Дуг Фьюне — старший вице-президент по взаимодействию с клиентами в Pricefx и имеет более чем 20-летний опыт работы в области ценообразования и стратегии цепочки поставок.
Поскольку компании присоединяются к ИИ в надежде улучшить бизнес-результаты, им следует критически подумать об инвестициях в команду по анализу данных. Для большинства владельцев бизнеса, не имеющих технических знаний, понимание того, как ИИ требует данных и как работает команда по анализу данных, имеет решающее значение для получения максимальной отдачи от инвестиций. Ученые, работающие с данными, готовы собирать и оценивать данные, а также создавать модели для тестирования и анализа, но без четкого указания на решение бизнес-задач они могут упустить возможности, скрывающиеся прямо у них на глазах.
Именно здесь бизнес и научные команды должны работать вместе. Бизнес-подразделения и их команды по обработке данных имеют возможность собрать информацию, которая может изменить методы ведения бизнеса, значительно улучшая результаты. Весь их подход к продажам, обслуживанию клиентов, маркетингу или даже разработке продуктов можно изменить, используя уникальные навыки специалистов по данным. Команда по анализу данных может быть двигателем, но без водителя как они узнают, куда идти?
Одна из лучших областей для использования ваших инвестиций в науку о данных — это ваша стратегия ценообразования. Данные о клиентах, которые у вас, вероятно, уже есть о покупках, удержании и потерях, могут принести ценную информацию.
Немедленное влияние на доход
В обилии данных, уже собранных на основе покупок ваших клиентов, содержится информация о том, что продается, а что нет, какие продукты обычно сочетаются друг с другом и многое другое. Однако ваши рынки быстро меняются, и ваши бизнес-команды и специалисты по обработке данных должны регулярно пересматривать стратегии и методы. От наблюдения за тем, как продукты работают в определенных регионах или в определенное время года, до анализа того, как клиент ведет себя на вашем сайте, когда ему предоставляется определенная информация, команды по анализу данных могут использовать ИИ для быстрого и автоматического анализа ваших данных и рынка, предоставляя рекомендации, которые , при использовании бизнес-пользователем, может увеличить доход или прибыль.
Например, Amazon использует огромные объемы данных и свою способность динамического ценообразования, как сообщается, корректирует цены до 2,5 миллионов раз в день на основе многих факторов, таких как уровень запасов, конкурентоспособные цены и затраты. Поведение пользователей влияет как на ценообразование, так и на выбор продуктов. Такие компании, как Amazon, используют команды специалистов по обработке данных и сложные алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы определить наилучший возможный результат и максимально повлиять на доход. Эти возможности искусственного интеллекта позволяют Amazon быстро менять цены, обеспечивая наилучшие результаты для компании.
Если на доход можно напрямую повлиять, почему все больше команд не становятся экспертами в использовании своих команд по обработке данных?
Заставьте алгоритмы работать на вас
Алгоритмы ценообразования могут помочь вам найти правильную формулу для получения наибольшей прибыли от вашего продукта или услуги. Компании, которые не смотрят на свои данные и не думают о том, как лучше устанавливать цены, оставляют на столе много денег. В сегодняшней динамичной среде ваша ценовая стратегия должна зависеть от данных и реального поведения ваших нынешних и потенциальных клиентов.
Ваша команда по анализу данных может анализировать множество источников данных, таких как спрос и предложение, а также цены конкурентов, создавая алгоритмы, которые выбирают наилучшую возможную цену для достижения бизнес-целей в режиме реального времени. Используя этот тип анализа, компании опережают конкурентов и остаются в курсе изменений рынка. Вот как вы можете заставить алгоритмы работать на вас.
Самое интересное в этом то, что даже если вы решите не смотреть на эти данные и не принимать на их основе стратегические решения, ваши конкуренты все равно смогут это сделать. Это только дает им возможность продолжать привлекать ваших клиентов и получать больше прибыли за ваш счет.
Более плавный процесс продаж
Когда ваша ценовая стратегия гибкая, быстрая и эффективная, ваша команда продаж будет лучше подготовлена к продажам вашим клиентам. Командам продаж можно предоставить рекомендации на основе данных, которые помогут им заключить сделку на основе поведения потенциального или текущего клиента.
Когда у вашего отдела продаж будут правильные рекомендации, основанные на данных об изменениях рынка, конкуренции, спросе и предложении, а также отфильтрованные с учетом последних стратегий и целей ценообразования, они будут чувствовать себя более уверенно, предоставляя ценовое предложение. Мы часто слышим, что «первая хорошая цена выигрывает в продаже», а уверенность торговых представителей в том, что они могут быстро предложить цену, помогает им выиграть больше сделок.
Но как компании могут прийти к такому моменту, когда команды продаж и специалисты по обработке данных смогут сотрудничать? Все начинается сверху и требует целенаправленного подхода к бизнесу для улучшения общей деятельности.
В целом, наука о данных — это инструмент, который может помочь бизнес-лидерам принимать более обоснованные решения относительно своей стратегии ценообразования и предложений для клиентов. Крайне важно знать, как использовать эти инвестиции, потому что как только вы это сделаете, вы быстро получите больший доход.
Для того, чтобы быть в курсе новостей в сфере науки, подписывайтесь на наш Telegram-канал.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
