Otimização de preços com IA: 3 etapas para melhor lucratividade

Os preços estão ficando incrivelmente complexos. Já se foi o tempo em que as empresas podiam gerenciar os preços uma vez por ano. Num mercado em constante mudança, precisa ser dinâmico, ágil e cirúrgico.

A boa notícia é que a tecnologia está evoluindo rapidamente, especialmente a inteligência artificial. A IA tem amadurecido ao longo dos anos, ao ponto de a sua amplitude e facilidade de adoção forçarem as empresas a implementar a tecnologia nos seus processos ou correm o risco de ficar para trás.

Em termos gerais, a otimização de preços por IA é uma forma de as empresas simplificarem o complexo processo de precificação e tomarem melhores decisões baseadas em dados em grande escala.

Como a IA otimiza os preços

Gerentes de preços, diretores de produtos e líderes de vendas tomam centenas de decisões todos os dias: qual desconto oferecer a um cliente; onde, como e quanto aumentar os preços de tabela; qual nível de promoção atingir para evento especial; ou como responder a uma mudança de preço do concorrente.

Para cada uma dessas decisões, a IA pode analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e recomendar mudanças que sigam uma estratégia comercial.

Por exemplo, os preços específicos do cliente podem basear-se na IA para identificar e comparar com preços de clientes semelhantes e o seu comportamento recente, enquanto a monitorização da concorrência pode utilizar a IA para identificar produtos substitutos em rápida mudança de forma mais eficiente e racional.

Com o tempo, as empresas que modernizam seus processos com IA ficam cada vez mais próximas do Santo Graal dos preços: a otimização em cascata.

Refere-se a algoritmos capazes de compreender e otimizar conjuntamente todas as alavancas de cada cliente para maximizar a lucratividade: preços de tabela, ajustes locais, descontos, abatimentos, etc.

No entanto, existem três etapas principais que as empresas devem seguir para obter os melhores resultados da otimização de preços de IA.

1. Faça com que a IA de precificação funcione em conjunto com os humanos

Primeiro, toda tarefa de precificação exige extrema transparência, independentemente da sofisticação tecnológica empregada.

Qualquer recomendação baseada em IA que não possa ser compreendida pelos gerentes de preços, explicada pela equipe de vendas e, em última análise, transmitida aos clientes será rejeitada.

Todas as partes interessadas devem compreender o que a tecnologia faz e ser treinadas para enfrentar potenciais desafios enfrentados pelos clientes.

Além disso, confiar em dados é necessário, mas raramente é suficiente para otimizar preços. Os preços mudam rapidamente e nem todos os preços futuros podem ser definidos olhando apenas para os dados, especialmente em muitos setores onde a escassez de dados é um desafio. A tecnologia de IA para precificação deve ser capaz de ampliar dados históricos ou atuais, incorporando orientação estratégica de múltiplos usuários, com grande flexibilidade e agilidade.

Os líderes empresariais também devem vir preparados com uma estratégia de otimização de preços de IA; você não pode automatizar o que não definiu.

2. Integre a otimização de preços de IA em todos os canais

Soluções isoladas certamente decepcionarão. A IA cria valor não porque possui o algoritmo mais avançado, mas porque transforma os processos de negócios de forma consistente.

A implicação é que, com o tempo, a IA deve ser integrada em todos os canais comerciais, incluindo CPQ, CRM e-commerce e ERP. Este requisito soará familiar para empresas com grande dinâmica omnicanal.

