Строим устойчивость цепочки поставок: переосмысление ценовых и продажных стратегий после COVID

COVID-19 стал значительным фактором разрушения глобальной цепочки поставок. Он заставил немедленно переключиться на цифровые каналы, подорвал привычные логистические стратегии и заставил компании переосмыслить любые виды личных взаимодействий.

На пороге 2021 года может быть соблазн привыкнуть к новой реальности, либо принимая её как статус-кво, либо ожидая возвращения к норме. Однако ясно, что волатильность — это новая нормальность на данный момент. Хотя соблазн сфокусироваться на теме нарушений цепочки поставок в закупках и логистике, существует периферийная проблема, тесно связанная с ней, которая, если ее игнорировать, может ухудшить финансовую эффективность, размывая хорошие результаты многих поворотов цепочки поставок, произошедших в 2020 году.

Я имею в виду ваши внутренние процессы ценообразования, управления затратами и коммерческого руководства продажами: цепочку поставок внутренних данных, охватывающую сбор, анализ, распространение, действие на основе информации и измерение. Если устойчивость цепочки поставок определяется как способность укрепить цепочку поставок против будущих сбоев и быстро восстанавливаться после прошлых сбоев, то переосмысление ценообразования и продаж аналогично укреплению P&L компании.

Затраты неэффективных и неэффективных процессов в ценообразовании и продажах могут быть значительными, но часто скрыты от глаз. Недавний Глобальный отчет по бенчмаркингу B2B проанализировал совокупную стоимость этих нижестандартных практик и выяснил, что B2B-компании теряют до 17,1% годовой маржи и 31,8% годовой выручки из-за этих проблем. Возможно вернуть часть этой упущенной маржи, а также от 1% до 3% годовой маржи и от 5% до 15% продаж тем же клиентам. Прежде чем выступить на этот путь, однако, необходимо определить, где может происходить потеря маржи.

Ниже приведены несколько ключевых вопросов о процессах ценообразования и продаж вашей компании для рассмотрения, а также взгляд на то, как предприимчивые компании используют искусственный интеллект и более умное ПО для решения этих вопросов.

Есть ли у вас надежный механизм и процесс для перекладывания затрат на клиентов?

Глобальные рынки сталкиваются с непредсказуемыми, волатильными и растущими затратами, и многие лидеры B2B-компаний внимательнее рассматривают влияние этой рыночной динамики на ценообразование и маржи, особенно когда они сталкиваются с растущим давлением со стороны клиентов на снижение цен.

Это приводит к очень сложным вопросам, таким как: могу ли я повысить цены без негативного влияния на объемы? Насколько далеко мне нужно зайти? Для каких клиентов и продуктов мне нужно повысить цену? Хотя грамотное перекладывание затрат на клиентов может привести к большей прибыли и иногда является единственным практическим вариантом, его можно задрать слишком далеко, что приведет к потере клиентов, выручки и прибыли.

Хотя управление этой проблемой может быть относительно простым, как можно быть уверенным, что ваша ценовая стратегия достигает целей и дает желаемые результаты?

Будь то изменение затрат в результате текущего рыночного сбоя, случайного повышения или снижения затрат, или регулярных колебаний затрат, критически важно точно знать, насколько эффективны были прошлые стратегии. Например, не привели ли прошлые попытки переложить повышение затрат на клиентов к упущенной выгоде из-за слишком низких цен или к потере бизнеса из-за слишком высоких цен?

Оптимизация цен может помочь понять, насколько эффективны были прошлые стратегии, предоставляя при этом оптимальный, выровненный по рынку способ информирования стратегии вперед. Таким образом, вы можете принять более нюансированный подход, определяющий, где перекладывать затраты, насколько и когда.

Знание того, где перекладывать затраты, критично. Как отмечалось выше, универсальное изменение цены в ответ на затраты не всегда имеет смысл. Оптимизация цен обеспечивает видимость чувствительности каждого клиента к цене, позволяя отличить сегменты с низкой чувствительностью, где 100% перекладывания затрат не приведет к снижению объемов. Однако в сегментах с высокой чувствительностью может быть необходимо переложить только часть повышения затрат, чтобы сохранить объем и долю кошелька.

Умная и эффективная ценовая стратегия должна не только решать вопросы «насколько» и «когда», но и «где» по этим дискретным микро-сегментам. После установки стратегии критически важно быстро распространить повышение цен по каналам — менеджерам по продажам, внутренним продажам и электронной коммерции. Здесь ПО управления ценами облегчает обновление цен при изменении затрат и каскадирование во все ценовые режимы. Ценовые режимы — это термин для множества способов выражения цены в вашем бизнесе, таких как прайс-лист, матрица, переговорная/спот/переопределяющая цена и клиентские ценовые соглашения. Чтобы менеджеры по продажам могли эффективно действовать на изменения цен, влияющие на существующие котировки или соглашения, ПО управления сделками может подсказывать им затронутые котировки или соглашения для корректировки цен.

