Как получить больше пользы от ценообразования с помощью генеративного ИИ?
Ценообразование работает с большим количеством разнообразных данных, что может сделать эту область одной из передовых в отношении новых технологий. Многие компании уже используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для установления цен, но при этом остаются и другие, которые сталкиваются с проблемами. Трудоемкий сравнительный анализ продукции, отсутствие обратной связи с клиентами и неконтролируемость системы управления. Индивидуальное решение на основе искусственного интеллекта может решить эти проблемы, но оно будет дорогостоящим и технически сложным, что делает риски и затраты высокими, а выгоды - неопределенными.
С помощью генеративного ИИ, в частности нового поколения, таких как ChatGPT, компании теперь могут работать с неструктурированными данными, интерпретация которых ранее требовала больших человеческих усилий. В данной статье рассматривается, как генеративный ИИ может изменить процессы ценообразования, сделав решения по ценообразованию более эффективными, оперативными и точными.
Упрощение процессов
Одной из ключевых проблем ценообразования является сравнительный анализ товаров и услуг. В крупных розничных сетях часто имеются тысячи SCU, которые сравнивает только человек. Определение отличительных особенностей товара или его воспринимаемой ценности занимает так много времени, что этой задачей часто пренебрегают, что затрудняет или даже делает невозможным построение иерархии товаров и сравнение их с предложениями конкурентов.
Генеративный ИИ на основе текстов и изображений может создавать рациональные описания, добавлять фотографии и группировать товары по описанию. Этот процесс настолько быстр, что единственным ограничением является объем данных, имеющихся в распоряжении компании. Сочетание этого процесса с внутренними данными или данными, полученными с сайтов конкурентов, позволяет создавать иерархии продуктов и анализировать конкурентов за считанные минуты, а не за месяцы, которые бы на это потратил человек.
Обратная связь и улучшение управления
Часто компании необходимо знать не только о том, довольны ли клиенты её продукцией, но и о том, как они используются, чтобы оптимизировать цены и ценовые уровни. Онлайн отзывы и записи в блогах позволяют получить множество ценных сведений, но попытка извлечь из этого обширного неструктурированного массива данных с большим количеством жаргонной лексики информацию, которую компания может использовать в своих действиях, представляет собой сложную задачу.
Большие языковые модели (БЯМ), на которых основаны новейшие ИИ, обладают поразительными возможностями. Они способны интерпретировать сленг, эмодзи и неструктурированные данные, позволяя извлекать из отзывов не только настроения клиентов, но и ключевые характеристики продукта и проблемные моменты, связанные с восприятием ценности и готовностью клиентов платить. Понимая, как покупатели используют их продукцию, компании могут грамотно сегментировать клиентов, назначать ценовые уровни или создавать пакетные предложения, открывая новые возможности для формирования цены товара, быстро адаптируясь к меняющимся настроениям клиентов.
Тот же принцип применим и к сделкам между компаниями(B2B). Генеративный ИИ способен анализировать сложные юридические формулировки для быстрого выявления важнейших пунктов договора. Это позволяет компаниям получить представление о том, как проходили переговоры в прошлом, какие уступки были сделаны и какую позицию на переговорах может занять потенциальный партнер или новые члены команды. Вся эта информация позволяет организациям составлять индивидуальные конкурентоспособные предложения, оптимизирующие доходы и способствующие развитию долгосрочных отношений с B2B-партнерами.
Начало работы с предварительно обученными моделями
Еще год назад внедрение ИИ-решений в компании требовало огромных инвестиций. Для этого требовалось нанять команду специалистов по обработке данных и инженеров, затем собрать хранилище данных и техническую инфраструктуру, а затем в течение нескольких недель, месяцев или лет создать решение на основе искусственного интеллекта.
Благодаря последним достижениям в области генеративного ИИ стали доступны предварительно обученные модели. Использование таких моделей позволяет избежать трудоемкого процесса создания модели с нуля и даёт возможность сразу же получить полезные результаты без доступа к внутренним данным. В такой области, как ценообразование, где скорость имеет первостепенное значение, предварительно обученные модели позволяют компаниям раньше конкурентов использовать возникающие рыночные тенденции и возможности.
Роль человека
Генеративный ИИ не является панацеей - для снижения его рисков требуется экспертное управление. Даже при наличии предварительно обученных моделей их возможности ограничены тем, что они обучаются только на открытых данных - ChatGPT может определить, какие продукты доступны на сайте компании, но не то, насколько хорошо продается каждый из этих продуктов. Мы рекомендуем выполнить следующие шаги при использовании генеративного ИИ в ценообразовании:
Ключ к максимальной отдаче от передовых технологий лежит не только в самих технологиях, но и в людях, которые ими владеют.
Авторы: Andrew Fowler, Conrad Heider, Marc Matar, Tomasz Stec
Предыдущая статья: Как заниматься ценностно-ориентированным ценообразованием?
Ценообразование работает с большим количеством разнообразных данных, что может сделать эту область одной из передовых в отношении новых технологий. Многие компании уже используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для установления цен, но при этом остаются и другие, которые сталкиваются с проблемами. Трудоемкий сравнительный анализ продукции, отсутствие обратной связи с клиентами и неконтролируемость системы управления. Индивидуальное решение на основе искусственного интеллекта может решить эти проблемы, но оно будет дорогостоящим и технически сложным, что делает риски и затраты высокими, а выгоды - неопределенными.
