Yapay zeka fiyat optimizasyonu: Daha iyi kârlılık için 3 adım

Fiyatlandırma inanılmaz derecede karmaşık hale geliyor. Şirketlerin yılda bir kez fiyatlandırmayı yönetebildiği günler geride kaldı. Sürekli değişen bir pazarda dinamik, çevik ve cerrahi olması gerekiyor.

İyi haber şu ki teknoloji, özellikle de yapay zeka hızla gelişiyor. Yapay zeka yıllar geçtikçe, kapsamının ve benimsenme kolaylığının şirketleri teknolojiyi kendi süreçlerinde uygulamaya zorladığı veya geride kalma riskiyle karşı karşıya kaldığı noktaya kadar olgunlaşıyor.

Genel anlamda yapay zeka fiyat optimizasyonu, işletmelerin karmaşık fiyatlandırma sürecini kolaylaştırmasının ve geniş ölçekte daha iyi veriye dayalı kararlar almasının bir yoludur.

Yapay zeka fiyatlandırmayı nasıl optimize ediyor?

Fiyatlandırma yöneticileri, ürün direktörleri ve satış liderleri her gün yüzlerce karar verir: müşteriye hangi indirimin teklif edileceği; liste fiyatlarının nerede, nasıl ve ne kadar artırılacağı; özel etkinlik için hangi promosyon düzeyinin hedefleneceği; veya bir rakibin fiyat değişikliğine nasıl tepki verileceği.

Yapay zeka, bu kararların her biri için büyük miktarda veriyi analiz edebilir, kalıpları belirleyebilir ve ticari bir stratejiyi takip eden değişiklikler önerebilir.

Örneğin, müşteriye özel fiyatlandırma, benzer müşterilerin fiyatlarını ve son davranışlarını belirlemek ve bunlarla karşılaştırmak için yapay zekaya güvenebilirken, rekabet izleme, hızla değişen ikame ürünleri daha verimli ve rasyonel bir şekilde belirlemek için yapay zekayı kullanabilir.

Süreçlerini yapay zekayla modernleştiren şirketler zamanla fiyatlandırmanın kutsal kasesine, yani şelale optimizasyonuna giderek daha fazla yaklaşıyor.

Bu, kârlılığı en üst düzeye çıkarmak için her müşteri için tüm araçları (liste fiyatları, yerel ayarlamalar, indirimler, indirimler vb.) anlama ve ortaklaşa optimize etme kapasitesine sahip algoritmaları ifade eder.

Ancak işletmelerin yapay zeka fiyat optimizasyonundan en iyi sonuçları almak için atması gereken üç temel adım var.

1. Fiyatlandırma yapay zekasının insanlarla uyum içinde çalışmasını sağlayın

İlk olarak, kullanılan teknolojik gelişmişlik ne olursa olsun, her fiyatlandırma görevi aşırı şeffaflık gerektirir.

Fiyatlandırma yöneticileri tarafından anlaşılamayan, satış ekibi tarafından açıklanamayan ve sonuçta müşterilere iletilemeyen yapay zeka destekli öneriler eninde sonunda reddedilecektir.

Tüm paydaşların teknolojinin ne yaptığını anlamaları ve müşterilerin karşılaşabileceği potansiyel zorlukların üstesinden gelmek için eğitilmeleri gerekir.

Ayrıca verilere güvenmek gereklidir, ancak fiyat optimizasyonu için nadiren yeterlidir. Fiyatlandırma hızla değişiyor ve özellikle veri kıtlığının sorun olduğu birçok sektörde gelecekteki fiyatların tümü yalnızca verilere bakarak belirlenemez. Fiyatlandırmaya yönelik yapay zeka teknolojisi, büyük bir esneklik ve çeviklikle birden fazla kullanıcının stratejik yönlendirmesini birleştirerek geçmiş veya güncel verileri genişletebilmelidir.

İş liderleri ayrıca bir yapay zeka fiyat optimizasyon stratejisine hazırlıklı olarak gelmelidir; tanımlamadığınız şeyi otomatikleştiremezsiniz.

2. Yapay zeka fiyat optimizasyonunu tüm kanallara entegre edin

Silolanmış çözümler hayal kırıklığı yaratmaya mahkumdur. Yapay zeka, en gelişmiş algoritmaya sahip olduğu için değil, iş süreçlerini tutarlı bir şekilde dönüştürdüğü için değer yaratır.

Bunun anlamı, zamanla yapay zekanın CPQ, CRM e-ticaret ve ERP dahil tüm ticari kanallara entegre edilmesi gerektiğidir. Bu gereksinim, büyük çok kanallı dinamiklere sahip şirketlere tanıdık gelecektir.

