Tren Penting 2020:Otomatisasi Penyelarasan Harga

Oleh Thomas R. Cutler

Solusi otomatisasi telah diadaptasi dan disesuaikan dengan mempromosikan kemudahan pengaturan dan pengelolaan batasan harga untuk produsen.

Ketika tujuan perusahaan mencakup penyesuaian harga secara cepat dan berulang pada tingkat yang paling terperinci, otomatisasi harus dirancang untuk mengurangi kesulitan dengan menggunakan aturan sederhana untuk mendapatkan harga.

Sebelumnya, sebagian besar pembuat keputusan bisnis industri mengkhawatirkan waktu implementasi yang ekstensif, kompleksitas, dan biaya yang signifikan untuk teknologi penetapan harga.

Solusi baru mengatasi masalah tersebut dengan menawarkan teknologi penyelarasan harga otomatis yang dapat diterapkan dengan hemat biaya dan hanya dalam beberapa minggu.

Memberikan peningkatan signifikan dalam pendapatan dan margin dengan memberikan pengalaman pengguna yang jelas dan terpandu (melalui dasbor yang berwawasan luas dan ilmu harga yang komprehensif) berarti ratusan perusahaan manufaktur akan mendapat manfaat dari otomatisasi ini pada Q4 2020.

Ini akan memastikan eksekusi harga tetap selaras dengan tujuan strategis untuk menavigasi margin yang optimal.

Otomasi harus dimulai dengan integrasi yang mudah ke sistem sumber diikuti oleh populasi sistem transaksional yang mulus dengan harga yang disempurnakan. Dengan adanya proses tersebut, penyelarasan harga memungkinkan otomatisasi logika penetapan harga yang kompleks.

Pakar penetapan harga manufaktur otomatisasi berbagi praktik terbaik

Pakar harga, Dallas Crawford dan Dan Barrett diminta untuk menguraikan bagaimana produsen harus menganalisis kebutuhan penetapan harga menggunakan analitik data.

Crawford (gambar kiri) bersikeras bahwa penyelarasan harga dengan analitik data dapat dilakukan dengan mudah secara real-time. Kemampuan untuk berkonsentrasi pada volume tinggi dan rendah yang berada di luar distribusi tren atau musiman yang normal dapat menginformasikan di mana peluang margin ada.

Volume yang lebih tinggi memberikan peluang untuk menyesuaikan harga berdasarkan permintaan atau untuk menangkap pangsa pasar. Volume yang lebih rendah memberikan peluang untuk menganalisis harga, menentukan apakah pangsa pasar sedang hilang atau apakah siklus hidup produk sudah mendekati akhir.

Barrett (gambar kiri) mencatat bahwa metode terbaik untuk menganalisis dan mengoptimalkan harga pelanggan adalah dengan memodelkan data dan memastikan bahwa platform analitik mendukungnya pada tingkat yang sangat berbeda. Data pelanggan berdasarkan lokasi atau SKU produk memungkinkan pengiriman harga unik yang optimal. Memahami dan memperkirakan elastisitas harga pelanggan adalah kunci untuk menentukan harga yang optimal.

Sensitivitas harga

Crawford menyarankan agar model Machine Learning QueBIT PriceAlign bisa lebih adaptif daripada model deret waktu biasa di lingkungan pandemi.

Menambahkan variabel input yang lebih kualitatif dan tepat waktu (seperti biaya bahan bakar) memungkinkan model menjadi lebih kontekstual dan toleran terhadap data menyimpang yang dikumpulkan selama peristiwa unik ini.

Pandemi memberi organisasi manufaktur, yang merangkul teknologi, kesempatan untuk mempelajari dan memodelkan efeknya agar lebih siap menghadapi acara di masa depan. Shutdown berpotensi menyebabkan data tidak lengkap; pelatihan model Machine Learning di masa depan harus menghadapinya.

Barrett yakin meskipun pandemi merupakan pendorong penting untuk penyelarasan harga, pandemi tetap menjadi salah satu faktor yang memengaruhi produsen di sisi permintaan dan penawaran.

