Tren 2020: Otomasi Penyesuaian Harga untuk Produsen

Oleh Thomas R. Cutler

Solusi otomasi telah disesuaikan dan disesuaikan untuk mempromosikan kemudahan dalam menetapkan dan mengelola batas harga untuk produsen.

Saat tujuan korporat termasuk menyesuaikan harga dengan cepat dan berulang pada tingkat paling detail, otomasi harus dirancang untuk mengurangi rasa sakit dengan menggunakan aturan sederhana untuk menghasilkan harga.

Sebelumnya, sebagian besar pengambil keputusan bisnis industri khawatir waktu implementasi yang luas, kompleksitas, dan biaya signifikan untuk teknologi harga.

Solusi baru mengatasi kekhawatiran tersebut dengan menawarkan teknologi penyesuaian harga otomatis yang dapat diimplementasikan dengan biaya efektif dan hanya dalam beberapa minggu.

Menyampaikan peningkatan signifikan dalam pendapatan dan margin dengan memberikan pengalaman pengguna yang jelas dan terpandu (via dasbor yang mengarahkan dan ilmu harga yang komprehensif) berarti ratusan perusahaan manufaktur akan mendapat manfaat dari otomasi ini pada Q4 2020.

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

Otomasi harus dimulai dengan integrasi mudah ke sistem sumber diikuti oleh pengisian yang mulus ke sistem transaksional dengan harga yang sempurna. Dengan proses ini tersedia, penyesuaian harga memungkinkan otomasi logika harga kompleks.

Ahli harga otomatisasi manufaktur berbagi praktik terbaik

Ahli harga, Dallas Crawford dan Dan Barrett ditanya untuk menguraikan bagaimana produsen harus menganalisis kebutuhan harga menggunakan analitik data.

Crawford (diamankan di kiri) insisted bahwa penyesuaian harga dengan analitik data dapat dilakukan dengan cepat secara real-time. Kemampuan untuk berkonsentrasi pada volume tinggi dan rendah yang jatuh di luar distribusi normal dari tren atau musiman dapat memberi tahu di mana kesempatan margin ada.

Volume tinggi memberikan kesempatan untuk menyesuaikan harga berdasarkan permintaan atau untuk merebut pangsa pasar. Volume rendah memberikan kesempatan untuk menganalisis harga, menentukan apakah pangsa pasar sedang hilang atau apakah siklus hidup produk telah mencapai akhir.

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

Sensitivitas harga

Crawford menyarankan bahwa model Machine Learning QueBIT PriceAlign dapat lebih adaptif dari model time series tipikal di lingkungan pandemi.

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

Pandemi memberikan organisasi manufaktur, yang menerapkan teknologi, kesempatan untuk mempelajari dan memodelkan efek untuk lebih siap menghadapi peristiwa di masa depan. Pembatasan potensial akan menyebabkan data yang tidak lengkap; pelatihan Machine Learning model di masa depan akan harus menghadapinya.

Barrett yakin bahwa meskipun pandemi adalah pengemaru penting untuk penyesuaian harga, itu tetap hanya satu faktor yang mempengaruhi produsen di sisi permintaan dan pasokan.

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

Hanya melalui penyesuaian harga otomatis, produsen menengah mampu mengangkat strategi harga ke tingkat sofistikasi yang baru, mencapai harga dinamis berdasarkan berbagai faktor, dan memahami elastisitas harga di pelanggan, produk, atau wilayah yang berbeda.

Penggunaan Big Data mengotomatiskan dan mempercepat model harga paling efektif untuk produsen kecil atau menengah. Barrett menyarankan bahwa informasi tambahan seringkali memberikan konteks dan elemen data yang lebih berguna dapat diintegrasikan 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 profesional harga.

Sistem harga canggih dapat dengan cepat berinteraksi dengan Big Data, menganalisisnya di berbagai dimensi (SKU, pelanggan, lokasi, dll.), dan mengotomatisasi proses iteratif penetapan harga. Ini memberi produsen kemampuan untuk dengan cepat melakukan perubahan harga dan secara aktif mengelola performa yang dihasilkan dari perubahan tersebut.

Pendekatan otomasi unik ini memanfaatkan rencana permintaan prediktif yang menggunakan analitik canggih untuk mendorong akurasi dan harga optimal. Hanya dengan otomasi penyesuaian harga perusahaan akan dapat merespons dengan benar fluktuasi harga yang cepat selama pandemi.

Ahli Industri Harga:

Dallas Crawford adalah Advanced Analytics Executive di QueBIT dengan lebih dari 10 tahun pengalaman membantu pelanggan memanfaatkan analitik prediktif untuk membuat keputusan strategis yang tepat. Sebelum QueBIT, ia menghabiskan 7 tahun di IBM melayani klien di Sektor Distribusi dan memimpin beberapa proyek Prediktif Analitik dan Pelaporan kunci. Dallas lulus dengan MBA dari Florida A&M University pada tahun 2008.

Dan Barrett adalah technical manager advanced analytics di QueBIT. Barrett曾 berfungsi sebagai Controller dan CFO untuk organisasi manufaktur selama lebih dari 12 tahun. Ia berhasil memimpin evaluasi solusi Advanced Analytics dalam ratusan siklus evaluasi dengan beberapa organisasi manufaktur dan eceran terkemuka di dunia. Ia mengarahkan pengembangan dan enablement lapangan Solusi Manajemen Kinerja Distribusi dan Manufaktur saat di IBM dan Cognos.

Profil Penulis: Thomas R. Cutler adalah Presiden dan CEO dari Fort Lauderdale, Florida-baser, TR Cutler, Inc., merayakan tahun ke-21. Cutler adalah pendiri Manufacturing Media Consortium termasuk lebih dari 8000 jurnalis, editor, dan ekonom yang menulis tentang tren di manufaktur, industri, penanganan bahan, 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 trcutler@trcutlerinc.com.