Son yapılan bir araştırmaya göre, tüketiciler bugün her zamankinden daha fazla fiyatlara duyarlılar: tüketicilerin dörtte üçünden fazlası (%75), enflasyonun temel ihtiyaç ürünleri ve pahalı eşyaların fiyatlarını artıracağından endişe ediyor ve bu da onları genel harcamalarını azaltmaya zorluyor. Tedarik zinciri üzerindeki baskılar ve jeopolitik gerilimler, hem tüketiciler hem de tüccarlar için bu zorluğu daha da artırıyor; çünkü Avrupalı alıcıların %73'ü, hırsızlık ve suç oranlarındaki artışları telafi etmek için fiyatların yükseleceğinden korkuyor.
İndirimler, fiyat kesintileri, özel teklifler ve rakip fiyatlarına uyum sağlama, tüketicileri sadık tutmak için bilinen yöntemlerdir. Ancak, bunların yönetimi hala çok fazla manuel müdahale ve verileri işlemek için eski yazılımlar kullanmayı gerektiren büyük bir görevdir. Ürünlerin yaşam döngüsü boyunca fiyatlandırma kararları, çoğu zaman eksik tarihsel verilere veya basit yöntemlere dayanır.
Bu nedenle, tüccarların fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek ve yönlendirmek için yapay zekayı (YZ) benimsemeleri artık bir gereklilik haline gelmiştir. YZ, detaylı talep tahmini, gelişmiş fiyat esnekliği modellemesi ve gerçek zamanlı fiyat kesintisi optimizasyonu gibi üç anahtar özellikle somut finansal faydalar sunar. İnsanlar tarafından da gerçekleştirilebilecek üç görev, ancak bunlar çok daha fazla zaman ve para gerektirirdi.
YZ, tüccarların kar marjlarını ve gelirlerini artırma konusunda önemli fırsatlar sunar. Geleneksel fiyatlandırma modelleri somut kazanımlar elde etmeyi zorlaştırırken, YZ modellerinin mevcut sistemlere entegrasyonu, bir bireyin eğitim ve beceri kazanması için gereken süreyi ortadan kaldırarak aydınlatıcı fiyat önerileri sunar. YZ sayesinde, ürün kategorisi yöneticileri ve fiyat analistleri, perakende sektöründeki tüm veri görünürlüğünden yararlanır.
Bir hazır giyim mağazası, mevcut ERP sistemine mükemmel bir şekilde entegre ederek YZ tabanlı bir fiyatlandırma çözümünü sadece 16 haftada kurdu. YZ modülü, fiyat önerilerini otomatik olarak tüccarın planlama sistemine entegre etti ve ekiplerin bunları hızla analiz edip onaylamalarını sağladı. Bu yaklaşım, devam eden faaliyetleri etkilemeden üç ay içinde marjları %5 artırdı.
Bu örnek, YZ'nin ekipler için ne kadar önemli bir optimizasyon aracı haline gelebileceğini göstermektedir. Ve bu sadece bir başlangıç. Peki, mağazalar fiyatlandırma stratejilerini ince ayar yapmak ve marjlarını artırmak için YZ ile nasıl işbirliği yapabilirler?
Üç Vazgeçilmez YZ Modeli
Üç YZ modeli, etkili fiyatlandırma stratejilerini tanımlamak ve uygulamak için katkıda bulunabilir: generatif modeller (GenAI), makine öğrenimi algoritmaları ve kognitif modeller. İyi eğitilmiş GenAI modelleri, fiyat trendlerini öngörmek, alternatif fiyatlandırma stratejileri önermek ve farklı promosyon kampanyalarının tüketici davranışları üzerindeki etkisini simüle etmek için performans göstermiştir. Ayrıca, fiyatlandırma kararları öncesinde alternatif senaryolar oluşturma ve test etme yetenekleri ile birçok tüccarı ikna etmiştir, böylece ekiplerin kanıtlanmamış stratejilere girmelerini önlerler. Örneğin, bir hazır giyim firması, Black Friday sırasında kişiselleştirilmiş indirimler tasarlamak için generatif YZ kullandı ve böylece cirosunu %12 ve marjlarını %9 artırdı.
Bazı tüccarlar, geçmiş satışları, önceki promosyonları ve tüketici talebinin evrimini göz önünde bulundurarak fiyat modellerini sürekli olarak optimize etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi tabanlı fiyatlandırma modellerinin en önemli avantajlarından biri, sürekli veri analizi yoluyla fiyat kararlarını iyileştirme yeteneğidir. Bir spor ayakkabı markası, en çok talep gören ve sınırlı sayıda üretilen ürünlerinin fiyatlarını gerçek zamanlı olarak ayarlayarak satışlarını %15 ve toplam cirosunu %10 artırdı.
Son olarak, kognitif YZ kullanımı, ekonomik koşullar, rakip fiyatları, yerel etkinlikler ve tüketici trendleri gibi dış faktörleri entegre edebilme yeteneği nedeniyle kaçınılmaz hale gelmektedir. Kognitif YZ olmadan, satın alma davranışlarını anlamak için gerekli olan bu dış faktörler, fiyatlandırma stratejisine etkili bir şekilde entegre edilemez. Bir kışlık mont satıcısı, hava durumu tahminlerine göre fiyatlarını ayarlamak için kognitif YZ kullandı ve böylece tam fiyat satışlarını üç hafta uzatarak brüt marjını %7 artırdı.
Tüccarlar, uygun bir YZ modelinin ticari büyüme kaldıraçlarına dönüştürebileceği yüksek değerli verilerle doludur. Veri görünürlüğü iyileştirilir ve akıllı otomasyon, gelir hedefleri ve müşteri talepleri ile mükemmel bir şekilde uyumlu bir fiyatlandırma stratejisi aracılığıyla somutlaşır.