Według niedawnego badania, konsumenci są dziś bardziej wrażliwi na ceny niż kiedykolwiek wcześniej: ponad trzy czwarte z nich (75%) obawia się, że inflacja spowoduje wzrost cen podstawowych produktów i drogich artykułów, zmuszając ich do ograniczenia całkowitych wydatków. Naciski na łańcuch dostaw i napięcia geopolityczne pogłębiają to wyzwanie, zarówno dla konsumentów, jak i sprzedawców, gdyż 73% europejskich kupujących obawia się wzrostu cen mającego na celu zrekompensowanie wzrostu kradzieży i przestępczości.
Rabaty, przeceny, oferty specjalne i dostosowanie się do cen konkurencji to dobrze znane metody budowania lojalności konsumentów. Jednak ich zarządzanie to ogromne zadanie, które wciąż wymaga zbyt wielu ręcznych interwencji i użycia przestarzałego oprogramowania do przetwarzania danych. Zbyt często decyzje cenowe, przez cały cykl życia produktów, opierają się na niepełnych danych historycznych lub uproszczonych metodach.
Dlatego sprzedawcy muszą obecnie przyjąć sztuczną inteligencję (AI), aby optymalizować i kierować swoją strategią cenową. AI oferuje konkretne korzyści finansowe dzięki trzem kluczowym funkcjonalnościom: szczegółowej prognozie popytu, zaawansowanemu modelowaniu elastyczności cenowej i optymalizacji przecen w czasie rzeczywistym. Trzy zadania, które mogłyby być realizowane przez człowieka, ale wymagałyby nieporównywalnie więcej czasu i pieniędzy.
AI oferuje znaczące możliwości poprawy marż i przychodów sprzedawców. W rzeczywistości, podczas gdy tradycyjne modele cenowe utrudniają osiąganie konkretnych zysków, integracja modeli AI z istniejącymi systemami pozwala uniknąć czasu potrzebnego na szkolenie i rozwój umiejętności człowieka, aby dostarczyć świadome rekomendacje cenowe. Dzięki AI, kierownicy kategorii produktów i analitycy cen zyskują pełną widoczność danych sektora detalicznego.
Jedna z marek odzieżowych wdrożyła rozwiązanie cenowe oparte na AI w zaledwie 16 tygodni, integrując je doskonale z istniejącym systemem ERP. Moduł AI automatycznie zintegrował rekomendacje cenowe z systemem planowania sprzedawcy, umożliwiając zespołom ich szybkie analizowanie i zatwierdzanie. To podejście przyczyniło się do wzrostu marż o 5% w ciągu trzech miesięcy, bez wpływu na bieżące działania.
Ten przykład ilustruje, jak AI może stać się prawdziwym dźwignią optymalizacji dla zespołów. A to dopiero początek. Jak więc marki mogą współpracować z AI, aby ulepszyć swoją strategię cenową i poprawić marże?
Trzy niezbędne modele AI
Trzy modele AI mogą przyczynić się do definiowania i wdrażania skutecznych strategii cenowych: modele generatywne (GenAI), algorytmy uczenia maszynowego i modele kognitywne. Dobrze wytrenowane modele GenAI okazały się skuteczne w przewidywaniu trendów cenowych, proponowaniu alternatywnych strategii cenowych i symulowaniu wpływu różnych kampanii promocyjnych na zachowanie konsumentów. Przekonały także wielu sprzedawców swoją zdolnością do generowania i testowania alternatywnych scenariuszy cenowych przed podjęciem decyzji, unikając zaangażowania zespołów w strategie bez dowodów na ich skuteczność w decyzjach zakupowych. Na przykład, jedna z firm odzieżowych wykorzystała AI generatywną do projektowania spersonalizowanych rabatów podczas Black Friday, zwiększając tym samym swój obrót o 12% i marże o 9%.
Niektórzy sprzedawcy używają algorytmów uczenia maszynowego do ciągłej optymalizacji swoich modeli cenowych, uwzględniając historyczną sprzedaż, przeszłe promocje i ewolucję popytu konsumentów. Jedną z głównych zalet modeli cenowych opartych na uczeniu maszynowym jest ich zdolność do ulepszania się z czasem, dzięki ciągłej analizie rozległych zbiorów danych w celu ulepszenia decyzji cenowych. Jedna z marek sneakersów dostosowywała w czasie rzeczywistym ceny swoich najbardziej pożądanych i limitowanych produktów, zwiększając swoją sprzedaż o 15% i łączny obrót o 10% dzięki stopniowym obniżkom cen.
Wreszcie, wykorzystanie AI kognitywnej staje się niezbędne ze względu na jej zdolność do integrowania czynników zewnętrznych, takich jak warunki ekonomiczne, ceny konkurencji, lokalne wydarzenia i trendy konsumpcyjne, aby optymalizować decyzje cenowe. W przypadku braku AI kognitywnej, te zewnętrzne czynniki, kluczowe dla zrozumienia zachowań zakupowych, nie mogą być skutecznie zintegrowane z strategią cenową. Jeden ze sprzedawców zimowych płaszczy użył AI kognitywnej do dostosowania cen w zależności od prognoz pogody, przedłużając tym samym sprzedaż po pełnej cenie o trzy tygodnie i poprawiając swoją marżę brutto o 7%.
Sprzedawcy dysponują dużą ilością danych o wysokiej wartości dodanej, które odpowiedni model AI może przekształcić w dźwignię wzrostu handlowego. Widoczność danych jest poprawiona, a inteligentna automatyzacja staje się rzeczywistością dzięki strategii cenowej doskonale dostosowanej do celów przychodów i wymagań klientów.