Dengan menghilangkan spreadsheet, penyelarasan harga meningkatkan kemampuan untuk menyesuaikan harga dengan cepat ke tingkat dan kondisi pasar yang paling detail. Dalam beberapa minggu, data harga otomatis memastikan bahwa produsen dapat memvisualisasikan segmen pelanggan yang didorong oleh variabel yang membentuk permintaan, seperti demografi, memungkinkan penyesuaian harga yang lebih bertarget dan dinamis.

Hanya melalui penyelarasan harga otomatis, produsen menengah dapat meningkatkan strategi penetapan harga ke tingkat kecanggihan baru, mencapai penetapan harga dinamis berdasarkan berbagai faktor, dan memahami elastisitas harga di berbagai pelanggan, produk, atau wilayah.

Penggunaan Big Data mengotomatiskan dan mempercepat model penetapan harga yang paling efektif untuk produsen kecil atau menengah. Barrett menyarankan bahwa informasi tambahan sering kali memberikan konteks dan elemen data yang lebih berguna dapat dimasukkan ke dalam proses yang lebih holistik.

Menurut Crawford, produsen menyerap Big Data dalam bentuk faktur, penawaran, informasi biaya, permintaan, dan pasokan yang tidak dapat dikonsumsi oleh para profesional penetapan harga.

Sistem penetapan harga tingkat lanjut dapat dengan cepat berinteraksi dengan Big Data, menganalisisnya lintas dimensi (SKU, pelanggan, lokasi, dll.), dan mengotomatiskan proses penetapan harga berulang. Ini memberi produsen kemampuan untuk membuat perubahan harga dengan cepat dan secara aktif mengelola kinerja yang dihasilkan dari perubahan tersebut.

Pendekatan otomatisasi yang unik ini memanfaatkan rencana permintaan prediktif yang memanfaatkan analitik canggih untuk mendorong akurasi dan harga yang optimal. Hanya dengan otomatisasi penyelarasan harga, perusahaan dapat merespons fluktuasi harga yang cepat selama pandemi dengan tepat.

Pakar Industri Penetapan Harga:

Dallas Crawford adalah Eksekutif Analisis Tingkat Lanjut di QueBIT dengan pengalaman lebih dari 10 tahun membantu pelanggan memanfaatkan analisis prediktif untuk membuat keputusan strategis yang terinformasi. Sebelum QueBIT, ia menghabiskan 7 tahun di IBM melayani klien di Sektor Distribusi dan memimpin beberapa proyek Analisis dan Pelaporan Prediktif utama. Dallas lulus dengan gelar MBA dari Florida A&M University pada tahun 2008.

Dan Barrett adalah manajer teknis analitik tingkat lanjut di QueBIT. Barrett menjabat sebagai Pengendali dan CFO untuk organisasi manufaktur selama lebih dari 12 tahun. Dia berhasil memimpin evaluasi solusi Analisis Lanjutan dalam ratusan siklus evaluasi dengan beberapa organisasi manufaktur dan ritel terkemuka di dunia. Dia mengarahkan pengembangan dan pemberdayaan lapangan Solusi Manajemen Kinerja Distribusi dan Manufaktur saat berada di IBM dan Cognos.

Profil Penulis :Thomas R. Cutler adalah Presiden dan CEO Fort Lauderdale, TR Cutler, Inc. yang berbasis di Florida, merayakan tahun ke-21. Cutler adalah pendiri Manufacturing Media Consortium termasuk lebih dari 8000 jurnalis, editor, dan ekonom yang menulis tentang tren di bidang manufaktur, industri, penanganan material, dan peningkatan proses. Cutler menulis lebih dari 1000 artikel fitur setiap tahun mengenai sektor manufaktur. Lebih dari 4500 pemimpin industri mengikuti Cutler di Twitter setiap hari di @ThomasRCutler. Hubungi Cutler di [email protected].