2020 Trend: Automatisering van Prijsafstemming voor Fabrikanten

Door Thomas R. Cutler

Automatiseringsoplossingen zijn aangepast en aangepast om de gemak van instellen en beheren van prijsgrenzen voor fabrikanten te bevorderen.

Wanneer bedrijfsdoelstellingen omvatten dat prijzen op het meest gedetailleerde niveau snel en herhaaldelijk worden aangepast, moet automatisering worden ontworpen om de pijn te verlichten door eenvoudige regels te gebruiken om prijzen af te leiden.

Vroeger vreesden de meeste industriële besluitnemers een uitgebreide implementatietijd, complexiteit en significante kosten voor prijs-technologie.

Nieuwe oplossingen overwinnen die zorgen door een geautomatiseerde prijsafstemmingstechnologie aan te bieden die kosteneffectief kan worden geïmplementeerd en in slechts weken.

Het leveren van significante verbeteringen in omzet en marge door een duidelijke, begeleide gebruikerservaring (via inzichtelijke dashboards en uitgebreide prijswetenschap) betekent dat honderden fabrikanten zullen profiteren van deze automatisering tegen Q4 2020.

Het zal ervoor zorgen dat prijsuitvoering blijft afgestemd op strategische doelen om de optimale marges te navigeren.

Automatisering moet beginnen met eenvoudige integratie naar bronsystemen, gevolgd door naadloze vestiging van transactiesystemen met perfekte prijzen. Met die processen op hun plaats stelt prijsafstemming complexe prijslogica-automatisering in.

Automatisering Fabrikant Prijs Experts Delen Best Practices

Prijsdeskundigen, Dallas Crawford en Dan Barrett, werden gevraagd uit te leggen hoe fabrikanten prijsbehoeftes moeten analyseren met data-analytics.

Crawford (afbeelding links) stelde dat prijsafstemming met data-analytics direct in realtime kan worden gedaan. De mogelijkheid om te concentreren op hoge en lage volumes die buiten een normale verdeling van trend of seizoensgebondenheid vallen, kan informeren waar margekansen liggen.

Hoger volume biedt kansen om prijzen aan te passen op basis van vraag of om marktaandeel te winnen. Lager volume biedt kansen om prijzen te analyseren, te bepalen of marktaandeel verloren gaat of of de productlevenscyclus zich aan het einde bevindt.

Barrett (afbeelding links) merkte op dat de beste methode om klantprijzen te analyseren en te optimaliseren, is om de data te modelleren en te zorgen dat het analytics-platform dit op een heel discreet niveau ondersteunt. Klantdata per locatie of product-SKU's laten toe om optimale levering van unieke prijzen. Het begrijpen en voorspellen van de prijselasticiteit van klanten is cruciaal om de optimale prijs te bepalen.

Prijsgevoeligheid

Crawford stelde voor dat de Machine Learning-modellen van QueBIT PriceAlign adaptiever kunnen zijn dan typische tijdreeksmodellen in de pandemie-omgeving.

Het toevoegen van meer kwalitatieve en tijdige invoervariabelen (zoals brandstofkosten) laat het model meer contextueel en toleranter zijn voor de afwijkende data die tijdens deze unieke gebeurtenis is verzameld.

De pandemie geeft productieorganisaties die de technologie omarmen, de kans om de effecten te bestuderen en te modelleren om beter voorbereid te zijn op toekomstige gebeurtenissen. Sluitingen zullen potentiëel incomplete data veroorzaken; toekomstige training van Machine Learning-modellen zal daarmee om moeten gaan.

Barrett is overtuigd dat de pandemie een belangrijke drijfveer is voor prijsafstemming, maar blijft slechts één factor die fabrikanten beïnvloedt aan de vraag- en aanbodzijde.

Door spreadsheets te elimineren, verbetert prijsafstemming de mogelijkheid om snel prijzen aan te passen tot op de meest gedetailleerde niveaus en marktomstandigheden. In weken zorgt de geautomatiseerde prijsdata ervoor dat fabrikanten in staat zijn klantsegmenten te visualiseren die worden gedreven door variabelen die de vraag vormen, zoals demografie, wat toelaat voor meer gerichte en dynamische prijsaanpassingen.

Alleen door geautomatiseerde prijsafstemming zijn middelgrote fabrikanten in staat om prijsstrategieën te tillen tot nieuwe niveaus van sophistication, met dynamische prijsstelling op basis van diverse factoren, en prijselasticiteit te begrijpen over verschillende klanten, producten of regio's.

Het gebruik van Big Data automatiseert en versnelt het meest effectieve prijsmodel voor kleine of middelgrote fabrikanten. Barrett stelde voor dat additionele informatie vaak context biedt en dat de meer nuttige data-elementen geïntegreerd kunnen worden in een meer holistisch proces.

Volgens Crawford nemen fabrikanten Big Data op in de vorm van facturen, offertes, kosteninformatie, vraag en aanbod, wat niet consumeerbaar is voor prijsprofessionals.

Geavanceerde prijsystemen kunnen snel koppelen aan Big Data, dit analyseren over dimensies (SKU's, klanten, locaties, etc.), en het iteratieve proces van prijsstelling automatiseren. Dit geeft fabrikanten de mogelijkheid om snel prijswijzigingen door te voeren en de resulterende prestaties van die wijzigingen actief te managen.

Deze unieke automatiseringsbenadering benut voorspellende vraagplannen die geavanceerde analytics gebruiken om nauwkeurigheid en optimale prijzen te drijven. Alleen met prijsafstemming-automatisering zullen bedrijven in staat zijn om op de juiste manier te reageren op snelle prijsfluctuaties tijdens de pandemie.

Prijsindustrie Experts:

Dallas Crawford is een Advanced Analytics Executive bij QueBIT met meer dan 10 jaar ervaring in het helpen van klanten voorspellende analytics te benutten voor geïnformeerde strategische beslissingen. Voor QueBIT werkte hij 7 jaar bij IBM waarbij hij klanten in de distributiesector diende en meerdere belangrijke Predictive Analytics- en Rapporteringsprojecten leidde. Dallas behaalde een MBA aan de Florida A&M University in 2008.

Dan Barrett is een advanced analytics technical manager bij QueBIT. Barrett fungeerde als Controller en CFO voor een productieorganisatie gedurende meer dan 12 jaar. Hij leidde met succes evaluaties van Advanced Analytics-oplossingen in honderden evaluatiecycli met enkele van ter wereld toonaangevende productie- en detailhandelsorganisaties. Hij stuurt de ontwikkeling en veld-invoeging van Distribution and Manufacturing Performance Management Solutions terwijl hij bij IBM en Cognos was.

Auteurprofiel: Thomas R. Cutler is de President en CEO van Fort Lauderdale, Florida-gebaseerd, TR Cutler, Inc., dat zijn 21ste jaar viert. Cutler is de oprichter van het Manufacturing Media Consortium met meer dan 8000 journalisten, redacteuren en economen die schrijven over trends in productie, industrie, materiaalbehandeling en procesverbetering. Cutler schrijft meer dan 1000 artikelen per jaar over de productiesector. Meer dan 4500 industrieleiders volgen Cutler dagelijks op Twitter op @ThomasRCutler. Contact Cutler via trcutler@trcutlerinc.com.