Згідно з недавнім дослідженням, споживачі сьогодні більш чутливі до цін, ніж будь-коли: понад три чверті з них (75 %) побоюються, що інфляція призведе до зростання цін на товари першої необхідності та дорогі предмети, змушуючи їх зменшувати загальні витрати. Тиск на ланцюги постачання та геополітичні напруженості підсилюють цей виклик як для споживачів, так і для торговців, враховуючи, що 73 % європейських покупців побоюються зростання цін, яке спрямоване на компенсацію збільшення випадків крадіжок та злочинності.

Знижки, уцінки, спеціальні пропозиції та пристосування до цін конкурентів є добре відомими методами утримання споживачів. Проте їх управління представляє величезне завдання, яке все ще вимагає надмірних ручних втручань та використання застарілого програмного забезпечення для обробки даних. Занадто часто цінові рішення протягом усього життєвого циклу продуктів базуються на неповних історичних даних або спрощених методах.

Саме тому для торговців стає необхідним впровадження штучного інтелекту (ШІ) для оптимізації та спрямування своєї стратегії ціноутворення. ШІ має конкретні фінансові переваги завдяки трьом ключовим функціям: детальне прогнозування попиту, передова моделювання еластичності цін та оптимізація уцінок у реальному часі. Три завдання, які можуть бути виконані людиною, але які вимагатимуть набагато більше часу та грошей.

ШІ пропонує значні можливості для поліпшення прибутковості та доходів торговців. Насправді, тоді як традиційні моделі ціноутворення ускладнюють досягнення конкретних вигод, інтеграція моделей ШІ з існуючими системами дозволяє звільнитися від необхідності навчання та підвищення кваліфікації людини для надання обґрунтованих цінових рекомендацій. Завдяки ШІ керівники категорій продуктів та цінові аналітики отримують повне уявлення про дані роздрібної торгівлі.

Одна з мереж одягу впровадила рішення для ціноутворення на основі ШІ всього за 16 тижнів, інтегрувавши його ідеально з існуючою ERP-системою. Модуль ШІ автоматично інтегрував цінові рекомендації в систему планування торговця, дозволяючи командам швидко аналізувати та перевіряти їх. Такий підхід призвів до збільшення маржі на 5 % за три місяці, не впливаючи на поточні операції.

Цей приклад ілюструє, наскільки ШІ може стати справжнім важелем оптимізації для команд. І це лише початок. Отже, як мережі можуть співпрацювати з ШІ для вдосконалення своєї стратегії ціноутворення та підвищення маржі?

Три незамінні моделі ШІ

Три моделі ШІ можуть сприяти визначенню та впровадженню ефективних стратегій ціноутворення: генеративні моделі (GenAI), алгоритми машинного навчання та когнітивні моделі. Добре навчені моделі GenAI виявилися ефективними для прогнозування цінових тенденцій, пропонування альтернативних стратегій ціноутворення та симуляції впливу різних рекламних кампаній на поведінку споживачів. Вони також переконали багатьох торговців своєю здатністю генерувати та тестувати альтернативні цінові сценарії перед прийняттям рішень, уникаючи залучення команд до стратегій без суттєвих доказів їх ефективності на рішення покупок. Наприклад, одна компанія з одягу використала генеративний ШІ для розробки персоналізованих знижок під час Чорної п'ятниці, збільшивши таким чином свої доходи на 12 % та маржу на 9 %.

Деякі торговці використовують алгоритми машинного навчання для постійної оптимізації своїх цінових моделей, враховуючи історичні продажі, минулі акції та зміни в попиті споживачів. Однією з головних переваг моделей ціноутворення на основі машинного навчання є їх здатність покращуватися з часом, завдяки безперервному аналізу великих обсягів даних для тонкого налаштування цінових рішень. Одна з марок кросівок таким чином в реальному часі коригувала ціни на свої найпопулярніші та обмежені продукти, збільшуючи свої продажі на 15 % та загальні доходи на 10 % завдяки поступовим зниженням цін.

Нарешті, використання когнітивного ШІ стає незамінним через його здатність інтегрувати зовнішні фактори, такі як економічні умови, конкурентні ціни, місцеві події та споживчі тенденції, для оптимізації цінових рішень. У відсутності когнітивного ШІ ці зовнішні фактори, важливі для розуміння поведінки покупок, не можуть бути ефективно інтегровані в стратегію ціноутворення. Один торговець зимовими пальтами використав когнітивний ШІ для коригування цін залежно від прогнозів погоди, продовжуючи таким чином продажі за повною ціною на три тижні та покращуючи свою валову маржу на 7 %.

Торговці мають велику кількість даних з високою доданою вартістю, які адаптована модель ШІ може перетворити на важелі комерційного зростання. Видимість даних покращується, а інтелектуальна автоматизація втілюється завдяки стратегії ціноутворення, яка ідеально відповідає дохідним цілям та вимогам клієнтів.