Ottimizzazione dei prezzi tramite intelligenza artificiale: 3 passaggi per una migliore redditività

I prezzi stanno diventando incredibilmente complessi. Sono finiti i giorni in cui le aziende potevano gestire i prezzi una volta all’anno. In un mercato in continua evoluzione, deve essere dinamico, agile e chirurgico.

La buona notizia è che la tecnologia si sta evolvendo rapidamente, in particolare l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale è maturata nel corso degli anni al punto che la sua ampiezza e facilità di adozione costringono le aziende a implementare la tecnologia nei loro processi per non rischiare di rimanere indietro.

In generale, l’ottimizzazione dei prezzi basata sull’intelligenza artificiale è un modo per le aziende di semplificare il complesso processo di determinazione dei prezzi e prendere decisioni migliori basate sui dati su larga scala.

Come l'intelligenza artificiale ottimizza i prezzi

I responsabili dei prezzi, i direttori dei prodotti e i responsabili delle vendite prendono centinaia di decisioni ogni giorno: quale sconto offrire a un cliente; dove, come e quanto aumentare i prezzi di listino; quale livello di promozione puntare per un evento speciale; o come rispondere a una variazione di prezzo della concorrenza.

Per ciascuna di queste decisioni, l’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e consigliare modifiche che seguono una strategia commerciale.

Ad esempio, la determinazione dei prezzi specifica per il cliente può fare affidamento sull’intelligenza artificiale per identificare e confrontare i prezzi di clienti simili e il loro comportamento recente, mentre il monitoraggio della concorrenza può utilizzare l’intelligenza artificiale per identificare prodotti sostitutivi in ​​rapida evoluzione in modo più efficiente e razionale.

Nel corso del tempo, le aziende che modernizzano i propri processi con l’intelligenza artificiale si avvicinano sempre più al Santo Graal dei prezzi: l’ottimizzazione a cascata.

Si tratta di algoritmi in grado di comprendere e ottimizzare congiuntamente tutte le leve per ciascun cliente per massimizzare la redditività: prezzi di listino, adeguamenti locali, sconti, ribassi, ecc.

Tuttavia, ci sono tre passaggi chiave che le aziende dovrebbero intraprendere per ottenere i migliori risultati dall’ottimizzazione dei prezzi basata sull’intelligenza artificiale.

1. Far sì che l’intelligenza artificiale per la determinazione dei prezzi lavori di concerto con gli esseri umani

Innanzitutto, ogni attività di fissazione dei prezzi richiede estrema trasparenza, indipendentemente dalla sofisticazione tecnologica impiegata.

Qualsiasi raccomandazione basata sull'intelligenza artificiale che non possa essere compresa dai responsabili dei prezzi, spiegata dal team di vendita e infine trasmessa ai clienti verrà infine rifiutata.

Tutte le parti interessate devono comprendere cosa fa la tecnologia ed essere formati per affrontare le potenziali sfide rivolte ai clienti.

Inoltre, fare affidamento sui dati è necessario, ma raramente sufficiente per l’ottimizzazione dei prezzi. I prezzi cambiano rapidamente e non tutti i prezzi futuri possono essere fissati solo guardando i dati, soprattutto in molti settori in cui la scarsità di dati rappresenta una sfida. La tecnologia AI per la determinazione dei prezzi deve essere in grado di estendere i dati storici o attuali incorporando la direzione strategica di più utenti, con grande flessibilità e agilità.

I leader aziendali dovrebbero anche essere preparati con una strategia di ottimizzazione dei prezzi basata sull’intelligenza artificiale; non puoi automatizzare ciò che non hai definito.

2. Integrare l'ottimizzazione dei prezzi basata sull'intelligenza artificiale in tutti i canali

Le soluzioni isolate sono destinate a deludere. L’intelligenza artificiale crea valore non perché dispone dell’algoritmo più avanzato, ma perché trasforma in modo coerente i processi aziendali.

Ciò implica che, nel tempo, l’intelligenza artificiale dovrà essere integrata in tutti i canali commerciali, inclusi CPQ, CRM e-commerce ed ERP. Questo requisito suonerà familiare alle aziende con grandi dinamiche omnicanale.

