AI 가격 최적화: 수익성 향상을 위한 3단계

가격이 엄청나게 복잡해지고 있습니다. 기업이 1년에 한 번씩 가격을 관리할 수 있는 시대는 지났습니다. 끊임없이 변화하는 시장에서는 역동적이고 민첩하며 수술적이어야 합니다.

좋은 소식은 기술, 특히 인공 지능이 빠르게 발전하고 있다는 것입니다. AI는 수년에 걸쳐 성숙해 왔으며 채택의 폭과 용이성으로 인해 기업은 프로세스에 기술을 구현해야 하며 그렇지 않으면 뒤처질 위험이 있습니다.

광범위하게 말하면, AI 가격 최적화는 기업이 복잡한 가격 책정 프로세스를 간소화하고 대규모로 더 나은 데이터 기반 결정을 내릴 수 있는 방법입니다.

AI가 가격을 최적화하는 방법

가격 관리자, 제품 책임자, 영업 리더는 매일 수백 가지 결정을 내립니다. 고객에게 어떤 할인 혜택을 제공할지, 정가를 어디에서, 어떻게, 얼마나 인상할 것인가? 특별 이벤트를 위해 어떤 프로모션 수준을 목표로 삼을 것인지; 또는 경쟁업체의 가격 변화에 대응하는 방법.

이러한 각 결정에 대해 AI는 대량의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 상업적 전략을 따르는 변경 사항을 추천할 수 있습니다.

예를 들어, 고객별 가격 책정은 AI를 사용하여 유사한 고객의 가격과 최근 행동을 식별하고 비교할 수 있으며, 경쟁 모니터링은 AI를 사용하여 빠르게 변화하는 대체 제품을 보다 효율적이고 합리적으로 식별할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 AI를 통해 프로세스를 현대화하는 기업은 가격 책정의 성배인 폭포수 최적화에 점점 더 가까워집니다.

이는 정가, 현지 조정, 할인, 리베이트 등 수익성을 극대화하기 위해 각 고객의 모든 수단을 이해하고 공동으로 최적화할 수 있는 알고리즘을 의미합니다.

그러나 AI 가격 최적화를 통해 최상의 결과를 얻으려면 기업이 취해야 할 세 가지 주요 단계가 있습니다.

1. 가격 책정 AI가 인간과 협력하여 작동하도록 합니다.

첫째, 모든 가격 책정 작업에는 사용된 기술적 정교함에 관계없이 극도의 투명성이 필요합니다.

가격 관리자가 이해할 수 없고, 영업팀이 설명하고, 궁극적으로 고객에게 전달되는 AI 기반 추천은 결국 거부됩니다.

모든 이해관계자는 기술이 수행하는 작업을 이해하고 고객이 직면할 수 있는 잠재적인 문제를 해결하도록 교육을 받아야 합니다.

또한 데이터에 의존하는 것이 필요하지만 가격 최적화에는 충분하지 않습니다. 가격은 빠르게 변화하며, 특히 데이터 부족이 문제가 되는 많은 산업에서는 데이터만 보고 미래의 모든 가격을 설정할 수 있는 것은 아닙니다. 가격 결정을 위한 AI 기술은 뛰어난 유연성과 민첩성을 바탕으로 여러 사용자의 전략적 방향을 통합하여 과거 또는 현재 데이터를 확장할 수 있어야 합니다.

비즈니스 리더는 또한 AI 가격 최적화 전략을 준비해야 합니다. 정의하지 않은 것은 자동화할 수 없습니다.

2. AI 가격 최적화를 모든 채널에 통합

고립된 솔루션은 실망스럽습니다. AI는 최첨단 알고리즘을 갖고 있기 때문이 아니라 비즈니스 프로세스를 지속적으로 변화시키기 때문에 가치를 창출합니다.

이는 시간이 지남에 따라 AI가 CPQ, CRM 전자상거래, ERP를 포함한 모든 상업 채널에 통합되어야 한다는 의미입니다. 이 요구 사항은 대규모 옴니채널 역학을 갖춘 기업에 친숙하게 들릴 것입니다.

통합을 통해 AI는 가격 이상의 것을 제공합니다. 이는 프로세스를 지속적으로 변화시키는 방법입니다. 다음 예를 고려하십시오.