Можете ли вы измерить и предсказать, какое влияние изменения цен окажут на ваши верхнюю и нижнюю линии?

Компании часто выбирают путь наименьшего сопротивления, пытаясь применить более аналитический подход к ценовым решениям. Обычный подход обычно начинается с очистки данных и аналитики — отчетно-центрированной, ретроспективной аналитики, если быть точным. Хотя в знании того, где вы были, может быть некоторая ценность, ретроспективная аналитика дает мало или никакой ценности для принятия лучших решений в будущем. Другой распространенный путь — создание или покупка более сложных моделей на базе Excel в попытке принимать более оптимальные решения.

С обоими подходами мы обнаруживаем, что компании все еще борются со сложностями своего бизнеса. В результате сотрудники вынуждены применять суждение и опыт, чтобы сделать выводы моделей практичными.

В случае ценообразования модели на базе Excel не могут учесть сложность большинства бизнесов или предоставить менеджерам по продажам конкретное ценовое руководство для каждой сделки или контракта. Эти модели обычно используют слишком широкое ценовое сегментирование, делая большинство цен нерелевантными почти для каждой сделки и настраивая вас на отталкивание некоторых сделок, которые вы хотели бы сохранить, и упущение выгоды на других.

Кроме того, модель на базе Excel не будет знать, какой исход произошел, поэтому проблемы будут продолжать распространяться. Эти модели также лишены способности динамически обновляться и предсказывать, как клиенты отреагируют на изменения цен, прежде чем вы выполните ценовые стратегии на рынке. Подходы на основе электронных таблиц просто не в состоянии управлять сложностью, присущей большинству B2B-компаний. В результате сотрудники вынуждены применять суждение и опыт, чтобы сделать выводы моделей практичными.

В то же время оптимизация цен, включающая надежную визуальную аналитику, может не только помочь измерить ценовую эластичность по микро-рыночным сегментам вашего бизнеса, но и предсказать потенциальное влияние этих цен до их вывода на рынок. Это может помочь гарантировать, что вы знаете, как цены повлияют на вашу верхнюю и нижнюю линии.

Есть ли у вас централизованный механизм для обеспечения того, чтобы менеджеры по продажам продавали правильные продукты в правильное время по всему бизнесу?

Помимо открывающих глаза статистики, найденных в бенчмаркинговом отчете, реактивный процесс продаж (31%) был основным вызовом в продажах, выявленным респондентами опроса во время MindShare 2020, ежегодной конференции клиентов Zilliant. Это не обвинение в адрес команды продаж; это означает, что данные и клиентская разведка, необходимые для проактивной стратегии продаж, не доходят до продавцов в легко исполнимых формах во многих B2B-компаниях.

Сложность роли продаж и скорость, с которой менеджеры должны уметь доставлять правильное предложение, только растут. Исполнение против нескольких, иногда конкурирующих корпоративных стратегий было тяжелой битвой даже для самых опытных менеджеров по продажам до того, как пандемия все изменила. В той степени, в какой когда-либо было возможно сделать это с таблицами и электронными письмами, правила игры изменились.

Предприимчивые компании принимают новый централизованный подход, использующий ИИ для более быстрой генерации интеллекта по росту продаж, и связывают дискретные стратегии и системы для стимулирования конкретных действий на протяжении всего жизненного цикла клиента.

Продвинутая наука о данных может определить, у каких клиентов есть возможности для инкрементной выручки, и какие продукты и в каком количестве клиенты должны покупать. При использовании в сочетании с передовым ПО управления, выходы науки о данных могут быть преобразованы в прямые, многоканальные действия. Это включает информирование продавцов о том, что продавать, когда продавать и как продавать. Компании могут публиковать временные, клиентские, высокоперсонализированные промо-цены и рекомендации продуктов на сайтах электронной коммерции, а также создавать ультра-таргетированные, персонализированные маркетинговые предложения и гарантировать, что клиентские соглашения и котировки имеют наиболее актуальные и релевантные цены.

Концепция устойчивости цепочки поставок должна учитывать, насколько коммерческие процессы, такие как решения по ценообразованию и продажам, поддерживают труднодостижимые достижения более широкой эффективности цепочки поставок. Крупные B2B-компании должны быть оснащены технологией для эффективного управления процессами ценообразования и продаж.

Умные организации уже работают с надежным советчиком, чтобы получить целостное представление о внутренних данных и внешних рыночных прогнозах с научным подходом. А вы?

Баррет Томпсон — генеральный менеджер по коммерческому совершенству в Zilliant.