AI 價格優化：提高獲利能力的 3 個步驟

定價變得異常複雜。 公司每年管理一次定價的日子已經一去不復返了。 在不斷變化的市場中，它需要動態、敏捷和外科手術。

好消息是科技正在快速發展，尤其是人工智慧。 多年來，人工智慧已經日趨成熟，其廣泛性和易於採用性迫使公司將技術實施到他們的流程中，否則就有落後的風險。

從廣義上講，人工智慧價格優化是企業簡化複雜定價流程並大規模做出更好的數據驅動決策的一種方式。

人工智慧如何優化定價

定價經理、產品總監和銷售主管每天都會做出數百個決定：提供客戶哪些折扣； 在何處、如何、多少提高標價； 特別活動的目標促銷等級； 或如何因應競爭對手的價格變動。

對於每一個決策，人工智慧都可以分析大量數據，識別模式，並建議遵循商業策略的變更。

例如，針對特定客戶的定價可以依靠人工智慧來識別和比較類似客戶的價格及其最近的行為，而競爭監控可以使用人工智慧來更有效、更合理地識別快速變化的替代產品。

隨著時間的推移，利用人工智慧實現流程現代化的公司逐漸接近定價聖杯：瀑布優化。

這是指能夠理解並共同優化每個客戶的所有槓桿以最大化盈利能力的演算法：標價、本地調整、折扣、回扣等。

然而，企業應該採取三個關鍵步驟才能從人工智慧價格優化中獲得最佳結果。

1.讓定價人工智慧與人類協同工作

首先，無論採用何種技術，每項定價任務都需要極高的透明度。

任何人工智慧驅動的建議如果無法被定價經理理解、無法被銷售團隊解釋並最終傳達給客戶，最終都會被拒絕。

所有利害關係人必須了解該技術的作用，並接受培訓以解決客戶面臨的潛在挑戰。

此外，依賴數據是必要的，但對於價格優化來說還不夠。 定價瞬息萬變，並非所有未來價格都可以僅透過查看數據來確定，尤其是在數據稀缺成為挑戰的許多行業中。 用於定價的人工智慧技術必須能夠透過整合多個用戶的策略方向來擴展歷史或當前數據，並具有極大的靈活性和敏捷性。

企業領導者也應該準備好人工智慧價格優化策略； 你不能自動化你沒有定義的東西。

2、將AI價格優化融入全通路

孤立的解決方案注定會令人失望。 人工智慧創造價值不是因為它擁有最先進的演算法，而是因為它持續改變業務流程。

言下之意是，隨著時間的推移，人工智慧必須融入所有商業管道，包括CPQ、CRM電商、ERP等。 對於擁有大型全通路動態的公司來說，這項要求聽起來很熟悉。

透過集成，人工智慧提供的不僅僅是價格； 這是一種持續改變流程的方法。 考慮這些例子：

• CPQ –人工智慧建議可以推動工作流程審批，確保在無需銷售主管系統手動批准的情況下提供盡可能多的報價，從而縮短週轉時間。
• 電子商務入口網站－人工智慧可以了解客戶過去的交易和目前的購物體驗，提高追加銷售/交叉銷售建議的準確性和使用者體驗。
• CRM – 人工智慧可以向客戶導向的團隊強調關鍵洞察，例如客戶流失風險、績效不佳或成長機會。
• ERP –與 ERP 的雙向整合不容忽視。 定價從根本上來說是一門數據驅動的學科； 從 ERP 接收豐富且準確的資料集的頻繁更新至關重要。 相反，發送給客戶系統的建議必須納入 ERP，以確保下游交易的無縫執行。 同樣，緊密整合有助於提供無縫的 CX。

最後，由於定價民主化並使其成為公司策略一致、可持續和敏捷執行的首要任務，因此使用者體驗層級的整合至關重要。

基礎功能包括在系統之間導航和資料共享的能力，以及由生成人工智慧支援的對話式使用者體驗的出現。

3.認識人工智慧的複雜性，明智地使用它

過去 20 年來，人工智慧變得極為複雜。 最初是統計模型的擴展，現在已擴展到由許多子域組成的廣泛領域，這些子域可能看起來鬆散定義甚至重疊。

然而，成為人工智慧專家不應成為採用人工智慧價格優化的先決條件。 事實上，易於採用的實用自動化比難以消化的複雜數學更好。

也就是說，我們應該努力實行漸進式教育，抵制過於簡化。 人工智慧可以透過世代或模型類別等簡單指標輕鬆排序的日子已經一去不復返了。 商業價值和提供商業價值的能力應該是人工智慧定價的主要驅動力。 幸運的是，該技術可以模組化並整合到更廣泛的業務價值驅動的路線圖中。

以生成式人工智慧為例。 與每個模型或領域一樣，它也有優點和缺點，使其適合某些應用程式。 這些應用程式通常對業務風險較低，並且專注於非結構化資料和自然語言的創建或轉換。 Gen AI 可以成為人工智慧定價的一項資產，應根據預期價值確定優先順序。

然而，定價決策遠遠超出了非結構化資料的範圍。 對於全面且永續的解決方案，公司應考慮並整合其他能夠從定價中獲取價值的人工智慧計畫和模型。

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持久的定價策略

人工智慧和定價都在快速變化，三年後技術和商業格局可能會發生巨大變化，您的定價策略也將發生巨大變化。

從 IT 角度來看，模組化、靈活性和可維護性是確保人工智慧定價可持續成功的關鍵。 這只能透過一個平台來實現，該平台可以：

1. 無縫收集整個組織和第三方創建的數據
2. 無縫整合到行動系統中
3. 實現各種通用或專業的方法或資料科學模型，公司可以隨著其發展和技術的發展而使用和維護這些模型。

借助人工智慧驅動的平台和技術，公司可以為創新和麵向未來的業務奠定基礎。 他們應該有清晰的價值驅動路線圖，並專注於人類共生、IT 整合和靈活性。