• CPQ – AI 추천은 워크플로우 승인을 촉진하여 영업 리더의 체계적인 수동 승인 없이 최대한 많은 견적이 전달되도록 보장하여 처리 시간을 단축합니다.
• 전자상거래 포털 – AI는 고객의 과거 거래와 현재 쇼핑 경험을 이해하여 상향 판매/교차 판매 권장 사항의 정확성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• CRM – AI는 이탈 위험, 성과 저하 또는 성장 기회와 같은 고객 대면 팀에 중요한 통찰력을 강조할 수 있습니다.
• ERP – ERP와의 양방향 통합을 간과해서는 안 됩니다. 가격 책정은 기본적으로 데이터 중심 원칙입니다. ERP에서 풍부하고 정확한 데이터 세트를 자주 업데이트하는 것이 필수적입니다. 반대로, 원활한 다운스트림 트랜잭션 실행을 보장하려면 고객 시스템으로 전송된 권장 사항을 ERP에 통합해야 합니다. 다시 말하지만, 긴밀한 통합은 원활한 CX를 제공하는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 가격을 민주화하고 이를 기업 전략의 일관되고 지속 가능하며 민첩하게 실행하는 데 최우선 순위로 두기 때문에 사용자 경험 수준의 통합이 무엇보다 중요합니다.

기본에는 생성 AI로 구동되는 대화형 사용자 경험의 출현으로 시스템과 데이터 공유 간을 탐색하는 기능이 포함됩니다.

3. AI의 복잡성을 인식하고 현명하게 사용하십시오.

AI는 지난 20년 동안 엄청나게 복잡해졌습니다. 통계 모델의 확장으로 시작된 것은 이제 느슨하게 정의되거나 심지어 겹쳐 보일 수 있는 많은 하위 도메인으로 구성된 광범위한 분야로 확장되었습니다.

그러나 AI 전문가가 되는 것이 AI 가격 최적화를 채택하기 위한 전제 조건이 되어서는 안 됩니다. 실제로 쉽게 채택할 수 있는 실용적인 자동화가 소화하기 어려운 수학적 복잡성보다 낫습니다.

즉, 우리는 점진적인 교육을 위해 노력하고 지나친 단순화를 거부해야 합니다. AI가 세대나 모델 클래스와 같은 간단한 지표로 쉽게 정렬할 수 있는 시대는 지났습니다. 비즈니스 가치와 이를 제공하는 능력이 AI 가격 책정의 주요 동인이 되어야 합니다. 다행스럽게도 이 기술은 모듈식으로 구성되어 더 광범위한 비즈니스 가치 중심 로드맵에 통합될 수 있습니다.

생성 AI를 예로 들어보겠습니다. 모든 모델이나 영역과 마찬가지로 특정 애플리케이션에 적합한 장점과 단점이 있습니다. 이러한 애플리케이션은 일반적으로 비즈니스에 대한 위험이 낮으며 구조화되지 않은 데이터 및 자연어의 생성 또는 변환에 중점을 둡니다. Gen AI는 AI 가격 책정의 자산이 될 수 있으며 기대 가치에 따라 우선순위를 지정해야 합니다.

그러나 가격 책정에 대한 의사 결정은 구조화되지 않은 데이터 그 이상입니다. 포괄적이고 지속 가능한 솔루션을 위해 기업은 가격 책정에서 가치를 포착할 수 있는 다른 AI 이니셔티브와 모델을 고려하고 통합해야 합니다.

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오래 지속되는 가격 전략

AI와 가격 모두 빠르게 변화하고 있으며 기술 및 비즈니스 환경은 지금부터 3년 동안 엄청나게 달라질 것이며 가격 전략도 마찬가지입니다.

IT 관점에서 모듈성, 유연성 및 유지 관리 가능성은 AI 가격 책정에서 지속 가능한 성공을 보장하는 핵심입니다. 이는 다음과 같은 플랫폼을 통해서만 제공될 수 있습니다.

1. 조직 및 제3자 전반에 걸쳐 생성된 데이터를 원활하게 수집합니다.
2. 행동 시스템에 원활하게 통합
3. 기업이 성장하고 기술이 발전함에 따라 기업이 사용하고 유지할 수 있는 다양한 보편적이거나 전문적인 방법론이나 데이터 과학 모델을 구현합니다.

AI 기반 플랫폼과 기술을 통해 기업은 혁신의 기반을 마련하고 비즈니스의 미래 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 인간 공생, IT 통합 및 유연성에 초점을 맞춘 명확한 가치 중심 로드맵이 있어야 합니다.