Тренд 2020: автоматизация выравнивания цен для производителей

Автор: Томас Р. Катлер

Решения автоматизации были адаптированы и настроены для упрощения установки и управления ценовыми границами для производителей.

Когда корпоративные цели включают быстрое и повторяющееся корректирование цен на самом детальном уровне, автоматизация должна быть спроектирована для снятия боли, используя простые правила для вывода цен.

Ранее большинство промышленных бизнес-решение-принимателей боялись длительного времени внедрения, сложности и значительных затрат на технологию ценообразования.

Новые решения преодолевают эти опасения, предлагая технологию автоматизированного выравнивания цен, которую можно внедрить эффективно по затратам и всего за недели.

Обеспечивая значительные улучшения выручки и маржи за счет предоставления понятного, направленного пользовательского опыта (через инсайтфул дашборды и комплексную науку ценообразования) означает, что сотни производственных компаний получат выгоду от этой автоматизации к 4 кварталу 2020 года.

Это обеспечит, чтобы исполнение ценообразования оставалось согласованным со стратегическими целями для навигации по оптимальным маржам.

Автоматизация должна начинаться с легкой интеграции с исходными системами, за которой следует бесшовное наполнение транзакционных систем идеальными ценами. С этими процессами на месте выравнивание цен позволяет автоматизировать сложную логику ценообразования.

Эксперты по автоматизации ценообразования делятся лучшими практиками

Эксперты по ценообразованию Даллас Кроуфорд и Дэн Барретт были попрошены раскрыть, как производители должны анализировать ценовые потребности с использованием аналитики данных.

Кроуфорд (слева на фото) настаивал на том, что выравнивание цен с аналитикой данных может быть выполнено легко в реальном времени. Способность концентрироваться на высоких и низких объемах, выходящих за пределы нормального распределения тренда или сезонности, может информировать о том, где существуют возможности маржи.

Более высокий объем предоставляет возможности для корректировки цен на основе спроса или захвата доли рынка. Более низкий объем предоставляет возможности для анализа ценообразования, определяя, теряется ли доля рынка или жизненный цикл продукта подходит к концу.

Барретт (слева на фото) отметил, что лучший метод анализа и оптимизации клиентского ценообразования — смоделировать данные и обеспечить, чтобы аналитическая платформа поддерживала это на очень дискретном уровне. Клиентские данные по локации или SKU продукта позволяют оптимальную доставку уникального ценообразования. Понимание и прогнозирование эластичности цен клиентов — ключ к определению оптимальной цены.

Чувствительность ценообразования

Кроуфорд предложил, что модели машинного обучения QueBIT PriceAlign могут быть более адаптивными, чем типичные временные ряды в условиях пандемии.

Добавление более качественных и своевременных входных переменных (например, стоимость топлива) позволяет модели быть более контекстной и толерантной к аберрантным данным, собранным во время этого уникального события.

Пандемия дает производственным организациям, которые принимают технологию, возможность изучить и смоделировать эффекты, чтобы быть лучше подготовленными к будущим событиям. Остановки потенциально вызовут неполные данные; будущее обучение моделей машинного обучения придется иметь с этим дело.

Барретт убежден, что пока пандемия является важным драйвером для выравнивания цен, она остается лишь одним фактором, влияющим на производителей со стороны спроса и предложения.

Устраняя таблицы, выравнивание цен улучшает способность быстро корректировать ценообразование до самых детальных уровней и рыночных условий. За недели автоматизированные ценовые данные обеспечивают, что производители могут визуализировать клиентские сегменты, управляемые переменными, формирующими спрос, такие как демография, позволяя более целевые и динамичные корректировки цен.

Только через автоматизированное выравнивание цен средние производители могут поднять свои ценовые стратегии на новые уровни изощренности, достигнуть динамического ценообразования на основе множества факторов и понять ценовую эластичность по разным клиентам, продуктам или регионам.

Использование Big Data автоматизирует и ускоряет наиболее эффективную модель ценообразования для малых или средних производителей. Барретт предложил, что дополнительная информация часто предоставляет контекст, и более полезные элементы данных могут быть включены в более холистический процесс.

По словам Кроуфорда, производители поглощают Big Data в виде счетов, котировок, информации о затратах, спросе и предложении, которые не потребляются ценовыми профессионалами.

Продвинутые системы ценообразования могут быстро взаимодействовать с Big Data, анализировать его по измерениям (SKU, клиенты, локации и т.д.) и автоматизировать итеративный процесс ценообразования. Это дает производителям способность быстро вносить ценовые изменения и активно управлять результативностью этих изменений.

Этот уникальный подход автоматизации использует предиктивные планы спроса, которые используют продвинутую аналитику для обеспечения точности и оптимальных цен. Только с автоматизацией выравнивания цен компании смогут должным образом реагировать на быстрые ценовые колебания во время пандемии.

Эксперты отрасли ценообразования:

Даллас Кроуфорд — исполнительный директор по продвинутой аналитике в QueBIT с более чем 10-летним опытом помощи клиентам в использовании предиктивной аналитики для принятия обоснованных стратегических решений. До QueBIT он провел 7 лет в IBM, обслуживая клиентов в секторе распределения и руководил множеством ключевых проектов по предиктивной аналитике и отчетности. Даллас окончил MBA в Florida A&M University в 2008 году.

Дэн Барретт — технический менеджер по продвинутой аналитике в QueBIT. Барретт служил контролером и CFO для производственной организации более 12 лет. Он успешно руководил оценками решений Advanced Analytics в сотнях циклов оценки с некоторыми из ведущих в мире производственных и розничных организаций. Он руководил разработкой и полевым внедрением решений по управлению производительностью распределения и производства в IBM и Cognos.

Профиль автора: Томас Р. Катлер — президент и CEO Fort Lauderdale, Florida-based, TR Cutler, Inc., отмечающий 21-ю годовщину. Катлер — основатель Manufacturing Media Consortium, включающего более 8000 журналистов, редакторов и экономистов, пишущих о трендах в производстве, промышленности, перемещении материалов и улучшении процессов. Катлер пишет более 1000 статей в год о производственном секторе. Более 4500 лидеров отрасли следят за Катлером в Twitter ежедневно @ThomasRCutler. Контакт: trcutler@trcutlerinc.com.