최근 연구에 따르면 소비자들은 오늘날 그 어느 때보다 가격에 민감해졌습니다. 75% 이상의 소비자들이 인플레이션으로 인해 필수품과 고가품의 가격이 상승할 것을 우려하고 있어 소비를 줄일 수밖에 없습니다. 공급망 압박과 지정학적 긴장은 소비자와 상인 모두에게 이 문제를 더욱 악화시키고 있으며, 73%의 유럽 구매자들이 절도와 범죄 증가를 보상하기 위해 가격이 상승할 것을 두려워하고 있습니다.

할인, 가격 인하, 특별 제공 및 경쟁사 가격에 맞추는 것은 소비자 충성도를 높이기 위한 잘 알려진 방법입니다. 그러나 이러한 관리에는 여전히 수작업이 많이 필요하고 데이터 처리를 위한 구식 소프트웨어를 사용하는 거대한 작업이 요구됩니다. 너무 자주 제품 수명 주기 동안의 가격 결정은 불완전한 역사적 데이터나 단순화된 방법에 의존합니다.

따라서 상인들은 이제 가격 전략을 최적화하고 지향하기 위해 인공지능(AI)을 도입해야 합니다. AI는 수요에 대한 상세한 예측, 가격 탄력성의 고급 모델링 및 실시간 가격 인하 최적화를 통한 구체적인 재정적 이점을 제공합니다. 이러한 세 가지 작업은 인간이 수행할 수 있지만, 훨씬 더 많은 시간과 비용이 소요됩니다.

AI는 상인들의 수익률 및 수익을 향상시키는 데 상당한 기회를 제공합니다. 전통적인 가격 모델은 구체적인 이익을 실현하기 어렵게 만들지만, AI 모델을 기존 시스템에 통합하면 개인의 교육 및 기술 향상에 필요한 시간을 절감하고 명확한 가격 추천을 제공합니다. AI 덕분에 제품 카테고리 관리자 및 가격 분석가는 리테일 부문의 데이터에 대한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다.

한 의류 브랜드는 AI 기반의 가격 책정 솔루션을 단 16주 만에 기존 ERP 시스템에 완벽하게 통합했습니다. AI 모듈은 상인의 계획 시스템에 가격 추천을 자동으로 통합하여 팀이 이를 빠르게 분석하고 검증할 수 있도록 했습니다. 이 접근 방식은 3개월 만에 마진을 5% 증가시켰으며, 현재 진행 중인 활동에 영향을 미치지 않았습니다.

이 예시는 AI가 팀을 위한 진정한 최적화 레버가 될 수 있음을 보여줍니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다. 그렇다면 상인들은 AI와 협력하여 가격 전략을 정교화하고 마진을 향상시킬 수 있을까요?

필수적인 세 가지 AI 모델

세 가지 AI 모델은 효과적인 가격 전략을 정의하고 실행하는 데 기여할 수 있습니다: 생성적 모델(GenAI), 머신 러닝 알고리즘 및 인지 모델. 잘 훈련된 GenAI 모델은 가격 추세를 예측하고 대안적인 가격 전략을 제안하며 다양한 판촉 캠페인이 소비자 행동에 미치는 영향을 시뮬레이션하는 데 뛰어난 것으로 나타났습니다. 또한 이들은 대안적 가격 시나리오를 미리 생성하고 테스트할 수 있는 능력으로 인해 많은 상인들을 설득했으며, 구매 결정에 대한 명확한 증거 없이 전략에 팀을 참여시키지 않도록 했습니다. 예를 들어, 한 의류 회사는 블랙 프라이데이 기간 동안 개인 맞춤형 할인을 설계하기 위해 생성적 AI를 사용하여 매출을 12%, 마진을 9% 증가시켰습니다.

일부 상인들은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 과거 판매, 과거 프로모션 및 소비자 수요의 변화를 고려하여 지속적으로 가격 모델을 최적화하고 있습니다. 머신 러닝 기반 가격 모델의 주요 장점 중 하나는 광범위한 데이터 세트를 지속적으로 분석하여 가격 결정을 세밀하게 조정함으로써 시간이 지남에 따라 개선될 수 있다는 점입니다. 한 운동화 브랜드는 실시간으로 가장 인기 있고 한정판 제품의 가격을 조정하여 매출을 15% 증가시키고 점진적인 가격 인하를 통해 총 매출을 10% 증가시켰습니다.

마지막으로, 인지 AI의 사용은 경제적 조건, 경쟁 가격, 지역 이벤트 및 소비자 트렌드와 같은 외부 요인을 통합하여 가격 결정을 최적화할 수 있는 능력 때문에 필수적입니다. 인지 AI가 없으면 이러한 외부 요인은 구매 행동을 이해하는 데 필수적이지만 가격 전략에 효과적으로 통합될 수 없습니다. 한 겨울 코트 상인은 날씨 예보에 따라 가격을 조정하여 정가 판매를 3주 연장하고 총 마진을 7% 향상시켰습니다.

상인들은 고부가가치를 가진 방대한 양의 데이터를 보유하고 있으며, 적절한 AI 모델은 이를 상업적 성장의 레버로 전환할 수 있습니다. 데이터 가시성이 향상되고, 고객의 요구와 수익 목표에 완벽하게 맞추어진 가격 전략을 통해 지능적인 자동화가 실현됩니다.