Optymalizacja cen AI: 3 kroki do lepszej rentowności

Ceny stają się niezwykle złożone. Dawno minęły czasy, gdy firmy mogły zarządzać cenami raz w roku. Na stale zmieniającym się rynku musi być dynamiczny, zwinny i chirurgiczny.

Dobra wiadomość jest taka, że ​​technologia szybko się rozwija, zwłaszcza sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja dojrzewała przez lata do tego stopnia, że ​​jej zakres i łatwość wdrożenia zmuszają firmy do wdrażania tej technologii w swoich procesach, w przeciwnym razie ryzykują zaległości.

Ogólnie rzecz biorąc, optymalizacja cen oparta na sztucznej inteligencji to dla firm sposób na usprawnienie złożonego procesu ustalania cen i podejmowanie na większą skalę lepszych decyzji opartych na danych.

Jak sztuczna inteligencja optymalizuje ceny

Menedżerowie ds. cen, dyrektorzy produktów i liderzy sprzedaży każdego dnia podejmują setki decyzji: jaki rabat zaoferować klientowi; gdzie, jak i o ile podnieść ceny katalogowe; jaki poziom promocji wybrać w przypadku specjalnego wydarzenia; lub jak zareagować na zmianę cen konkurencji.

W przypadku każdej z tych decyzji sztuczna inteligencja może analizować duże ilości danych, identyfikować wzorce i rekomendować zmiany zgodne ze strategią komercyjną.

Na przykład ustalanie cen dostosowanych do potrzeb klienta może opierać się na sztucznej inteligencji w celu identyfikowania cen podobnych klientów i ich niedawnych zachowań oraz porównywania ich z cenami podobnych klientów, podczas gdy monitorowanie konkurencji może wykorzystywać sztuczną inteligencję do skuteczniejszego i racjonalnego identyfikowania szybko zmieniających się produktów zastępczych.

Z biegiem czasu firmy modernizujące swoje procesy za pomocą sztucznej inteligencji coraz bardziej zbliżają się do świętego graala cenowego: optymalizacji kaskadowej.

Odnosi się to do algorytmów, które są w stanie zrozumieć i wspólnie zoptymalizować wszystkie dźwignie dla każdego klienta w celu maksymalizacji rentowności: ceny katalogowe, dostosowania lokalne, rabaty, rabaty itp.

Istnieją jednak trzy kluczowe kroki, które firmy powinny podjąć, aby uzyskać najlepsze wyniki optymalizacji cen AI.

1. Spraw, aby sztuczna inteligencja cenowa współdziałała z ludźmi

Po pierwsze, każde zadanie związane z wyceną wymaga wyjątkowej przejrzystości, niezależnie od zastosowanego stopnia zaawansowania technologicznego.

Wszelkie rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji, których nie mogą zrozumieć menedżerowie ds. cen, wyjaśnić zespół sprzedaży i ostatecznie przekazać klientom, zostaną ostatecznie odrzucone.

Wszyscy interesariusze muszą rozumieć, do czego służy dana technologia, i zostać przeszkoleni, aby sprostać potencjalnym wyzwaniom stojącym przed klientem.

Również oparcie się na danych jest konieczne, ale rzadko wystarczające do optymalizacji cen. Ceny szybko się zmieniają i nie wszystkie przyszłe ceny można ustalić wyłącznie na podstawie danych, szczególnie w wielu branżach, w których niedobór danych stanowi wyzwanie. Technologia sztucznej inteligencji do ustalania cen musi umożliwiać rozszerzanie danych historycznych lub bieżących poprzez uwzględnienie strategicznych wskazówek wielu użytkowników, przy zachowaniu dużej elastyczności i sprawności.

Liderzy biznesowi powinni również przygotować strategię optymalizacji cen AI; nie możesz zautomatyzować tego, czego nie zdefiniowałeś.

2. Zintegruj optymalizację cen AI we wszystkich kanałach

Oddzielone rozwiązania z pewnością rozczarują. Sztuczna inteligencja tworzy wartość nie dlatego, że ma najbardziej zaawansowany algorytm, ale dlatego, że konsekwentnie przekształca procesy biznesowe.

Oznacza to, że z biegiem czasu sztuczna inteligencja będzie musiała zostać zintegrowana ze wszystkimi kanałami handlowymi, w tym CPQ, e-commerce CRM i ERP. Wymóg ten będzie znajomy firmom o dużej dynamice omnichannel.

