Большинство людей знакомы с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным интеллектом (МИ) - терминами, которые используются как взаимозаменяемые для описания области компьютерных наук, в которой машины программируются для выполнения задач, требующих определенного уровня человеческого интеллекта. В настоящее время ученые-компьютерщики создали методику, называемую машинным обучением (МL), в рамках которой вычислительные алгоритмы обучаются интерпретировать данные, учиться на них, использовать их и действовать в соответствии с ними.
Потенциал ценообразования на основе ИИ составляет 500 млрд. долл. на мировом рынке, и, как отмечается в статье Forbes, использование ИИ для автоматизации правил ценообразования в системах управления доходами может увеличить доход до 5% менее чем за год. ИИ способны существенно изменить ценообразование в сфере B2B, особенно если учесть, что по результатам исследования, проведенного более чем 1700 руководителями компаний, 85% руководителей B2B-компаний считают, что их решения по ценообразованию нуждаются в улучшении. Однако только 15% из них располагают эффективными инструментами для этого.
ИИ может дать B2B конкурентное преимущество в области ценообразования, особенно тем, кто добавляет машинное обучение в свой арсенал инструментов.Вот как B2B-компании уже используют ИИ и ML для улучшения ценообразования и управления доходами:
- Ориентация на оптимизацию цен
Установление точных цен является сложной задачей для большинства B2B-компаний из-за сложности имеющихся внутренних и внешних данных. Машинное обучение позволяет быстро и точно анализировать большие объемы данных и даже получать выводы, которые могут стать ориентиром для дальнейшего развития бизнеса. Используя этот подход, компании могут максимизировать прибыль, применяя ценностно-ориентированное ценообразование и оптимальное выравнивание цен, поскольку лица, принимающие решения, лучше понимают готовность клиента платить (WTP), а также его поведение в зависимости от различных ценовых стратегий.
2. Выявление закономерностей и особенностей ценообразования
ИИ используется для того, чтобы помочь компаниям интерпретировать закономерности и тенденции, связанные с колебаниями цен, объемов и ассортимента, - область, которая оказалась сложной для многих B2B-компаний. ИИ может обеспечить оптимизацию цен в режиме реального времени с учетом условий местного рынка и конкурентной информации. Например, Wise Athena - это программное обеспечение для потребительских товаров (CPG), которое помогает компаниям определять оптимальные цены на свою продукцию и принимать решения по стимулированию торговли. Для этого программное обеспечение рассчитывает цены на основе эконометрики и предиктивного ИИ.
С помощью машинного обучения такое программное обеспечение собирает данные из многих источников. В качестве примеров рассматриваемых данных можно привести следующие:
- Анализ выигрышей и проигрышей
- Исторические сделки
- Цены конкурентов
- Деятельность клиентов
- Информация о клиенте
- Подписки
- История покупок и сделок по клиентам
- Качественные исследования, включая обзоры и отзывы клиентов, тенденции рынка и т.д.
С помощью искусственного интеллекта эти предписывающие и прогнозирующие данные используются для принятия более качественных и быстрых решений, а в некоторых случаях даже для автоматизации правил ценообразования. В отрасли ценообразования хорошо известно, что компании, использующие передовые методы искусственного интеллекта для автоматизации правил ценообразования и обеспечения изменения договорных цен, часто отмечают существенное увеличение выручки.
3. Кластеризация клиентов с помощью мелкозернистой сегментации клиентов
ИИ может помочь компаниям лучше сегментировать клиентов, выявить факторы, определяющие их ценность, и обеспечить динамическое ценообразование. Модели склонности по персоналиям клиентов помогают компаниям предсказать, какие группы клиентов с большей вероятностью примут решение воспользоваться ценовым предложением или ценовым пакетом. Эти модели используют предиктивную аналитику, которая на основе машинного обучения предсказывает вероятность действий конкретного клиента на основе ценовых предложений или других стимулов.
Благодаря мелкозернистой сегментации клиентов модели склонности позволяют повысить уровень удержания клиентов, снизить их отток и получить более полную информацию о предпочтениях и поведении клиентов в прошлом. С помощью этих данных можно предсказать готовность клиента платить, а затем провести сегментацию и установить соответствующую цену.
"Используя точки данных из разрозненных источников, алгоритм ИИ может разработать высокоэффективную маркетинговую сегментацию и целевые группы клиентов на основе истории покупок, оттока, потенциала и других моделей поведения лояльности", - предлагает Бенджамин Гарден,. "Используя ИИ, мы можем видеть сквозь сложность данных и извлекать полезные для бизнеса идеи".
3. Повышение эффективности скидок и возвратов
В настоящее время ИИ используется для определения эффективности скидок в зависимости от сегмента клиентов и типа скидки. Компании используют ИИ для анализа эффективности скидок, сопоставляя размер сделки с размером предоставленных скидок и выявляя отклонения, когда скидки были предоставлены в результате внутренних переговоров. Выявление эффективности скидок и возвратов позволяет компании сосредоточиться на пресечении утечек выручки.
Компании также используют ИИ для измерения влияния каннибализации через регрессию категории-SKU, а также влияния самой скидки, что обеспечивает более точный расчет реального или потенциального ROI и проникновения акции.
По словам Гардена, компании используют ИИ и для построения рекламных стратегий. "С помощью искусственного интеллекта компании могут определить идеальную ставку скидки и создать более целевые, выгодные и ориентированные на продажи рекламные акции", - поясняет он.
4. Эффективные продажи
Повышение продаж существующей клиентской базе чаще всего является наилучшим рычагом, которым располагает компания для роста своей прибыли. ИИ помогает компаниям выявлять возможности для перекрестных и дополнительных продаж продуктов или услуг, которые могут заинтересовать существующих клиентов.
Общие проблемы при реализации стратегии ценообразования на основе искусственного интеллекта
Хотя есть компании B2B и B2C, которые эффективно используют стратегию ценообразования на основе искусственного интеллекта для максимизации доходов, существуют проблемы, которые сдерживают некоторые из них. Эти проблемы можно преодолеть, но важно соизмерять полученную выгоду с затратами на внедрение ИИ и машинного обучения в повседневную деловую практику. К числу распространенных проблем относятся:
Этика и прозрачность
Как компания может решить проблему сговора или предотвратить его? Учитывайте, что многие компании, занимающиеся динамическим ценообразованием, не являются прозрачными в отношении того, как пользователи взаимодействуют с их программным обеспечением, поэтому важно задавать соответствующие вопросы, чтобы убедиться в этичности использования данных клиента. Более подробно эта тема рассматривается в нашей недавней статье о ценообразовании и этике.
Данные и другие ресурсы
ИИ и машинное обучение требуют больших объемов данных, и получение доступа к ним часто представляет собой ряд организационных проблем для компаний, которые могут не иметь необходимых ресурсов (технологий, людей, финансов) или процессов.
Взвесьте преимущества и проблемы
Как и в любой другой жизни, компаниям важно сначала взвесить выгоду и потенциальную ценность, получаемую в результате инвестиций в ИИ и машинное обучение, и затраты на преодоление трудностей.
Автор: Greg Thomas
Предыдущая статья: Сервис по продаже билетов онлайн: 3 стратегии ценообразования