Оптимизация цен с помощью ИИ: 3 шага для повышения прибыльности

Ценообразование становится невероятно сложным. Прошли те времена, когда компании могли управлять ценообразованием один раз в год. На постоянно меняющемся рынке он должен быть динамичным, гибким и хирургическим.

Хорошей новостью является то, что технологии быстро развиваются, особенно искусственный интеллект. На протяжении многих лет ИИ развивался до такой степени, что его широта и простота внедрения вынуждают компании внедрять эту технологию в свои процессы, иначе они рискуют отстать.

В общих чертах, оптимизация цен с помощью ИИ — это способ для бизнеса упростить сложный процесс ценообразования и принимать более эффективные решения на основе данных в масштабе.

Как ИИ оптимизирует ценообразование

Менеджеры по ценообразованию, директора по продуктам и руководители продаж каждый день принимают сотни решений: какую скидку предложить покупателю; где, как и насколько повысить прейскурантные цены; какой уровень промоакции выбрать для специального мероприятия; или как реагировать на изменение цен конкурентов.

Для каждого из этих решений ИИ может анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и рекомендовать изменения, соответствующие коммерческой стратегии.

Например, ценообразование для конкретных клиентов может опираться на ИИ для выявления и сравнения с ценами аналогичных клиентов и их недавним поведением, в то время как мониторинг конкуренции может использовать ИИ для более эффективного и рационального выявления быстро меняющихся продуктов-заменителей.

Со временем компании, которые модернизируют свои процессы с помощью ИИ, постепенно приближаются к Святому Граалю ценообразования: водопадной оптимизации.

Это относится к алгоритмам, которые способны понимать и совместно оптимизировать все рычаги для каждого клиента для максимизации прибыльности: прейскурантные цены, местные корректировки, скидки, скидки и т. д.

Однако есть три ключевых шага, которые предприятиям следует предпринять, чтобы получить наилучшие результаты от оптимизации цен на ИИ.

1. Заставьте ИИ ценообразования работать совместно с людьми

Во-первых, каждая задача ценообразования требует предельной прозрачности, независимо от используемой технологической сложности.

Любая рекомендация, основанная на искусственном интеллекте, которая не может быть понята менеджерами по ценообразованию, объяснена отделом продаж и в конечном итоге передана клиентам, в конечном итоге будет отклонена.

Все заинтересованные стороны должны понимать, что делает технология, и быть обучены решать потенциальные проблемы, с которыми сталкиваются клиенты.

Кроме того, полагаться на данные необходимо, но редко достаточно для оптимизации цен. Цены быстро меняются, и не все будущие цены можно установить, только глядя на данные, особенно во многих отраслях, где нехватка данных является проблемой. Технология искусственного интеллекта для ценообразования должна иметь возможность расширять исторические или текущие данные, объединяя стратегические указания нескольких пользователей, с большой гибкостью и оперативностью.

Бизнес-лидеры также должны подготовить стратегию оптимизации цен на ИИ; вы не можете автоматизировать то, что вы не определили.

2. Интегрируйте оптимизацию цен с помощью ИИ во все каналы.

Разрозненные решения обязательно разочаруют. ИИ создает ценность не потому, что у него самый совершенный алгоритм, а потому, что он последовательно преобразует бизнес-процессы.

Подразумевается, что со временем ИИ должен быть интегрирован во все коммерческие каналы, включая CPQ, электронную коммерцию CRM и ERP. Это требование покажется знакомым компаниям с большой омниканальной динамикой.

