Fiyatlandırma ve Gelir Optimizasyonunda Yapay Zeka: Yeni Rekabet Kaldıracı
Yapay zeka destekli dinamik fiyatlandırma ve gelir optimizasyonu nasıl gerçek bir rekabet avantajına dönüşüyor ve müşterileri küstürmeden bu nasıl uygulanır.
Yıllarca fiyatlandırma, işin kimsenin dokunmak istemediği parçasıydı. Bir kere belirlenir, en iyi ihtimalle yıllık olarak gözden geçirilir ve büyüme kaldıracı değil bir finans işi olarak görülürdü. Bu değişti. Şu anda marj ve gelirde öne geçen şirketler, fiyatlandırmayı sürekli veriyle beslenen, giderek daha çok yapay zeka desteğiyle yürütülen yaşayan bir sistem olarak ele alanlar.
Fiyatlandırma Neden Sonunda Hak Ettiği İlgiyi Görüyor
Ben de çoğu kurucu gibi fiyat belirliyordum: rakiplere bak, bir marj ekle, satışlar şikayet ettiğinde ara sıra düzelt. Açıkça daha zayıf bir ürün için %20 daha fazla ücret alan bir rakibe altı haneli bir anlaşmayı kaybetmem gerekti ki fiyatlandırmanın bir arka ofis fonksiyonu olmadığını fark edeyim. Bu, elle ve bayat bilgiyle kötü verilen stratejik bir karardı.
Yapay zeka, Amazon veya büyük havayollarından çok daha küçük şirketler için sofistike fiyatlandırma operasyonlarını ekonomik olarak mümkün kıldı. Eskiden özel bir gelir yönetimi ekibi gerektiren şey artık doğru veri hattı ve iyi sınırlandırılmış bir modelle yaklaşık olarak elde edilebiliyor.
Yapay Zeka Fiyatlandırmada Gerçekten Neyi İyi Yapıyor
Gerçekçi kullanım alanları pazarlamanın öne sürdüğünden daha sınırlı, ama yine de son derece değerli. Yapay zeka, müşteri segmentleri arasındaki fiyat esnekliği kalıplarını tespit etmede, fiyata duyarlı müşterileri değer odaklı olanlardan ayırmada, aşırı indirimlerden kaynaklanan marj kaybını işaretlemede ve insanın zaten makul bulduğu bir aralık içinde fiyat noktaları önermede güçlü.
Bu sihir değil ve fiyatlandırma stratejisinin yerini almıyor. Model markanızın konumlandırmasını veya kilit bir müşteriyle uzun vadeli ilişkinizi anlamıyor. Bir insanın haftalar süreceği kalıpları gün yüzüne çıkarıyor ve eskiden imkansız olan bir hızda fiyat değişikliklerini test etmenizi sağlıyor.
Saf Dinamik Fiyatlandırmanın Tuzağı
Havayolu ve paylaşımlı ulaşım fiyatlandırmasını gördükten sonraki ilk içgüdü benzer bir dinamik sistem kurmak oluyor. Çoğu B2B ve hatta çoğu B2C işletmesi için bundan kaçınılmasını öneririm. Müşteriler havayollarından gelen dinamik fiyatlandırmaya tahammül eder çünkü bu yerleşik bir kategori normudur. Bir yazılım satıcısından veya hizmet şirketinden bunu tolere etmezler; orada fiyat değişiklikleri pazar verimliliği değil bir güven ihaneti gibi hissedilir.
Çoğu sektörde daha iyi çalışan yaklaşım, insan tarafından belirlenmiş korkuluklarla yapay zeka destekli fiyatlandırmadır: model bir aralık içinde fiyat önerir, ama aralığın kendisi ve önemli hesaplar için son onay bir kişide kalır. Bu, itibar riskinden kaçınırken finansal faydanın büyük kısmını yakalamayı sağlar.
Fiyat Etiketinin Ötesinde Gelir Optimizasyonu
Fiyatlandırma optimizasyonu tablonun yalnızca yarısı. Diğer yarısı gelir karması optimizasyonu: hangi ürünlerin paketleneceği, hangi müşteri segmentlerinin üst satış için önceliklendirileceği ve düşük marjlı işlerden tamamen ne zaman vazgeçileceği. CRM ve faturalandırma verilerinizle eğitilmiş yapay zeka modelleri, istatistiksel olarak yükseltme yapma olasılığı yüksek müşterileri, belirgin uyarı işaretleri göstermeden churn riski taşıyan müşterileri ve benzer müşterilere kıyasla masada para bıraktığınız hesapları tespit edebilir.
Şirketlerimden birinde, churn riski modeli iki ay içinde kullanımını %30'dan fazla azaltmış ama henüz iptal etmemiş bir müşteri segmentini işaretledi. Bu segmente yapılan proaktif hesap yönetimi teması, aksi halde sessizce kaybedilecek hesapların yaklaşık %40'ını geri kazandırdı.
Bir Veri Bilimi Ekibi Olmadan Bunu Nasıl Uygularsınız
Sıfırdan bir model inşa etmenize gerek yok. Birçok fiyatlandırma istihbarat platformu artık bunu işlem geçmişinizi alıp bir gösterge panelinden öneriler sunan bir hizmet olarak sunuyor. Gerçek iş içeride: temiz, yapılandırılmış işlem ve müşteri verisi elde etmek, işletmeniz için önemli olan segmentleri tanımlamak ve yayına girmeden önce her fiyat değişikliği önerisi için açık bir onay süreci koymak.
Bir ürün hattıyla veya bir müşteri segmentiyle başlayın. Sadece geliri değil, müşteri memnuniyetini de ölçün. Kısa vadeli geliri artıran ama churn'ü veya destek şikayetlerini yükselten bir fiyat değişikliği gerçek bir kazanım değildir.
Rekabetçi Gerçeklik
Fiyatlandırma bir tabloda yılda bir verilen bir karardı. Şimdi sürekli, veriye dayalı bir sürece dönüşüyor ve buna ilk uyum sağlayan şirketler daha yavaş hareket eden rakiplerinin masada bıraktığı marjı topluyor. Mükemmel bir modele gerek yok. Rakiplerinizin yıllık fiyat incelemesinden daha duyarlı bir sürece ihtiyacınız var ve bu bile anlamlı bir avantaj haline geliyor.
Zentria Flow'un kendi fiyatlandırması da aynı yolu izledi: kullanım verisi ve müşteri segmentine göre şekillendi, ama nihai bir rakam çıkmadan önce her önemli hesabı bir insan inceledi.