Блог KeepRise

Будущее ценообразования

По мере развития бизнеса и усиления конкуренции на мировом рынке компании всех размеров ищут пути оптимизации и максимизации своих ценовых стратегий. Методология ценообразования - от определения цен на товары и услуги до предоставления скидок и проведения рекламных акций - является важнейшей частью любого плана маркетинга и продаж. Технологии продолжают развиваться, появляются новые тенденции, направленные на борьбу с новыми макроэкономическими условиями, поэтому в будущем методологии ценообразования ждут большие перемены. Клиенты как никогда раньше имеют право голоса при ценообразовании на продукцию (а также при ее разработке и составлении), и их мнение больше нельзя игнорировать. Эти и другие факторы подвергают традиционные методы ценообразования испытаниям, но остается открытым вопрос, смогут ли они стать - и оставаться - перспективными.

Адаптивность ценовых стратегий

Одной из основных тенденций в области ценообразования является переход к динамическому ценообразованию, подтверждающий отказ от ценообразования по принципу "затраты плюс" или "наценка". Динамическое ценообразование не столько устанавливает фиксированную цену на товар или услугу, сколько учитывает текущий спрос и предложение на товар или услугу, а также поведение и предпочтения конкретного клиента. Это позволяет компаниям оперативно корректировать цены в зависимости от рыночных условий, что может привести к увеличению доходов и повышению конкурентоспособности.
Возможность сохранить конкурентоспособность также является ключевым моментом в понимании перехода к более гибкой ценовой стратегии. На рынках, где покупатели чувствительны к изменению цен, где лояльность к бренду легко ослабевает или, возможно, потребительская база может быть сегментирована на более мелкие целевые группы, динамическое ценообразование может сыграть решающую роль в борьбе за долю рынка.
Ценообразование, основанное на ценности реализует стратегию повышения ценности продукта или услуги для потребителя, что также является основой перехода к более гибкому и ориентированному на потребителя подходу к ценообразованию. Если раньше это считалось рискованным мероприятием, то с тех пор, благодаря наличию актуальных и чувствительных к времени данных о потребителях, оно стало обязательным для компаний, серьезно относящихся к ценообразованию.

Волна процессов, управляемых искусственным интеллектом

Еще одним важным направлением в области ценообразования является использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для анализа данных о клиентах и выработки рекомендаций по ценовым стратегиям. Анализируя поведение клиентов, характер покупок, историю покупок и другие важные данные, системы ценообразования на базе искусственного интеллекта могут генерировать сложные модели ценообразования, оптимизирующие выручку и рентабельность. Это также позволяет компаниям предлагать более персонализированное ценообразование, подбирая акции и скидки для конкретных сегментов потребителей.
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения особенно заметно в сфере исследований рынка (и ценообразования) в целом. Традиционно являясь необходимой, но громоздкой и дорогостоящей частью любой команды, работающей с клиентами, появление искусственного интеллекта позволило значительно снизить затраты на проведение таких исследований и ускорить сроки реализации проектов, а также получить исторические и текущие эмпирические данные от реальных пользователей продуктов или услуг, причем зачастую одним нажатием кнопки.
Автоматизированные исследования ценообразования, в частности, продолжают опережать по темпам годового роста общие исследования рынка. В сочетании с распространенностью удаленной работы и глобально распределенных команд, PraaS (Pricing Software As A Service - программное обеспечение для ценообразования как услуга) заявляет о себе, помогая командам по увеличению доходов в различных отраслях.

Диверсифицированные потоки доходов

Все больше компаний экспериментируют с моделями ценообразования на основе подписки, которые обеспечивают более предсказуемый поток доходов и позволяют создать повторяющиеся отношения с клиентами. Модели, основанные на подписке, также могут повысить лояльность клиентов, поскольку они создают чувство собственности и приверженности, чего не скажешь о привычных моделях единовременной покупки.
Но, естественно, что при наличии подписки, а не разовых клиентов, возникают и другие соображения, связанные с ценообразованием. От скидок за объем до дополнительных функций или преимуществ продукта - ценность уплаченной цены должна быть четко видна любому клиенту в точке продажи, а то и раньше.
Баланс очень хрупок. При слишком высоких ценах компания рискует оттолкнуть лояльных клиентов и преждевременно прекратить отношения с ними. С другой стороны, если цена слишком низкая, то деньги пускаются по ветру, что негативно сказывается на итоговой прибыли организации.

Более умная база потребителей

Наконец, все большее значение приобретает прозрачность ценообразования. Потребители, особенно B2C-потребители, стали еще более сообразительными и имеют доступ к большому количеству информации о конкурентах и тенденциях ценообразования в целом. Кроме того, многие потребители учитывают экологические факторы при принятии решений о покупке, что создает как проблемы, так и возможности для компаний при обосновании своего ценового позиционирования.
Эти явления усугубляются высоким уровнем инфляции, который будет наблюдаться на большинстве рынков в 2023 году. Беспрецедентный рост цен с рекордной скоростью изменяет и маневрирует поведение потребителей, что требует принятия более взвешенных и продуманных решений в области ценообразования.
Поэтому компаниям необходимо открыто и прямо говорить о своей ценовой стратегии, чтобы клиенты понимали, какую ценность они получают за свои деньги.

Куда движется ценообразование в 2023 году?

Ценообразование, бывшее когда-то одномерным, становится важным фактором со стратегической точки зрения, а в некоторых случаях, возможно, и самым важным.
Гибкость и адаптивность сегодня являются синонимами правильного подхода к ценообразованию.
Технологии продолжают стремительно трансформировать бизнес-ландшафт, и в ответ на это меняются ценовые стратегии. Потребители имеют больше информации на кончиках пальцев, отвоевывая себе право принимать более широкие решения в области ценообразования. Потоки доходов диверсифицируются, сегментируя клиентскую базу, что делает единые подходы к ценообразованию уходящими в прошлое.
Они принесут новые возможности и вызовы для предприятий любого масштаба. Независимо от того, являетесь ли вы устоявшимся предприятием или начинающим предпринимателем, для того чтобы процветать в ближайшие годы, необходимо быть в курсе последних тенденций.
Авторы: Anders Bäck, Manuel De Soto, Pol Tarragó, and Stephanie Yee
Динамическое ценообразование Искусственный интеллект и машинное обучение