С помощью генеративного ИИ, в частности нового поколения, таких как ChatGPT, компании теперь могут работать с неструктурированными данными, интерпретация которых ранее требовала больших человеческих усилий. В данной статье рассматривается, как генеративный ИИ может изменить процессы ценообразования, сделав решения по ценообразованию более эффективными, оперативными и точными.
Упрощение процессов
Одной из ключевых проблем ценообразования является сравнительный анализ товаров и услуг. В крупных розничных сетях часто имеются тысячи SCU, которые сравнивает только человек. Определение отличительных особенностей товара или его воспринимаемой ценности занимает так много времени, что этой задачей часто пренебрегают, что затрудняет или даже делает невозможным построение иерархии товаров и сравнение их с предложениями конкурентов.
Генеративный ИИ на основе текстов и изображений может создавать рациональные описания, добавлять фотографии и группировать товары по описанию. Этот процесс настолько быстр, что единственным ограничением является объем данных, имеющихся в распоряжении компании. Сочетание этого процесса с внутренними данными или данными, полученными с сайтов конкурентов, позволяет создавать иерархии продуктов и анализировать конкурентов за считанные минуты, а не за месяцы, которые бы на это потратил человек.
Обратная связь и улучшение управления
Часто компании необходимо знать не только о том, довольны ли клиенты её продукцией, но и о том, как они используются, чтобы оптимизировать цены и ценовые уровни. Онлайн отзывы и записи в блогах позволяют получить множество ценных сведений, но попытка извлечь из этого обширного неструктурированного массива данных с большим количеством жаргонной лексики информацию, которую компания может использовать в своих действиях, представляет собой сложную задачу.
Большие языковые модели (БЯМ), на которых основаны новейшие ИИ, обладают поразительными возможностями. Они способны интерпретировать сленг, эмодзи и неструктурированные данные, позволяя извлекать из отзывов не только настроения клиентов, но и ключевые характеристики продукта и проблемные моменты, связанные с восприятием ценности и готовностью клиентов платить. Понимая, как покупатели используют их продукцию, компании могут грамотно сегментировать клиентов, назначать ценовые уровни или создавать пакетные предложения, открывая новые возможности для формирования цены товара, быстро адаптируясь к меняющимся настроениям клиентов.
Тот же принцип применим и к сделкам между компаниями(B2B). Генеративный ИИ способен анализировать сложные юридические формулировки для быстрого выявления важнейших пунктов договора. Это позволяет компаниям получить представление о том, как проходили переговоры в прошлом, какие уступки были сделаны и какую позицию на переговорах может занять потенциальный партнер или новые члены команды. Вся эта информация позволяет организациям составлять индивидуальные конкурентоспособные предложения, оптимизирующие доходы и способствующие развитию долгосрочных отношений с B2B-партнерами.
Начало работы с предварительно обученными моделями
Еще год назад внедрение ИИ-решений в компании требовало огромных инвестиций. Для этого требовалось нанять команду специалистов по обработке данных и инженеров, затем собрать хранилище данных и техническую инфраструктуру, а затем в течение нескольких недель, месяцев или лет создать решение на основе искусственного интеллекта.
Благодаря последним достижениям в области генеративного ИИ стали доступны предварительно обученные модели. Использование таких моделей позволяет избежать трудоемкого процесса создания модели с нуля и даёт возможность сразу же получить полезные результаты без доступа к внутренним данным. В такой области, как ценообразование, где скорость имеет первостепенное значение, предварительно обученные модели позволяют компаниям раньше конкурентов использовать возникающие рыночные тенденции и возможности.
Роль человека
Генеративный ИИ не является панацеей - для снижения его рисков требуется экспертное управление. Даже при наличии предварительно обученных моделей их возможности ограничены тем, что они обучаются только на открытых данных - ChatGPT может определить, какие продукты доступны на сайте компании, но не то, насколько хорошо продается каждый из этих продуктов. Мы рекомендуем выполнить следующие шаги при использовании генеративного ИИ в ценообразовании:
- Составьте схему текущего процесса ценообразования: Каковы ключевые моменты принятия решений? Где прилагается больше всего усилий? Какие «слепые зоны» существуют в настоящее время? Как повышение скорости или улучшение качества информации может улучшить процесс?
- Выявить источники неструктурированных данных, которые редко используются и разработать план их применения: Какие источники данных не использовались в полной мере, поскольку требовали слишком больших усилий? Изучите как внутренние, так и внешние источники данных конкурентов.
- Структурируйте использование генеративного ИИ для интерпретации новых источников данных: Думайте не только о том, какие результаты вы хотите получить, но и о том, как эти результаты будут соотноситься с вашим текущим проектом по ценообразованию.
- Создание локального эксперимента по интеграции генеративного ИИ: результаты эксперимента должны выявить пробелы в подходе, описанном в шаге 3, и дать возможность принять решение о расширении масштаба.
- Масштабирование на более крупную организацию: После того как вы получили четкое представление о подходе к использованию генеративного ИИ в вашей организации и потенциальной пользе от него, можно приступать к масштабированию!
Ключ к максимальной отдаче от передовых технологий лежит не только в самих технологиях, но и в людях, которые ими владеют.
Авторы: Andrew Fowler, Conrad Heider, Marc Matar, Tomasz Stec
Предыдущая статья: Как заниматься ценностно-ориентированным ценообразованием?