Volgens een recent onderzoek zijn consumenten tegenwoordig gevoeliger voor prijzen dan ooit tevoren: meer dan driekwart van hen (75%) vreest dat inflatie de prijzen van basisproducten en dure artikelen zal verhogen, waardoor ze hun totale uitgaven moeten verminderen. De druk op de toeleveringsketen en geopolitieke spanningen vergroten deze uitdaging voor zowel consumenten als handelaren, aangezien 73% van de Europese kopers vreest voor prijsstijgingen om de toename van diefstallen en criminaliteit te compenseren.
Kortingen, prijsverlagingen, speciale aanbiedingen en prijsaanpassing aan concurrenten zijn bekende methoden om consumenten te behouden. Het beheer hiervan is echter een enorme taak die nog steeds te veel handmatige tussenkomst vereist en het gebruik van verouderde software voor gegevensverwerking. Te vaak zijn prijsbeslissingen gedurende de productlevenscyclus gebaseerd op onvolledige historische gegevens of vereenvoudigde methoden.
Daarom is het nu noodzakelijk voor handelaren om kunstmatige intelligentie (AI) te omarmen om hun prijsstrategieën te optimaliseren en te sturen. AI biedt concrete financiële voordelen dankzij drie belangrijke functies: gedetailleerde vraagvoorspelling, geavanceerde prijselasticiteitsmodellering en real-time optimalisatie van prijsverlagingen. Drie taken die door een mens kunnen worden uitgevoerd, maar die oneindig veel meer tijd en geld zouden vergen.
AI biedt aanzienlijke kansen om de marges en inkomsten van handelaren te verbeteren. Terwijl traditionele prijsmodellen het moeilijk maken om concrete winst te realiseren, maakt de integratie van AI-modellen in bestaande systemen het mogelijk om de tijd die nodig is voor training en het verbeteren van vaardigheden van een individu te vermijden, zodat goed onderbouwde prijsaanbevelingen kunnen worden gedaan. Dankzij AI hebben productcategoriebeheerders en prijsanalisten volledig inzicht in retailgegevens.
Een modeketen implementeerde binnen slechts 16 weken een op AI gebaseerde prijsoplossing en integreerde deze naadloos in hun bestaande ERP. De AI-module integreerde automatisch prijsaanbevelingen in het planningssysteem van de handelaar, waardoor teams deze snel konden analyseren en valideren. Deze aanpak leidde tot een margeverbetering van 5% in drie maanden, zonder de lopende activiteiten te beïnvloeden.
Dit voorbeeld illustreert hoe AI een echte optimalisatiehefboom kan worden voor teams. En dit is nog maar het begin. Hoe kunnen bedrijven samenwerken met AI om hun prijsstrategieën te verfijnen en hun marges te verbeteren?
Drie onmisbare AI-modellen
Drie AI-modellen kunnen bijdragen aan het definiëren en implementeren van effectieve prijsstrategieën: generatieve modellen (GenAI), machine learning-algoritmen en cognitieve modellen. Goed getrainde GenAI-modellen hebben zich bewezen in het voorspellen van prijstrends, het voorstellen van alternatieve prijsstrategieën en het simuleren van de impact van verschillende promotiecampagnes op consumentengedrag. Ze hebben veel handelaren overtuigd door hun vermogen om alternatieve prijsstrategieën te genereren en testen voordat beslissingen worden genomen, waardoor teams worden beschermd tegen strategieën zonder tastbaar bewijs van hun effectiviteit op aankoopbeslissingen. Een modebedrijf gebruikte bijvoorbeeld generatieve AI om gepersonaliseerde kortingen tijdens Black Friday te ontwerpen, wat leidde tot een omzetgroei van 12% en een margeverbetering van 9%.
Sommige handelaren gebruiken machine learning-algoritmen om hun prijsmodellen continu te optimaliseren, rekening houdend met historische verkopen, eerdere promoties en veranderende consumentenvraag. Een van de belangrijkste voordelen van prijsmodellen op basis van machine learning is hun vermogen om in de loop van de tijd te verbeteren, dankzij de continue analyse van grote datasets om prijsbeslissingen te verfijnen. Een sneakermerk paste bijvoorbeeld in real-time de prijzen aan van hun meest gewilde en gelimiteerde producten, wat leidde tot een verkoopstijging van 15% en een totale omzetgroei van 10% dankzij geleidelijke prijsverlagingen.
Ten slotte wordt het gebruik van cognitieve AI onmisbaar vanwege het vermogen om externe factoren, zoals economische omstandigheden, concurrentieprijzen, lokale evenementen en consumptietrends, te integreren om prijsbeslissingen te optimaliseren. Zonder cognitieve AI kunnen deze externe factoren, die essentieel zijn om koopgedrag te begrijpen, niet effectief worden geïntegreerd in de prijsstrategie. Een winterjassenhandelaar gebruikte cognitieve AI om hun prijzen aan te passen op basis van weersvoorspellingen, waardoor de volledige prijsverkoop met drie weken werd verlengd en hun brutomarge met 7% verbeterde.
Handelaren beschikken over een grote hoeveelheid waardevolle gegevens die een geschikt AI-model kan omzetten in groeistimuli. De zichtbaarheid van gegevens wordt verbeterd en intelligente automatisering wordt gerealiseerd dankzij een prijsstrategie die perfect is afgestemd op de omzetdoelstellingen en klantvereisten.