AI 价格优化：提高盈利能力的 3 个步骤

定价变得异常复杂。 公司每年管理一次定价的日子已经一去不复返了。 在不断变化的市场中，它需要动态、敏捷和外科手术。

好消息是技术正在快速发展，尤其是人工智能。 多年来，人工智能已经日趋成熟，其广泛性和易于采用性迫使公司将技术实施到他们的流程中，否则就有落后的风险。

从广义上讲，人工智能价格优化是企业简化复杂定价流程并大规模做出更好的数据驱动决策的一种方式。

人工智能如何优化定价

定价经理、产品总监和销售主管每天都会做出数百个决定：向客户提供哪些折扣； 在何处、如何以及多少提高标价； 特别活动的目标促销级别； 或者如何应对竞争对手的价格变化。

对于每一个决策，人工智能都可以分析大量数据，识别模式，并建议遵循商业策略的变更。

例如，针对特定客户的定价可以依靠人工智能来识别和比较类似客户的价格及其最近的行为，而竞争监控可以使用人工智能来更有效、更合理地识别快速变化的替代产品。

随着时间的推移，利用人工智能实现流程现代化的公司逐渐接近定价圣杯：瀑布优化。

这是指能够理解并共同优化每个客户的所有杠杆以最大化盈利能力的算法：标价、本地调整、折扣、回扣等。

然而，企业应该采取三个关键步骤才能从人工智能价格优化中获得最佳结果。

1.让定价人工智能与人类协同工作

首先，无论采用何种技术，每项定价任务都需要极高的透明度。

任何人工智能驱动的建议如果无法被定价经理理解、无法被销售团队解释并最终传达给客户，最终都会被拒绝。

所有利益相关者都必须了解该技术的作用，并接受培训以解决客户面临的潜在挑战。

此外，依赖数据是必要的，但对于价格优化来说还不够。 定价瞬息万变，并非所有未来价格都可以仅通过查看数据来确定，尤其是在数据稀缺成为挑战的许多行业中。 用于定价的人工智能技术必须能够通过整合多个用户的战略方向来扩展历史或当前数据，并具有极大的灵活性和敏捷性。

企业领导者还应该准备好人工智能价格优化策略； 你不能自动化你没有定义的东西。

2、将AI价格优化融入全渠道

孤立的解决方案注定会令人失望。 人工智能创造价值不是因为它拥有最先进的算法，而是因为它持续改变业务流程。

言下之意是，随着时间的推移，人工智能必须融入所有商业渠道，包括CPQ、CRM电商、ERP等。 对于拥有大型全渠道动态的公司来说，这一要求听起来很熟悉。

通过集成，人工智能提供的不仅仅是价格； 这是一种持续改变流程的方法。 考虑这些例子：

• CPQ –人工智能建议可以推动工作流程审批，确保在无需销售主管系统手动审批的情况下提供尽可能多的报价，从而缩短周转时间。
• 电子商务门户——人工智能可以了解客户过去的交易和当前的购物体验，提高追加销售/交叉销售建议的准确性和用户体验。
• CRM – 人工智能可以向面向客户的团队强调关键洞察，例如客户流失风险、绩效不佳或增长机会。
• ERP –与 ERP 的双向集成不容忽视。 定价从根本上来说是一门数据驱动的学科； 从 ERP 接收丰富且准确的数据集的频繁更新至关重要。 相反，发送给客户系统的建议必须纳入 ERP，以确保下游交易的无缝执行。 同样，紧密集成有助于提供无缝的 CX。

最后，由于定价民主化并使其成为公司战略一致、可持续和敏捷执行的首要任务，因此用户体验级别的集成至关重要。

基础功能包括在系统之间导航和数据共享的能力，以及由生成人工智能支持的对话式用户体验的出现。

3.认识人工智能的复杂性，明智地使用它

过去 20 年来，人工智能变得极其复杂。 最初是统计模型的扩展，现在已经扩展到一个由许多子域组成的广泛领域，这些子域可能看起来松散定义甚至重叠。

然而，成为人工智能专家不应成为采用人工智能价格优化的先决条件。 事实上，易于采用的实用自动化比难以消化的复杂数学要好。

也就是说，我们应该努力实行渐进式教育，抵制过于简单化。 人工智能可以通过世代或模型类别等简单指标轻松排序的日子已经一去不复返了。 商业价值和提供商业价值的能力应该是人工智能定价的主要驱动力。 幸运的是，该技术可以模块化并集成到更广泛的业务价值驱动的路线图中。

以生成式人工智能为例。 与每个模型或领域一样，它也有优点和缺点，使其适合某些应用程序。 这些应用程序通常对业务风险较低，并且专注于非结构化数据和自然语言的创建或转换。 Gen AI 可以成为人工智能定价的一项资产，应根据预期价值确定优先顺序。

然而，定价决策远远超出了非结构化数据的范围。 对于全面且可持续的解决方案，公司应考虑并整合其他能够从定价中获取价值的人工智能计划和模型。

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持久的定价策略

人工智能和定价都在快速变化，三年后技术和商业格局可能会发生巨大变化，您的定价策略也将发生巨大变化。

从 IT 角度来看，模块化、灵活性和可维护性是确保人工智能定价可持续成功的关键。 这只能通过一个平台来实现，该平台可以：

1. 无缝收集整个组织和第三方创建的数据
2. 无缝集成到行动系统中
3. 实现各种通用或专业的方法或数据科学模型，公司可以随着其发展和技术的发展而使用和维护这些模型。

借助人工智能驱动的平台和技术，公司可以为创新和面向未来的业务奠定基础。 他们应该有清晰的价值驱动路线图，重点关注人类共生、IT 集成和灵活性。