製品の価格については心配しないでください。AI が教えてくれます!

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▲写真：ゲッティ

ベインが 1,700 人以上のビジネス リーダーを対象に実施した最近の世界規模の調査によると、B2B 管理チームの 85% が価格決定の改善が必要だと考えており、価格動向を設定および監視するための効果的なツールと手段を備えている企業はわずか 15% です。競争上の優位性として価格設定に依存しているほとんどの企業にとって、AI と機械学習のテクノロジーを IT プラットフォームのロードマップに組み込むことが最優先事項となっていることがわかりました。

競争上の優位性を維持するための鍵は、AI と機械学習の専門知識に基づいた新しい価格設定と収益管理の優位性を確立するために、新興テクノロジーを活用することです。データは恐怖をなくし、不安を解消する万能薬です。今日、多くの企業が前例のない市場動向に直面していることを考えると、データに基づく意思決定は、判断と決定を行うための最も信頼できる方法になり始めています。

AI が既存の価格設定と収益管理を改善できる 10 の重要な方法は次のとおりです。

1. 優先戦略を策定する

AI を使用して、パフォーマンスが最も悪い顧客割引とセグメントを特定して排除します。 Bain & Company の最近の調査概要では、AI を使用して既存の顧客セグメントと割引タイプの実際の有効性を分析する方法が説明されています。概要では、AI によってサポートされる強力な分析機能は、効果がなくコストのかかるさまざまな種類の顧客オファーや割引戦略を特定して排除するのに役立つと述べられています。次の 2 つの図は、この概要の主な調査結果をまとめたものです。

▲図：ベインリサーチ概要

2. 価格設定ルールを最適化する

AI を使用して収益管理システムの価格設定ルールを自動的に確立すると、総収益が 5% 増加する可能性があります。ボストン コンサルティング グループ (BCG) は、成功したデジタル変革イニシアチブの 95% が 1 つ以上の収益増加の手段を使用していることを発見しました。 6 つの収益成長手段を組み合わせることで、デジタル変革による財務効果の 77% を達成できます。 AI などの先進技術を活用して価格設定メカニズムの最適化を推進することで、総収益が 5% 増加すると予想されます。さらに、BCG は、収益管理システムの価格設定ルールを自動化し、契約価格の変更を実施することで、収益レベルを効果的に向上できると考えています。

▲ 図：変革期に収益を迅速かつ持続的に増やす方法
ボストン コンサルティング グループ / 2020 年 8 月 18 日

3. リアルタイムの価格最適化

AI と機械学習の技術を使用して取引価格、取引量、混合分析のパターンを発見することで、企業に重要な洞察と定量化可能なメリットがもたらされます。取引データのパターンと特定のビジネスを網羅するトレンドに関する洞察は、企業の競争力を大幅に向上させるのに役立ちます。これらの洞察を明らかにする基本的な方法は、AI 手法を使用して、取引データに含まれる価格、数量、混合変動について合理的な説明を行うことです。過去の数え切れないほどの試みにより、取引データ分析を価格、取引量、ポートフォリオのボラティリティなどの要素と組み合わせることは困難な作業であり、直感的なアプリケーションでこれほど多くの要素を統合することはさらに困難であることが証明されています。 Vendavo は、AI を活用して取引データと製品ポートフォリオ データを統合することに成功した企業の 1 つです。彼らのアプローチは、可用性の課題を解決するのに優れているだけでなく、価格の最適化に関して多くの企業が現在達成しようとしていることを実現します。

Vendavo はすでに、現地の市場状況、競合他社の情報、国境を越えたパラメータ ドライバーに基づいて、リアルタイムで価格を最適化できるようになりました。 Corning Optical Communications 社は、AI ベースの利益分析ツールを使用して製品価格、粗利益、純利益を決定し、1 年以内に 1,000 万ドルの収益増加を達成しました。次の図は、Vendavo PrincePoint のユーザー インターフェイスを示しています。

4. 割引ポリシーの有効性を検証する

機械学習テクノロジーは、価格設定マネージャーが顧客が支払ってもよいと思う価格を決定したり、顧客の製品ポートフォリオ全体で価格設定を最適化したりするのに役立ち、それによって企業の収益と利益を増加させることができます。顧客や製品の理想的な価格レベルを確立し、割引を行い、大規模な取引の決定における盲点を特定することは、スプレッドシートだけを使用すると困難になる可能性があります。この分野では、AI と機械学習により、価格設定マネージャーは取引規模と既存の割引ポリシーを関連付け、既存の割引が実際に効果的かどうかを分析し、顧客交渉の洞察に基づいて提供できる最大割引を決定することができます。