Entegrasyon sayesinde yapay zeka bir fiyattan fazlasını sunar; süreçleri tutarlı bir şekilde dönüştürmenin bir yoludur. Şu örnekleri göz önünde bulundurun:

• CPQ – AI önerileri iş akışı onaylarını destekleyebilir, satış liderlerinden sistematik manuel onaylar olmadan mümkün olduğunca çok sayıda teklifin teslim edilmesini sağlayarak geri dönüş sürelerini kısaltabilir.
• E-ticaret portalı – Yapay zeka, müşterilerin geçmiş işlemlerini ve mevcut alışveriş deneyimlerini anlayarak üst satış/çapraz satış önerilerinin doğruluğunu ve kullanıcı deneyimini iyileştirebilir.
• CRM – Yapay zeka, müşteriyle yüz yüze kalan ekiplere, kayıp riskleri, düşük performans veya büyüme fırsatları gibi kritik öngörüleri vurgulayabilir.
• ERP – Bir ERP ile çift yönlü entegrasyon göz ardı edilmemelidir. Fiyatlandırma temelde veriye dayalı bir disiplindir; ERP'den zengin ve doğru veri kümelerinin sık sık güncellenmesi çok önemlidir. Diğer taraftan, alt işlem işlemlerinin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlamak için müşteri sistemlerine gönderilen tavsiyelerin ERP'ye dahil edilmesi gerekir. Yine sıkı entegrasyonlar kusursuz CX sağlanmasına yardımcı olur.

Son olarak, fiyatlandırmanın demokratikleştirilmesi ve bir şirketin stratejisinin tutarlı, sürdürülebilir ve çevik bir şekilde uygulanması için bunu birinci öncelik haline getirmesi nedeniyle, kullanıcı deneyimi düzeyinde entegrasyon çok önemlidir.

Temel özellikler arasında sistemler arasında gezinme yeteneği ve üretken yapay zeka tarafından desteklenen konuşmaya dayalı kullanıcı deneyimlerinin ortaya çıkmasıyla veri paylaşımı yer alıyor.

3. Yapay zekanın karmaşıklığının farkına varın ve onu akıllıca kullanın

Yapay zeka son 20 yılda çok karmaşık hale geldi. İstatistiksel modellerin uzantıları olarak başlayan şey, artık gevşek bir şekilde tanımlanmış ve hatta örtüşen görünebilen birçok alt alandan oluşan geniş bir alana yayıldı.

Ancak yapay zeka uzmanı olmak, yapay zeka fiyat optimizasyonunu benimsemek için bir ön koşul olmamalıdır. Aslında kolaylıkla benimsenebilecek pragmatik otomasyon, sindirilemez matematiksel karmaşıklıktan daha iyidir.

Bununla birlikte, kademeli eğitim için çabalamalı ve aşırı basitleştirmeye direnmeliyiz. Yapay zekanın nesiller veya model sınıfları gibi basit ölçümlere göre kolayca sıralanabildiği günler geride kaldı. İş değeri ve bunu sunma yeteneği, yapay zekanın fiyatlandırılmasında birincil etken olmalıdır. Neyse ki teknoloji modüler olabilir ve daha geniş iş değeri odaklı yol haritalarına entegre edilebilir.

Örnek olarak üretken yapay zekayı ele alalım. Her model veya etki alanı gibi, onu belirli uygulamalara uygun kılan güçlü ve zayıf yönlerle birlikte gelir. Bu uygulamalar genellikle iş açısından düşük risk taşır ve yapılandırılmamış verilerin ve doğal dilin oluşturulmasına veya dönüştürülmesine odaklanır. Nesil yapay zeka, yapay zekanın fiyatlandırılmasında bir varlık olabilir ve beklenen değere göre önceliklendirilmelidir.

Ancak fiyatlandırmada karar verme, yapılandırılmamış verilerin çok ötesine geçer. Kapsamlı ve sürdürülebilir çözümler için şirketler, fiyatlandırmadan değer elde edebilecek diğer yapay zeka girişimlerini ve modellerini dikkate almalı ve entegre etmelidir.

%5'i alt satırınıza geri döner ve %10'a kadarı üst satırınıza eklenir. BURADA fiyatlandırmanın geleceğini karşılamak için RISE'ı kullanın .

Uzun süre dayanacak şekilde oluşturulmuş bir fiyatlandırma stratejisi

Hem yapay zeka hem de fiyatlandırma hızla değişiyor ve teknoloji ve iş ortamı muhtemelen bundan üç yıl sonra çok farklı görünecek - fiyatlandırma stratejiniz de öyle.

BT açısından bakıldığında modülerlik, esneklik ve sürdürülebilirlik, yapay zeka fiyatlandırmasında sürdürülebilir başarının anahtarıdır. Bu yalnızca şunları yapabilen bir platform aracılığıyla sağlanabilir:

1. Kuruluş genelinde ve üçüncü taraflarda oluşturulan verileri sorunsuz bir şekilde toplayın
2. Eylem sistemlerine sorunsuz bir şekilde entegre olun
3. Şirketlerin büyüdükçe ve teknoloji geliştikçe kullanabileceği ve sürdürebileceği çeşitli evrensel veya özel metodolojileri veya veri bilimi modellerini hayata geçirin.

Yapay zeka destekli platformlar ve teknolojiler sayesinde şirketler inovasyonun temelini oluşturabilir ve işlerini geleceğe hazır hale getirebilir. İnsan simbiyozuna, BT entegrasyonuna ve esnekliğe odaklanan, değer odaklı net yol haritalarına sahip olmaları gerekir.