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10 modi in cui l’IA migliora i prezzi e la gestione dei ricavi



I prezzi e le promozioni basati sull’intelligenza artificiale hanno il potenziale per offrire tra $ 259,1 miliardi e $ 500 miliardi di valore di mercato globale, secondo McKinsey .
Il mercato globale del Revenue Management dovrebbe crescere da $ 14,5 miliardi nel 2019 a $ 22,4 miliardi entro il 2024 , raggiungendo un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 9,6%.
BCG ha scoperto che l’automazione delle regole di determinazione del prezzo dei sistemi di gestione delle entrate con l’intelligenza artificiale può aumentare i ricavi fino al 5% in meno di nove mesi .
L’85% dei team di gestione B2B ritiene che le proprie decisioni sui prezzi debbano essere migliorate e solo il 15% dispone di strumenti e dashboard efficaci per impostare e monitorare i prezzi secondo un recente sondaggio globale Bain condotto su oltre 1.700 leader aziendali. Per le molte aziende che fanno affidamento sui prezzi come vantaggio competitivo, devono iniziare subito a valutare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sulle roadmap della loro piattaforma IT.

Rimanere alla parità competitiva e trasformare l’esperienza basata sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico in un punto di forza della gestione dei prezzi e delle entrate deve essere una priorità. I dati sono una comprovata panacea per la paura e, date le nuove dinamiche di mercato che molte aziende stanno affrontando, è il modo più affidabile per prendere decisioni. I seguenti sono dieci modi in cui l’IA sta migliorando i prezzi e la gestione delle entrate oggi:

Utilizzare l’IA per identificare quindi eliminare gli sconti ei segmenti dei clienti più improduttivi, liberando più risorse finanziarie e tempo per coloro che contribuiscono ai profitti . Un recente brief di ricerca di Bain & Company , Bringing Order to Discounts Gone Haywire , fornisce un eccellente esempio di come l’IA può essere utilizzata per determinare l’efficacia degli sconti per segmento di clientela e tipo di sconto. Il brief menziona come l’analisi mirata degli sconti possa aiutare a fermare la perdita di entrate a causa di investimenti dei clienti non ottimali e costosi. I due grafici seguenti riassumono i principali risultati del brief:


L’automazione delle regole di determinazione del prezzo con l’IA nei sistemi di gestione delle entrate aumenta le entrate totali del 5%. Boston Consulting Group (BCG) ha rilevato che il 95% delle iniziative di trasformazione digitale di successo utilizzava una o più leve di crescita dei ricavi. Il 77% dell’impatto finanziario di una determinata trasformazione digitale è stato ottenuto mediante l’uso combinato di sei leve per la crescita dei ricavi. Migliorare l’ottimizzazione dei prezzi con tecniche avanzate, inclusa l’IA, ha il potenziale per aumentare del 5% le entrate totali. BCG ritiene che l’automazione delle regole di determinazione del prezzo nei sistemi di gestione delle entrate e l’applicazione delle modifiche contrattuali ai prezzi aumentino le entrate. Fonte: Come aumentare i ricavi in ​​modo rapido e sostenibile nelle trasformazioni , Boston Consulting Group, 18 agosto 2020.



Sfruttare le numerose informazioni che i dati transazionali possono fornire utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per cercare modelli di analisi dei prezzi, del volume e della combinazione sta fornendo risultati misurabili oggi. I modelli e le informazioni sulle tendenze nei dati delle transazioni includono nuove informazioni che ogni azienda può utilizzare per diventare più competitiva. Per sbloccare queste informazioni è necessario un approccio basato sull’intelligenza artificiale per interpretare le fluttuazioni di prezzo, volume e mix spesso bloccate entro i vincoli dei dati transazionali. La combinazione di analisi dei dati transazionali e fluttuazioni di prezzo, volume e mix si è rivelata difficile e una sfida da combinare in un’applicazione unificata e intuitiva. Una delle aziende che hanno avuto successo combinando dati transazionali e mix di prodotti utilizzando l’IA è Vendavo. Il loro approccio è degno di nota in quanto ha risolto le sfide di usabilità, con cui molti altri fornitori di ottimizzazione dei prezzi hanno lottato. Sono stati in grado di fornire un’ottimizzazione dei prezzi in tempo reale guidata dalle condizioni del mercato locale, dall’intelligenza competitiva e dai parametri transfrontalieri. Corning Optical Communications ha identificato prezzo, margine e opportunità di profitto utilizzando un Profit Analyzer basato su AI, fornendo un contributo di 10 milioni di dollari nel primo anno. Quella che segue è una schermata di Vendavo PricePoint:



L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico stanno aiutando i responsabili dei prezzi a ottenere maggiori entrate e profitti scoprendo come un determinato cliente è disposto a pagare o ottimizzando il prezzo attraverso il loro mix di clienti e prodotti. L’identificazione di punti ciechi nelle decisioni su prezzi, sconti e dimensioni delle trattative è difficile da identificare per clienti e prodotti utilizzando solo fogli di calcolo. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico aiutano i responsabili dei prezzi ad analizzare se gli sconti esistenti hanno senso correlando le dimensioni dell’affare agli sconti effettuati, identificando i valori anomali in cui gli sconti sono stati concessi a causa della visione negoziale del cliente.