Dzięki integracji sztuczna inteligencja zapewnia więcej niż tylko cenę; to sposób na konsekwentną transformację procesów. Rozważ te przykłady:

• CPQ – rekomendacje AI mogą wpływać na zatwierdzanie przepływu pracy, zapewniając dostarczenie jak największej liczby ofert bez systematycznych ręcznych zatwierdzeń przez liderów sprzedaży, skracając czas realizacji.
• Portal e-commerce – sztuczna inteligencja może zrozumieć przeszłe transakcje klientów i obecne doświadczenia zakupowe, poprawiając dokładność i wygodę użytkowników w zakresie rekomendacji sprzedaży dodatkowej/sprzedaży krzyżowej.
• CRM – sztuczna inteligencja może uwydatniać kluczowe informacje dla zespołów mających kontakt z klientami, takie jak ryzyko odejścia, słabszych wyników lub możliwości rozwoju.
• ERP – Nie można pominąć dwukierunkowej integracji z systemem ERP. Ustalanie cen jest zasadniczo dyscypliną opartą na danych; niezbędne jest otrzymywanie częstych aktualizacji bogatych i dokładnych zbiorów danych z systemu ERP. I odwrotnie, rekomendacje wysyłane do systemów klienta muszą zostać włączone do ERP, aby zapewnić płynną realizację transakcji na dalszym etapie. Ponownie ścisłe integracje pomagają zapewnić bezproblemową obsługę klienta.

Wreszcie, od czasu demokratyzacji cen i nadania im najwyższego priorytetu w zakresie spójnej, zrównoważonej i sprawnej realizacji strategii firmy, najważniejsza jest integracja na poziomie doświadczenia użytkownika.

Podstawy obejmują możliwość poruszania się między systemami i udostępnianie danych wraz z pojawieniem się konwersacyjnych doświadczeń użytkowników obsługiwanych przez generatywną sztuczną inteligencję.

3. Rozpoznaj złożoność sztucznej inteligencji i korzystaj z niej mądrze

W ciągu ostatnich 20 lat sztuczna inteligencja stała się niezwykle złożona. To, co zaczęło się jako rozszerzenie modeli statystycznych, obecnie rozszerzyło się na szeroką dziedzinę składającą się z wielu subdomen, które mogą wydawać się luźno zdefiniowane lub nawet pokrywać się.

Jednak bycie ekspertem AI nie powinno być warunkiem wstępnym przyjęcia optymalizacji cen AI. W rzeczywistości pragmatyczna automatyzacja, którą można łatwo zastosować, jest lepsza niż niestrawna złożoność matematyczna.

To powiedziawszy, powinniśmy dążyć do stopniowej edukacji i sprzeciwiać się nadmiernym uproszczeniom. Dawno minęły czasy, gdy sztuczną inteligencję można było łatwo sortować według prostych wskaźników, takich jak pokolenia lub klasy modeli. Wartość biznesowa i możliwość jej dostarczenia powinny być głównym czynnikiem wpływającym na cenę sztucznej inteligencji. Na szczęście technologia może mieć charakter modułowy i zostać zintegrowana z szerszymi planami działania opartymi na wartości biznesowej.

Weźmy na przykład generatywną sztuczną inteligencję. Jak każdy model lub dziedzina, ma on mocne i słabe strony, dzięki czemu nadaje się do określonych zastosowań. Aplikacje te zazwyczaj wiążą się z niskim ryzykiem dla firmy i koncentrują się na tworzeniu lub przekształcaniu nieustrukturyzowanych danych i języka naturalnego. Sztuczna inteligencja generacji może być atutem w wycenie sztucznej inteligencji i należy traktować ją priorytetowo w zależności od oczekiwanej wartości.

Jednak podejmowanie decyzji w sprawie cen wykracza daleko poza nieustrukturyzowane dane. Aby uzyskać kompleksowe i zrównoważone rozwiązania, firmy powinny rozważyć i zintegrować inne inicjatywy i modele sztucznej inteligencji zdolne do przechwytywania wartości z cen.

5% zwrotu do dolnej linii i do 10% dodane do górnej linii. RISE, aby sprostać przyszłości cenowej TUTAJ .

Strategia cenowa stworzona z myślą o trwałości

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i ceny zmieniają się szybko, a krajobraz technologiczny i biznesowy prawdopodobnie będzie wyglądać zupełnie inaczej za trzy lata – podobnie jak Twoja strategia cenowa.

Z punktu widzenia IT modułowość, elastyczność i łatwość konserwacji są kluczem do zapewnienia trwałego sukcesu w ustalaniu cen sztucznej inteligencji. Można to zapewnić wyłącznie za pośrednictwem platformy, która może:

1. Bezproblemowo zbieraj dane w trakcie ich tworzenia w całej organizacji i u osób trzecich
2. Płynnie integruj się z systemami działania
3. Wprowadź w życie różnorodne uniwersalne lub wyspecjalizowane metodologie lub modele analizy danych, z których firmy mogą korzystać i utrzymywać w miarę ich rozwoju i ewolucji technologii.

Dzięki platformom i technologiom opartym na sztucznej inteligencji firmy mogą położyć podwaliny pod innowacje i zabezpieczyć swoją działalność na przyszłość. Powinny mieć jasne plany działania oparte na wartościach, które koncentrują się na symbiozie międzyludzkiej, integracji IT i elastyczności.