وفقاً لدراسة حديثة، أصبح المستهلكون اليوم أكثر حساسية للأسعار من أي وقت مضى: أكثر من ثلاثة أرباع منهم (75٪) يخشون أن يؤدي التضخم إلى زيادة أسعار السلع الأساسية والمنتجات الغالية، مما يضطرهم إلى تقليل نفقاتهم العامة. وتزيد الضغوط على سلسلة التوريد والتوترات الجيوسياسية من هذا التحدي، سواء للمستهلكين أو للتجار، حيث يخشى 73٪ من المشترين الأوروبيين من ارتفاع الأسعار لتعويض زيادة السرقات والجريمة.
الخصومات والعروض الخاصة والمقارنة مع أسعار المنافسين هي طرق معروفة لكسب ولاء المستهلكين. ومع ذلك، فإن إدارتها تمثل مهمة ضخمة تتطلب الكثير من التدخلات اليدوية واستخدام برامج قديمة لمعالجة البيانات. وغالباً ما تعتمد قرارات التسعير طوال دورة حياة المنتجات على بيانات تاريخية غير مكتملة أو أساليب مبسطة.
لهذا السبب، أصبح من الضروري الآن للتجار اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين وتوجيه استراتيجياتهم التسعيرية. يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد مالية ملموسة بفضل ثلاث ميزات رئيسية هي التنبؤ التفصيلي بالطلب، النمذجة المتقدمة لمرونة الأسعار، وتحسين الخصومات في الوقت الحقيقي. ثلاث مهام يمكن أن يقوم بها الإنسان لكنها ستتطلب وقتاً ومالاً أكثر بكثير.
يوفر الذكاء الاصطناعي فرصاً كبيرة لتحسين الهوامش والإيرادات للتجار. في الواقع، بينما تجعل نماذج التسعير التقليدية من الصعب تحقيق مكاسب ملموسة، فإن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القائمة يسمح بالتحرر من الوقت اللازم لتدريب ورفع كفاءة الأفراد لتقديم توصيات تسعيرية مدروسة. بفضل الذكاء الاصطناعي، يتمتع مسؤولو فئات المنتجات والمحللون التسعير برؤية كاملة لبيانات قطاع التجزئة.
قامت سلسلة ملابس جاهزة بتنفيذ حل تسعيري قائم على الذكاء الاصطناعي في غضون 16 أسبوعاً فقط، حيث تم دمجه بشكل مثالي مع نظام ERP الخاص بها. وقام وحدة الذكاء الاصطناعي بدمج التوصيات التسعيرية تلقائياً في نظام تخطيط التاجر، مما سمح للفرق بتحليلها والموافقة عليها بسرعة. وقد أدى هذا النهج إلى زيادة في الهوامش بنسبة 5٪ في غضون ثلاثة أشهر، دون التأثير على الأنشطة الجارية.
هذا المثال يوضح مدى قدرة الذكاء الاصطناعي على أن يصبح رافعة حقيقية للتحسين بالنسبة للفرق. وهذه ليست سوى البداية. إذن، كيف يمكن للعلامات التجارية التعاون مع الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجياتها التسعيرية وتحسين هوامشها؟
ثلاثة نماذج للذكاء الاصطناعي لا غنى عنها
ثلاثة نماذج للذكاء الاصطناعي يمكن أن تساهم في تحديد وتنفيذ استراتيجيات تسعير فعالة: النماذج التوليدية (GenAI)، خوارزميات machine learning والنماذج المعرفية. أثبتت النماذج التوليدية المدربة جيداً فعاليتها في توقع الاتجاهات التسعيرية، اقتراح استراتيجيات تسعير بديلة، ومحاكاة تأثير الحملات الترويجية المختلفة على سلوك المستهلكين. كما أقنعت العديد من التجار بقدرتها على توليد واختبار سيناريوهات تسعير بديلة قبل اتخاذ القرارات، مما يجنب إشراك الفرق في استراتيجيات بدون أدلة ملموسة على فعاليتها في قرارات الشراء. على سبيل المثال، استخدمت شركة ملابس جاهزة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم خصومات مخصصة خلال Black Friday، مما زاد من إيراداتها بنسبة 12٪ وهوامشها بنسبة 9٪.
يستخدم بعض التجار خوارزميات machine learning لتحسين نماذج تسعيرهم باستمرار، مع الأخذ في الاعتبار المبيعات التاريخية، العروض الترويجية السابقة وتطور طلب المستهلكين. واحدة من المزايا الرئيسية لنماذج التسعير القائمة على التعلم الآلي هي قدرتها على التحسن بمرور الوقت، بفضل التحليل المستمر لمجموعات بيانات واسعة لتصحيح قرارات التسعير. قامت علامة تجارية للأحذية الرياضية بذلك بتعديل أسعار منتجاتها الأكثر طلباً والمحدودة الإصدار في الوقت الحقيقي، مما زاد من مبيعاتها بنسبة 15٪ وإيراداتها الإجمالية بنسبة 10٪ بفضل تخفيضات الأسعار التدريجية.
وأخيراً، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي المعرفي ضرورياً بسبب قدرته على دمج العوامل الخارجية، مثل الظروف الاقتصادية، والأسعار المنافسة، والأحداث المحلية والاتجاهات الاستهلاكية، لتحسين قرارات التسعير. في غياب الذكاء الاصطناعي المعرفي، لا يمكن دمج هذه العوامل الخارجية، الضرورية لفهم سلوكيات الشراء، بشكل فعال في الاستراتيجية التسعيرية. استخدم تاجر للمعاطف الشتوية الذكاء الاصطناعي المعرفي لتعديل أسعاره بناءً على توقعات الطقس، مما أدى إلى تمديد المبيعات بسعر كامل لمدة ثلاثة أسابيع وتحسين هامش ربحه بنسبة 7٪.
يمتلك التجار كمية كبيرة من البيانات ذات القيمة المضافة العالية، والتي يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي مناسب تحويلها إلى رافعات للنمو التجاري. يتم تحسين رؤية البيانات، ويتحقق الأتمتة الذكية بفضل استراتيجية تسعير متوافقة تماماً مع أهداف الإيرادات ومتطلبات العملاء.