.

Terakhir, sejak mendemokratisasi harga dan menjadikannya prioritas utama untuk pelaksanaan strategi perusahaan yang konsisten, berkelanjutan, dan tangkas, integrasi tingkat pengalaman pengguna menjadi hal yang terpenting.

Dasar-dasarnya mencakup kemampuan untuk bernavigasi antar sistem dan berbagi data dengan munculnya pengalaman pengguna percakapan yang didukung oleh AI generatif.

3. Kenali kompleksitas AI, gunakan dengan bijak

AI telah menjadi sangat kompleks selama 20 tahun terakhir. Apa yang awalnya merupakan perluasan model statistik kini telah berkembang menjadi bidang luas yang terdiri dari banyak subdomain yang tampak tidak jelas atau bahkan tumpang tindih.

Namun menjadi pakar AI tidak seharusnya menjadi prasyarat untuk mengadopsi optimalisasi harga AI. Faktanya, otomatisasi pragmatis yang dapat dengan mudah diadopsi lebih baik daripada kompleksitas matematika yang sulit dipahami.

Oleh karena itu, kita harus mengupayakan pendidikan secara bertahap dan menolak penyederhanaan yang berlebihan. Lewatlah sudah zaman di mana AI dapat dengan mudah diurutkan berdasarkan metrik sederhana seperti generasi atau kelas model. Nilai bisnis dan kemampuan untuk mewujudkannya harus menjadi pendorong utama dalam menentukan harga AI. Untungnya, teknologi ini dapat bersifat modular dan diintegrasikan ke dalam peta jalan berbasis nilai bisnis yang lebih luas.

Ambil AI generatif sebagai contoh. Seperti setiap model atau domain, model ini mempunyai kekuatan dan kelemahan yang membuatnya cocok untuk aplikasi tertentu. Aplikasi tersebut biasanya memiliki risiko rendah terhadap bisnis dan berfokus pada pembuatan atau transformasi data tidak terstruktur dan bahasa alami. Gen AI dapat menjadi aset dalam menentukan harga AI dan harus diprioritaskan tergantung pada nilai yang diharapkan.

Namun, pengambilan keputusan dalam penetapan harga tidak hanya mencakup data yang tidak terstruktur. Untuk mendapatkan solusi yang komprehensif dan berkelanjutan, perusahaan harus mempertimbangkan dan mengintegrasikan inisiatif dan model AI lainnya yang mampu menangkap nilai dari penetapan harga.

5% kembali ke laba Anda dan hingga 10% ditambahkan ke laba atas Anda. BANGKIT untuk memenuhi masa depan penetapan harga DI SINI .

Strategi penetapan harga yang dibuat agar bertahan lama

Baik AI maupun penetapan harga berubah dengan cepat, dan lanskap teknologi serta bisnis kemungkinan akan terlihat sangat berbeda dalam tiga tahun dari sekarang – begitu pula dengan strategi penetapan harga Anda.

Dari perspektif TI, modularitas, fleksibilitas, dan kemudahan pemeliharaan adalah kunci untuk memastikan keberhasilan berkelanjutan dalam penetapan harga AI. Hal ini hanya dapat disampaikan melalui platform yang dapat:

1. Kumpulkan data dengan lancar saat data tersebut dibuat di seluruh organisasi dan pihak ketiga
2. Integrasikan secara mulus ke dalam sistem tindakan
3. Mewujudkan beragam metodologi universal atau khusus atau model ilmu data yang dapat digunakan dan dipelihara oleh perusahaan seiring pertumbuhan mereka dan seiring berkembangnya teknologi.

Dengan platform dan teknologi berbasis AI, perusahaan dapat meletakkan dasar bagi inovasi dan bisnis mereka yang mampu bertahan di masa depan. Mereka harus memiliki peta jalan berbasis nilai yang jelas yang berfokus pada simbiosis manusia, integrasi TI, dan fleksibilitas.