L’intelligenza artificiale consente di creare modelli di propensione per persona e sono inestimabili per prevedere quali clienti agiranno su un’offerta di raggruppamento o prezzo. Per definizione, modelli di propensione fare affidamento sull’analisi predittiva, incluso l’apprendimento automatico, per prevedere la probabilità che un determinato cliente agirà su un’offerta di raggruppamento o prezzo, una campagna di posta elettronica o un altro invito all’azione che porta a un acquisto, upsell o cross-sell. I modelli di propensione si sono dimostrati molto efficaci per aumentare la fidelizzazione dei clienti e ridurre l’abbandono. Ogni azienda che oggi eccelle nell’omnichannel fa affidamento su modelli di propensione per prevedere meglio come le preferenze dei clienti e il comportamento passato porteranno agli acquisti futuri. Di seguito è riportato un dashboard che mostra come funzionano i modelli di propensione. Fonte: il dashboard delle propensioni dei clienti proviene da TIBCO .


L’ottimizzazione dei prezzi e l’elasticità dei prezzi stanno crescendo oltre i settori con scorte limitate, comprese le compagnie aeree e gli hotel, proliferando nella produzione e nei servizi. Tutti i professionisti del marketing si affidano sempre più all’apprendimento automatico per definire prezzi più competitivi e contestualmente rilevanti. Le app di machine learning stanno scalando l’ottimizzazione dei prezzi oltre le compagnie aeree, gli hotel e gli eventi per comprendere scenari di prezzo di prodotti e servizi. L’apprendimento automatico viene utilizzato oggi per determinare l’elasticità dei prezzi per ogni prodotto, tenendo conto del segmento di canale, del segmento di clientela, del periodo di vendita e della posizione del prodotto in una strategia di prezzo della linea di prodotti complessiva. L’esempio seguente è tratto dalla soluzione preconfigurata (PCS) Interactive Pricing Analytics di Microsoft Azure.


L’intelligenza artificiale sta migliorando l’efficacia di Configure, Price, Quote (CPQ) apportando maggiore precisione e controllo alla gestione dei prezzi e all’ottimizzazione dei prezzi, il che aumenta i margini, riduce i costi e aumenta le prestazioni finanziarie redditizie. Quella che segue è una roadmap dell’IA per il valore basata sui suoi contributi al miglioramento della gestione dei prezzi, dell’ottimizzazione e delle prestazioni a lungo termine come parte delle strategie di vendita CPQ. L’eccellenza commerciale è definita come la capacità di un’organizzazione di ottenere un margine lordo, un fatturato e una redditività stabili anno dopo anno.
10 modi in cui l’IA migliora i prezzi e la gestione dei ricavi



L’ottimizzazione delle strategie di segmentazione dei prezzi con le informazioni acquisite dall’intelligenza artificiale aiuta a stabilizzare e aumentare i margini e i ricavi oggi. Ogni segmento di clientela ha un prezzo diverso che è disposto a pagare per un determinato prodotto o servizio. Utilizzando l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per conoscere il prezzo per segmento che i clienti sono più disposti a pagare per un determinato prodotto, le applicazioni di intelligenza artificiale possono suggerirli ai responsabili delle vendite e delle entrate. L’automazione della guida ai prezzi specifica per segmento utilizzando i sistemi CRM e CPQ è fondamentale per il successo delle strategie di segmentazione dei prezzi. Il grafico seguente illustra come funziona la segmentazione dei prezzi. Più dati di vendita e transazioni e sistemi di intelligenza artificiale di alta qualità possono ottenere, più i suoi modelli possono prevedere con precisione i livelli di disponibilità a pagare. Fonte: come acquisire più valore con la segmentazione dei prezzi. Alex Hoff. CFO.com. 6 luglio 2017


L’intelligenza artificiale fornisce ai responsabili delle vendite e dei ricavi una guida sui prezzi delle trattative più accurata di quella disponibile in passato, portando a un uso più efficace degli sconti sui prezzi. Di fronte a una maggiore pressione sui prezzi nei cicli di vendita, vogliono chiudere rapidamente e i rappresentanti di vendita sono pronti a fornire sconti profondi che sacrificano il margine. Ciò è particolarmente vero nel software aziendale. McKinsey ha scoperto che l’utilizzo del punteggio dinamico delle trattative indicizzato agli sconti fornisce la guida necessaria ai rappresentanti di vendita per determinare quale livello di sconto vincerà l’affare e non sacrificherà il margine. Fonte: analisi avanzata dei prezzi del software: consentire alle vendite di valutare con fiducia , McKinsey & Company, 14 giugno 2018



Affidarsi all’intelligenza artificiale per monitorare le metriche e i KPI basati sul rischio per ottenere una maggiore visibilità sulla causa principale dei potenziali rischi per i ricavi. La perdita di vendite, account e clienti spesso si verifica perché i team di vendita e di assistenza non lo sanno abbastanza presto; c’è un problema. Gli avvisi basati sull’intelligenza artificiale sulle principali metriche di entrate, prezzi e quotazioni possono salvare una vendita, un cliente e aiutare a individuare anche un problema specifico del prodotto. Gli avvisi di rischio basati sull’intelligenza artificiale sono personalizzabili per metriche e condizioni specifiche e vengono inviati ai membri del team interessati, supportando i clienti. L’aspetto più prezioso di questi avvisi è arrivare alla causa principale di qualsiasi problema. Tra i fornitori di ottimizzazione dei prezzi che li forniscono oggi, gli avvisi sui rischi aziendali di Vendavo sono tra i più completi e facili da usare.

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