Conform unui studiu recent, consumatorii sunt astăzi mai sensibili la prețuri ca niciodată: mai mult de trei sferturi dintre ei (75%) se tem că inflația va crește prețurile produselor de bază și ale articolelor scumpe, forțându-i să-și reducă cheltuielile globale. Presiunile asupra lanțului de aprovizionare și tensiunile geopolitice accentuează această provocare, atât pentru consumatori, cât și pentru comercianți, în condițiile în care 73% dintre cumpărătorii europeni se tem de o creștere a prețurilor menită să compenseze creșterea furturilor și a criminalității.
Reduceri, reduceri de preț, oferte speciale și alinierea la prețurile concurenței sunt metode bine cunoscute pentru fidelizarea consumatorilor. Totuși, gestionarea lor reprezintă o sarcină colosală care necesită încă prea multe intervenții manuale și utilizarea unor software-uri învechite pentru a procesa datele. Prea des, deciziile de stabilire a prețurilor, pe parcursul ciclului de viață al produselor, se bazează pe date istorice incomplete sau pe metode simplificate.
De aceea, este necesar ca comercianții să adopte inteligența artificială (IA) pentru a optimiza și orienta strategia de stabilire a prețurilor. IA prezintă avantaje financiare concrete datorită a trei funcționalități cheie: previziunea detaliată a cererii, modelarea avansată a elasticității prețurilor și optimizarea reducerilor în timp real. Trei sarcini care ar putea fi realizate de un om, dar care ar necesita infinit mai mult timp și bani.
IA oferă oportunități semnificative de a îmbunătăți marjele și veniturile comercianților. Într-adevăr, în timp ce modelele tradiționale de stabilire a prețurilor fac dificilă obținerea de câștiguri concrete, integrarea modelelor de IA cu sistemele existente permite eliberarea de timpul necesar formării și creșterii competențelor unui individ pentru a furniza recomandări de stabilire a prețurilor informate. Datorită IA, managerii de categorii de produse și analiștii de preț beneficiază de o vizibilitate completă a datelor din sectorul retail.
Un magazin de îmbrăcăminte a implementat o soluție de stabilire a prețurilor bazată pe IA în doar 16 săptămâni, integrând-o perfect în ERP-ul său existent. Modulul IA a integrat automat recomandările de stabilire a prețurilor în sistemul de planificare al comerciantului, permițând echipelor să le analizeze și să le valideze rapid. Această abordare a condus la o creștere cu 5% a marjelor în trei luni, fără a afecta activitățile curente.
Acest exemplu ilustrează cât de mult poate deveni IA un adevărat levier de optimizare pentru echipe. Și acesta este doar începutul. Deci, cum pot colabora comercianții cu IA pentru a-și rafina strategia de stabilire a prețurilor și pentru a-și îmbunătăți marjele?
Trei modele de IA indispensabile
Trei modele de IA pot contribui la definirea și implementarea unor strategii de stabilire a prețurilor eficiente: modelele generative (GenAI), algoritmii de învățare automată și modelele cognitive. Modelele GenAI bine antrenate s-au dovedit performante pentru a anticipa tendințele de prețuri, a propune strategii de stabilire a prețurilor alternative și a simula impactul diferitelor campanii promoționale asupra comportamentului consumatorilor. De asemenea, au convins mulți comercianți prin capacitatea lor de a genera și testa scenarii alternative de stabilire a prețurilor înainte de decizii, evitând astfel angajarea echipelor în strategii fără dovezi tangibile ale eficacității lor asupra deciziilor de cumpărare. De exemplu, o companie de îmbrăcăminte a folosit IA generativă pentru a concepe reduceri personalizate de Black Friday, crescându-și astfel cifra de afaceri cu 12% și marjele cu 9%.
Unii comercianți folosesc algoritmi de învățare automată pentru a-și optimiza continuu modelele de stabilire a prețurilor, luând în considerare vânzările istorice, promoțiile trecute și evoluția cererii consumatorilor. Unul dintre principalele avantaje ale modelelor de stabilire a prețurilor bazate pe învățare automată rezidă în capacitatea lor de a se îmbunătăți în timp, datorită analizei continue a unor seturi vaste de date pentru a rafina deciziile de preț. O marcă de încălțăminte a ajustat astfel în timp real prețurile produselor sale cele mai solicitate și în ediție limitată, crescându-și vânzările cu 15% și cifra totală de afaceri cu 10% datorită reducerilor progresive de preț.
În sfârșit, utilizarea IA cognitive devine indispensabilă datorită capacității sale de a integra factori externi, cum ar fi condițiile economice, prețurile concurențiale, evenimentele locale și tendințele de consum, pentru a optimiza deciziile de stabilire a prețurilor. În absența IA cognitive, acești factori externi, esențiali pentru a înțelege comportamentele de cumpărare, nu pot fi integrați eficient în strategia de stabilire a prețurilor. Un comerciant de paltoane de iarnă a folosit IA cognitivă pentru a ajusta prețurile în funcție de prognozele meteo, prelungind astfel vânzările la preț întreg cu trei săptămâni și îmbunătățindu-și marja brută cu 7%.
Comercianții dispun de o cantitate importantă de date cu valoare adăugată mare, pe care un model de IA adaptat le poate transforma în pârghii de creștere comercială. Vizibilitatea datelor este îmbunătățită, iar automatizarea inteligentă se concretizează datorită unei strategii de stabilire a prețurilor perfect aliniată cu obiectivele de venituri și cerințele clienților.