Através da integração, a IA oferece mais do que um preço; é uma forma de transformar processos de forma consistente. Considere estes exemplos:

• CPQ – As recomendações de IA podem impulsionar aprovações de fluxo de trabalho, garantindo que o maior número possível de cotações seja entregue sem aprovações manuais sistemáticas dos líderes de vendas, reduzindo os tempos de resposta.
• Portal de comércio eletrônico – a IA pode entender as transações anteriores e a experiência de compra atual dos clientes, melhorando a precisão e a experiência do usuário nas recomendações de upsell/venda cruzada.
• CRM – A IA pode destacar insights críticos para as equipes que atendem o cliente, como riscos de rotatividade, baixo desempenho ou oportunidades de crescimento.
• ERP – A integração bidirecional com um ERP não deve ser esquecida. A precificação é fundamentalmente uma disciplina baseada em dados; receber atualizações frequentes de conjuntos de dados ricos e precisos do ERP é essencial. Por outro lado, as recomendações enviadas aos sistemas do cliente devem ser incorporadas ao ERP para garantir a execução contínua das transações downstream. Mais uma vez, integrações estreitas ajudam a fornecer uma CX perfeita.

Finalmente, desde a democratização dos preços e tornando-os uma prioridade máxima para a execução consistente, sustentável e ágil da estratégia de uma empresa, a integração ao nível da experiência do utilizador é fundamental.

Os princípios básicos incluem a capacidade de navegar entre sistemas e compartilhamento de dados com o surgimento de experiências de conversação do usuário alimentadas por IA generativa.

3. Reconheça a complexidade da IA, use-a com sabedoria

A IA tornou-se extremamente complexa nos últimos 20 anos. O que começou como extensões de modelos estatísticos expandiu-se agora para um vasto campo composto por muitos subdomínios que podem parecer vagamente definidos ou mesmo sobrepostos.

No entanto, ser um especialista em IA não deveria ser um pré-requisito para adotar a otimização de preços de IA. Na verdade, a automação pragmática que pode ser facilmente adotada é melhor do que a complexidade matemática indigestível.

Dito isto, devemos lutar por uma educação gradual e resistir à simplificação excessiva. Já se foi o tempo em que a IA podia ser facilmente classificada por métricas simples, como gerações ou classes de modelo. O valor comercial e a capacidade de fornecê-lo devem ser o principal motivador para a precificação da IA. Felizmente, a tecnologia pode ser modular e integrada em roteiros mais amplos orientados para o valor empresarial.

Tomemos como exemplo a IA generativa. Como todo modelo ou domínio, ele apresenta pontos fortes e fracos que o tornam adequado para determinadas aplicações. Esses aplicativos normalmente apresentam baixo risco para os negócios e se concentram na criação ou transformação de dados não estruturados e linguagem natural. A Gen AI pode ser uma vantagem na precificação da IA ​​e deve ser priorizada dependendo do valor esperado.

No entanto, a tomada de decisões em matéria de preços vai muito além dos dados não estruturados. Para soluções abrangentes e sustentáveis, as empresas devem considerar e integrar outras iniciativas e modelos de IA capazes de capturar valor dos preços.

5% de volta ao seu resultado final e até 10% adicionados ao seu resultado final. RISE para conhecer o futuro dos preços AQUI .

Uma estratégia de preços construída para durar

Tanto a IA como os preços estão a mudar rapidamente, e o cenário tecnológico e empresarial deverá parecer tremendamente diferente daqui a três anos – e o mesmo acontecerá com a sua estratégia de preços.

Do ponto de vista da TI, modularidade, flexibilidade e facilidade de manutenção são fundamentais para garantir o sucesso sustentável na precificação da IA. Isso só pode ser entregue por meio de uma plataforma que possa:

1. Colete dados de forma integrada à medida que eles são criados em toda a organização e em terceiros
2. Integre-se perfeitamente em sistemas de ação
3. Dê vida a uma variedade de metodologias ou modelos de ciência de dados universais ou especializados que as empresas podem usar e manter à medida que crescem e à medida que a tecnologia evolui.

Com plataformas e tecnologias baseadas em IA, as empresas podem estabelecer as bases para a inovação e preparar os seus negócios para o futuro. Devem ter roteiros claros orientados para o valor que se concentrem na simbiose humana, na integração de TI e na flexibilidade.