根据最近的一项研究，如今消费者对价格的敏感度比以往任何时候都高：超过四分之三的消费者（75%）担心通货膨胀会导致生活必需品和高价商品的价格上涨，迫使他们减少整体支出。供应链压力和地缘政治紧张局势加剧了这一挑战，无论是对消费者还是商家来说，因为73%的欧洲买家担心价格上涨是为了弥补盗窃和犯罪的增加。
折扣、降价、特价优惠以及与竞争对手价格保持一致是留住消费者的常用方法。然而，管理这些方法是一项庞大的任务，仍然需要大量的人工干预和使用过时的软件来处理数据。太多情况下，产品生命周期中的定价决策依赖于不完整的历史数据或简化的方法。
因此，现在商家需要采用人工智能（AI）来优化和指导他们的定价策略。AI通过三大关键功能，即详尽的需求预测、先进的价格弹性建模和实时降价优化，带来了具体的财务优势。这三项任务可以由人来完成，但需要无比多的时间和金钱。
AI为商家提供了显著的提高利润和收入的机会。事实上，传统的定价模型很难实现具体的收益，而将AI模型整合到现有系统中，可以摆脱培训和提高个人技能所需的时间，为提供明智的定价建议铺平道路。借助AI，品类经理和价格分析师可以全面掌握零售行业的数据。
一家服装零售商在仅仅16周内实施了基于AI的定价解决方案，完美地整合到其现有的ERP系统中。AI模块自动将定价建议整合进商家的计划系统，方便团队快速分析和验证。这种方法在三个月内将利润提高了5%，而不影响现有业务。
这个例子说明了AI能够成为团队优化的重要杠杆。而这仅仅是个开始。那么，商家如何与AI合作，优化其定价策略并提高利润率呢？
三种必不可少的AI模型
三种AI模型可以帮助制定并实施有效的定价策略：生成模型（GenAI）、机器学习算法和认知模型。经过良好训练的GenAI模型在预测价格趋势、提出替代定价策略以及模拟不同促销活动对消费者行为的影响方面表现出色。它们还通过其在决策前生成和测试替代定价方案的能力赢得了许多商家的信任，从而避免在没有明确证据的情况下让团队参与未证明有效的购买决策策略。例如，一家服装企业利用生成性AI在黑色星期五设计了个性化折扣，从而将营业额提高了12%，利润率提高了9%。
一些商家使用机器学习算法持续优化他们的定价模型，考虑历史销售、过去的促销以及消费者需求的变化。基于机器学习的定价模型的主要优势之一在于其通过持续分析大量数据集来改进价格决策的能力，从而随着时间的推移不断提高。一家运动鞋品牌通过实时调整其最受欢迎和限量版产品的价格，将销售额提高了15%，并通过逐步降价将总营业额提高了10%。
最后，认知AI的使用变得不可或缺，因为它能够整合外部因素，如经济状况、竞争对手价格、本地事件和消费趋势，以优化定价决策。在没有认知AI的情况下，这些理解购买行为所需的外部因素无法有效整合到定价策略中。一家冬季外套零售商利用认知AI根据天气预报调整价格，从而将全价销售延长了三周，并提高了7%的毛利率。
商家拥有大量有价值的数据，一个合适的AI模型可以将其转化为商业增长的杠杆。数据的可见性得到改善，智能自动化通过与收入目标和客户需求完美对齐的定价策略得以实现。