最近の研究によれば、消費者はこれまで以上に価格に敏感になっており、4分の3以上（75％）がインフレによって必需品や高価な商品の価格が上昇し、全体的な支出を減らさざるを得ないことを懸念しています。供給チェーンの圧力や地政学的な緊張が、この課題を消費者と小売業者の両方にとってさらに困難にしています。ヨーロッパの購入者の73％が、盗難や犯罪の増加を補うために価格が上昇することを恐れています。
割引、値下げ、特別オファー、競合価格への追随は、消費者を引き留めるためのよく知られた方法です。しかし、それらの管理は膨大な作業を必要とし、依然として手動の介入が多く、古いソフトウェアを使用してデータを処理しています。多くの場合、商品ライフサイクル全体での価格決定は不完全な過去のデータや単純化された方法に依存しています。
このため、小売業者は価格戦略を最適化し、導くためにAIを採用することが必要になっています。AIは、需要の詳細な予測、価格弾力性の高度なモデリング、リアルタイムでの値下げ最適化という3つの主要な機能を通じて、具体的な財務的メリットを提供します。これらの3つのタスクは人間が行うことも可能ですが、はるかに多くの時間とコストがかかります。
AIは小売業者の利益率と収益を向上させる大きな機会を提供します。従来の価格設定モデルが具体的な利益を得ることを困難にする一方で、AIモデルを既存のシステムに統合することで、特定の価格推奨を提供するために人を訓練しスキルを向上させる時間を節約できます。AIのおかげで、商品カテゴリーの責任者や価格アナリストは、小売業界のデータの完全な可視性を享受できます。
あるアパレルブランドは、AIベースの価格設定ソリューションをわずか16週間で既存のERPに完全に統合しました。AIモジュールは、自動的に価格推奨を小売業者の計画システムに組み込み、チームが迅速に分析し、承認することを可能にしました。このアプローチにより、3か月で利益率が5％増加し、現在の業務に影響を与えることはありませんでした。
この例は、AIがチームの最適化の真のレバレッジになる可能性を示しています。そしてこれは始まりに過ぎません。では、小売業者はどのようにAIと協力して価格戦略を洗練し、利益率を向上させることができるのでしょうか？
不可欠な3つのAIモデル
3つのAIモデルが効果的な価格戦略の策定と実施を支援します：生成モデル（GenAI）、機械学習アルゴリズム、認知モデルです。十分に訓練されたGenAIモデルは、価格動向を予測し、代替の価格戦略を提案し、消費者行動への様々なプロモーションの影響をシミュレートするのに優れています。また、事前に価格シナリオを生成・テストする能力により、多くの小売業者を説得し、購入決定に対する効果の証拠がない戦略にチームが取り組むことを避けています。例えば、あるアパレル企業は、ブラックフライデーに個別の割引を設計するために生成AIを使用し、売上を12％、利益率を9％増加させました。
一部の小売業者は、機械学習アルゴリズムを使用して価格モデルを継続的に最適化し、過去の販売、過去のプロモーション、消費者需要の変化を考慮に入れています。機械学習ベースの価格設定モデルの主な利点の1つは、大規模なデータセットの継続的な分析を通じて価格決定を洗練する能力にあります。あるスニーカーブランドは、最も需要のある限定版商品の価格をリアルタイムで調整し、漸進的な値下げにより売上を15％、総売上を10％増加させました。
最後に、認知AIの使用は、経済状況、競合価格、ローカルイベント、消費トレンドなどの外部要因を統合して価格決定を最適化する能力により、不可欠になっています。認知AIがない場合、これらの購入行動を理解するために重要な外部要因は、効果的に価格戦略に統合することができません。ある冬用コートの小売業者は、天気予報に基づいて価格を調整し、通常価格での販売を3週間延長し、粗利益を7％向上させました。
小売業者は、高い付加価値のある大量のデータを持っており、適切なAIモデルが商業成長のレバレッジに変えることができます。データの可視性が向上し、収益目標と顧客の要求に完全に一致した価格戦略を通じて、インテリジェントな自動化が実現されます。