Как данные IIoT могут повысить прибыльность в бережливом производстве

Патрик Мурхед из Pricefx

IIoT (промышленный Интернет вещей) открыл новую эру эффективности и интеллекта для обрабатывающей промышленности. По словам Патрика Мурхеда, директора по маркетингу Pricefx AG, сейчас предприятия генерируют огромное количество операционных данных, которые, если их объединить с другими входными данными и развернуть с помощью новых технологий ценообразования, могут многократно увеличить влияние на прибыльность как бережливого производства, так и бизнеса в целом. .

Как правило, высшее руководство всегда обращается сверху вниз:«Иди, делай больше продаж». Конечно, все согласны с желанием увеличить продажи, за исключением того, что увеличение продаж не обязательно приведет к большей прибыльности (настоящая цель). Появляющийся ряд новых технологий, использующих машинное обучение (машинное обучение), искусственный интеллект (искусственный интеллект), визуальный CPQ (настройка ценового предложения) и цифровой маркетинг на основе САПР, позволяет организациям использовать растущие ресурсы данных для достижения более прибыльных продаж.

Эти типы решений ценообразования на основе данных исторически были чрезвычайно дорогими предложениями (многомиллионные инвестиции, многолетние инвестиции). Новое поколение облачной технологии ценообразования позволяет постепенно и эффективно внедрять бизнес-модели SaaS (программное обеспечение как услуга). Давно прошли те времена, когда локальная установка оборудования с семью или восьмью цифрами с графиком реализации более 12 месяцев.

Платформы оптимизации ценообразования SaaS, такие как Pricefx, предлагают решение для ориентированных на прибыль производителей, которые видят возможность использовать уникальные ресурсы данных IIoT. Такие платформы увеличивают маржу и прибыльность, сохраняя управляемую и высокоэффективную инвестиционную стратегию OpEx для достижения поставленных целей.

Так много денег остается на столе из-за того, что производители и торговые представители «цена интуитивно» или племенные знания и предположения о том, что покупатель готов платить. Эти предположения часто ошибочны, но редко проверяются. Используя оптимизацию цен, объективный и беспристрастный математический анализ определяет, как клиенты будут реагировать на разные цены на продукты и услуги по разным каналам. Он также определяет, как максимизировать прибыльность.

Следует ожидать сопротивления процесса оптимизации цен, поскольку в настоящее время органы по ценообразованию на многих предприятиях находятся в разных карманах. Как и в случае реализации Lean Six Sigma, будут сопротивляться, желающие сохранить статус-кво. Они должны быть вовлечены в этот разговор, и их проблемы должны быть поняты и расставлены по приоритетам; они могут стать поборниками оптимизации ценообразования, если узнают и воочию увидят положительный эффект.

Данные IIoT, используемые для оптимизации цен, уже доступны для средних и крупных производственных компаний. Данные, собранные с разных точек, открывают возможность ценообразования по-новому. Производители могут устанавливать цены на основе потребления в режиме реального времени, учитывать запасы для изменения цен или даже корректировать цены в зависимости от времени суток, учитывая загружаемую мощность завода, энергосистемы или других сетей. Получение этих данных от датчиков, контрактов, опросов, записей транзакций, включая эксплуатационные расходы, увеличивает ценность, извлеченную из больших данных.

Добавьте больше информации о конкуренции, экономических показателях, успехах и неудачах в продвижении, а также о сезонных условиях, и мы узнаем многое, что можно использовать для оптимизации цен, рекламных акций и прибыльности. До доступа к быстрой сортировке данных с помощью IIoT слишком много маркеров дублировались, были неправильными или отсутствовали.

Очистка данных и надежный сбор недостающих данных очень дороги и во многих случаях больше не нужны. Доступность данных в реальном времени из IIoT в сочетании с платформой динамического ценообразования дает компаниям возможность реагировать на меняющиеся рыночные условия и пробовать новые стратегии, экспериментировать и быстро видеть, работают они или нет, вместо того, чтобы ждать недели или месяцы. чтобы получить данные и провести анализ.

Автор - Патрик Мурхед, директор по маркетингу Pricefx AG

Об авторе

Патрик Мурхед построил разнообразную 20-летнюю карьеру в авангарде цифрового маркетинга и рекламы, занимая руководящие должности в национальном и глобальном масштабе в агентствах, включая Razorfish . и FCB , а также ответственные за стратегический маркетинг, продажи и управление клиентами в Catalina Маркетинг, Twitter , и последний - как директор по маркетингу в Label Insight, Inc .

Этот разнообразный и уникальный опыт во многом объясняет, почему Мурхед идеально подходит для своей роли директора по маркетингу в SaaS-стартапе Pricefx. На этой должности он отвечает за все аспекты бренд-маркетинга и коммуникаций, от связей с общественностью и прессы, отношений с отраслью, платных СМИ, событийного маркетинга, партнерских отношений, разработки контента, торговых сообщений и сопутствующих товаров, а также социальных сетей.