Благодаря интеграции ИИ дает больше, чем просто цену; это способ последовательного преобразования процессов. Рассмотрим эти примеры:

• CPQ – рекомендации ИИ могут стимулировать утверждение рабочего процесса, гарантируя, что как можно больше предложений будет предоставлено без систематических ручных утверждений от руководителей продаж, что сокращает время выполнения работ.
• Портал электронной коммерции . ИИ может понимать прошлые транзакции клиентов и текущий опыт покупок, повышая точность и удобство рекомендаций по дополнительным/перекрестным продажам.
• CRM – искусственный интеллект может предоставить командам, работающим с клиентами, важную информацию, например, о рисках оттока, низкой производительности или возможностях роста.
• ERP . Не следует упускать из виду двустороннюю интеграцию с ERP. Ценообразование по своей сути является дисциплиной, основанной на данных; Получение частых обновлений обширных и точных наборов данных из ERP имеет важное значение. И наоборот, рекомендации, отправляемые в системы клиентов, должны быть включены в ERP, чтобы обеспечить беспрепятственное выполнение последующих транзакций. Опять же, тесная интеграция помогает обеспечить бесперебойное взаимодействие с клиентом.

Наконец, поскольку демократизация ценообразования и превращение его в главный приоритет для последовательного, устойчивого и гибкого выполнения стратегии компании, интеграция на уровне пользовательского опыта имеет первостепенное значение.

Основы включают в себя возможность навигации между системами и обмен данными, а также появление диалогового пользовательского интерфейса на основе генеративного искусственного интеллекта.

3. Осознайте сложность ИИ и используйте его с умом

За последние 20 лет ИИ стал чрезвычайно сложным. То, что начиналось как расширение статистических моделей, теперь превратилось в широкую область, состоящую из множества поддоменов, которые могут показаться слабо определенными или даже перекрывающимися.

Тем не менее, наличие эксперта в области ИИ не должно быть обязательным условием для оптимизации цен на ИИ. На самом деле, прагматичная автоматизация, которую можно легко внедрить, лучше, чем неудобоваримая математическая сложность.

Тем не менее, мы должны стремиться к постепенному образованию и противостоять чрезмерному упрощению. Прошли те времена, когда ИИ можно было легко сортировать по простым показателям, таким как поколения или классы моделей. Ценность бизнеса и возможность его реализации должны быть основным фактором ценообразования на ИИ. К счастью, технология может быть модульной и интегрирована в более широкие дорожные карты, ориентированные на создание ценности для бизнеса.

Возьмем, к примеру, генеративный ИИ. Как и каждая модель или предметная область, она имеет сильные и слабые стороны, которые делают ее подходящей для определенных приложений. Эти приложения обычно несут низкий риск для бизнеса и ориентированы на создание или преобразование неструктурированных данных и естественного языка. ИИ поколения может стать активом при ценообразовании на ИИ, и ему следует отдавать приоритет в зависимости от ожидаемой ценности.

Однако принятие решений в области ценообразования выходит далеко за рамки неструктурированных данных. Для комплексных и устойчивых решений компаниям следует рассмотреть и интегрировать другие инициативы и модели искусственного интеллекта, способные получить выгоду от ценообразования.

5% возвращается к вашей прибыли и до 10% добавляется к вашей прибыли. ПОДНИМИТЕСЬ, чтобы встретить будущее ценообразования ЗДЕСЬ .

Ценовая стратегия, рассчитанная на длительный срок

И ИИ, и ценообразование быстро меняются, и через три года технологический и бизнес-ландшафт, скорее всего, будет выглядеть совершенно иначе, как и ваша ценовая стратегия.

С точки зрения ИТ, модульность, гибкость и удобство обслуживания являются ключом к обеспечению устойчивого успеха в ценообразовании ИИ. Это может быть реализовано только через платформу, которая может:

1. Беспрепятственный сбор данных по мере их создания в организации и у третьих сторон.
2. Беспрепятственная интеграция в системы действий
3. Внедрите в жизнь множество универсальных или специализированных методологий или моделей обработки данных, которые компании могут использовать и поддерживать по мере своего роста и развития технологий.

Благодаря платформам и технологиям на основе искусственного интеллекта компании могут заложить основу для инноваций и обеспечить уверенность в будущем своего бизнеса. У них должны быть четкие дорожные карты, основанные на ценностях, которые сосредоточены на человеческом симбиозе, интеграции ИТ и гибкости.