Attraverso l’integrazione, l’intelligenza artificiale offre più di un prezzo; è un modo per trasformare costantemente i processi. Considera questi esempi:

• CPQ : le raccomandazioni dell'intelligenza artificiale possono favorire l'approvazione del flusso di lavoro, garantendo che il maggior numero possibile di preventivi venga consegnato senza approvazioni manuali sistematiche da parte dei leader delle vendite, riducendo così i tempi di consegna.
• Portale di e-commerce : l'intelligenza artificiale è in grado di comprendere le transazioni passate dei clienti e l'attuale esperienza di acquisto, migliorando la precisione e l'esperienza utente dei consigli di upsell/cross-sell.
• CRM : l'intelligenza artificiale può evidenziare informazioni critiche ai team a contatto con i clienti, come rischi di abbandono, sottoperformance o opportunità di crescita.
• ERP – L'integrazione bidirezionale con un ERP non deve essere trascurata. La determinazione dei prezzi è fondamentalmente una disciplina basata sui dati; è essenziale ricevere aggiornamenti frequenti di set di dati ricchi e accurati dall'ERP. Al contrario, le raccomandazioni inviate ai sistemi del cliente devono essere incorporate nell’ERP per garantire un’esecuzione senza interruzioni delle transazioni a valle. Ancora una volta, le strette integrazioni aiutano a fornire una CX senza soluzione di continuità.

Infine, dal momento che i prezzi sono stati democratizzati e sono diventati una priorità assoluta per un'esecuzione coerente, sostenibile e agile della strategia di un'azienda, l'integrazione a livello di esperienza dell'utente è fondamentale.

Le basi includono la capacità di navigare tra i sistemi e la condivisione dei dati con l’emergere di esperienze utente conversazionali alimentate dall’intelligenza artificiale generativa.

3. Riconoscere la complessità dell'intelligenza artificiale e usarla con saggezza

L’intelligenza artificiale è diventata estremamente complessa negli ultimi 20 anni. Ciò che era iniziato come estensione di modelli statistici si è ora espanso in un ampio campo composto da molti sottodomini che possono apparire vagamente definiti o addirittura sovrapposti.

Tuttavia, essere un esperto di intelligenza artificiale non dovrebbe essere un prerequisito per adottare l’ottimizzazione dei prezzi dell’intelligenza artificiale. In effetti, l’automazione pragmatica che può essere facilmente adottata è migliore della complessità matematica indigeribile.

Detto questo, dovremmo lottare per un’istruzione graduale e resistere all’eccessiva semplificazione. Sono finiti i giorni in cui l’intelligenza artificiale poteva essere facilmente ordinata in base a semplici parametri come generazioni o classi di modelli. Il valore aziendale e la capacità di fornirlo dovrebbero essere il driver principale per determinare il prezzo dell’intelligenza artificiale. Fortunatamente, la tecnologia può essere modulare e integrata in roadmap più ampie basate sul valore aziendale.

Prendiamo come esempio l’intelligenza artificiale generativa. Come ogni modello o dominio, presenta punti di forza e di debolezza che lo rendono adatto a determinate applicazioni. Tali applicazioni sono in genere a basso rischio per l'azienda e si concentrano sulla creazione o trasformazione di dati non strutturati e linguaggio naturale. L’intelligenza artificiale di generazione può essere una risorsa nella determinazione dei prezzi dell’intelligenza artificiale e dovrebbe avere la priorità in base al valore atteso.

Tuttavia, il processo decisionale in materia di prezzi va ben oltre i dati non strutturati. Per soluzioni complete e sostenibili, le aziende dovrebbero considerare e integrare altre iniziative e modelli di intelligenza artificiale in grado di trarre valore dai prezzi.

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Una strategia di prezzo costruita per durare

Sia l’intelligenza artificiale che i prezzi stanno cambiando rapidamente, ed è probabile che il panorama tecnologico e aziendale apparirà tremendamente diverso tra tre anni, così come la tua strategia di prezzo.

Dal punto di vista IT, modularità, flessibilità e manutenibilità sono fondamentali per garantire un successo sostenibile nella determinazione dei prezzi dell’intelligenza artificiale. Ciò può essere fornito solo attraverso una piattaforma in grado di:

1. Raccogli i dati in modo fluido man mano che vengono creati all'interno dell'organizzazione e di terze parti
2. Integrarsi perfettamente nei sistemi di azione
3. Dai vita a una varietà di metodologie universali o specializzate o modelli di data science che le aziende possono utilizzare e mantenere man mano che crescono e con l'evoluzione della tecnologia.

Con le piattaforme e le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, le aziende possono gettare le basi per l’innovazione e rendere il proprio business a prova di futuro. Dovrebbero avere tabelle di marcia chiare e orientate al valore, incentrate sulla simbiosi umana, sull’integrazione IT e sulla flessibilità.