▲ 図: 価格決定力を利用して永続的な価値を創造する
ベイン・アンド・カンパニー / 2020年2月24日

5. 顧客の好みに関する洞察を得る

AI テクノロジーを利用することで、ペルソナの傾向モデルを構築し、バンドル サービスや価格オファーなどの条件を受け入れる意思のある顧客を予測してターゲットにすることが可能になります。定義上、傾向モデルは機械学習を含む予測分析に依存して、バンドル、価格オファー、電子メール キャンペーン、または購入/アップセル/クロストレードにつながるように設計されたその他のオファーに対する特定の顧客の受け入れまたは応答の意思を予測します。傾向モデリングは、その優れた実用的パフォーマンスにより、顧客維持率の向上と顧客離れの削減に広く効果を発揮することが認められています。現在、ほぼすべてのオムニチャネル販売企業は、顧客の好みや過去の行動が将来の購入にどのようにつながる可能性があるか分析するために傾向モデルに依存しています。下の図は、TIBCO が提供する傾向モデル ダッシュボードを示しています。

▲ 写真: TIBCO.COM

6. 価格戦略分析

価格最適化と価格弾力性は、航空業界やホテル業界など在庫への依存度が高い業界に限定されず、製造業やサービス業にも徐々に浸透しつつあります。今日、マーケティング担当者は、特定のシナリオに非常に適合した、より競争力のある価格設定結果を定義するために、機械学習テクノロジーにますます依存するようになっています。さらに、機械学習アプリケーションは、価格最適化の範囲を航空業界やホテル業界を超えて、より多くの製品やサービスの価格設定の問題にまで拡大しています。現在、機械学習は、チャネルのセグメンテーション、顧客のセグメンテーション、販売サイクル、および製品ライン全体の価格設定戦略における現在の製品の役割を考慮して、各製品の価格弾力性を判断できます。次の例は、Microsoft Azure によって提供されるインタラクティブな価格分析の事前構成済みソリューション (PCS) です。

▲ 図: Azure Cortana インタラクティブ価格分析事前構成ソリューション

7. 企業の収益性の向上

AI は、価格管理と価格最適化の精度と制御性を向上させることで、構成、価格設定、割当 (CPQ) の有効性を高め、利益の増加、コストの削減、財務実績の向上を実現します。下の図は AI 価値ロードマップを示しています。このロードマップは CPQ 販売戦略に基づいており、価格管理、最適化、長期的なパフォーマンスへの貢献を改善する AI テクノロジーの価値を評価します。ロードマップに記載されているビジネスエクセレンスの定義は、主に組織の毎年の安定した粗利益率、収益、収益性に反映されています。

▲ 画像: AMR RESEARCH/Capgemini/Deloitte/Gartner/McKinsey

8. 価格区分の仕組みを改善する

AI を活用した洞察を活用して価格セグメンテーション戦略を微調整し、既存の利益と収益を安定させ、増加させます。顧客セグメントが異なれば、受け入れられる製品やサービスの価格も異なります。 AI と機械学習を使用して、顧客が製品に支払う意思のある価格を分類することにより、AI アプリケーションは営業および収益マネージャーに対してより正確な価格設定の推奨を提供できます。 CRM および CPQ システムを使用してセグメント固有の価格設定ガイダンスを自動的に実行するというこのアイデアは、価格設定セグメンテーション戦略の成功または失敗を決定する鍵にもなります。下の図は、価格セグメンテーションのメカニズムがどのように実装されているかを示しています。販売および取引データと AI システムの品質が高ければ高いほど、購入者の価格承認に関するモデルの結論の精度が高まります。

▲ 図: 価格セグメンテーションを通じてより多くの価値を引き出す方法
アレックス・ホフ CFO.COM / 2017年7月6日

9. 価格設定の効率性を向上させる

AI は、営業、財務、その他の関連担当者にこれまで以上に正確な取引価格ガイダンスを提供し、誰もが価格割引ツールをより効率的に使用できるようにします。販売サイクル中に価格圧力が高まる中、販売者は取引を迅速に成立させたいと考えており、営業担当者はすぐに大幅な値引きを提供することでこれに応えています。しかし、この慣行は企業の利益率に深刻な影響を及ぼし、これはエンタープライズ レベルのソフトウェアでは特に顕著です。マッキンゼーは、割引によってインデックス付けされた動的な取引スコアリング メカニズムを使用すると、営業担当者が利益を過度に犠牲にすることなく、どの割引レベルが取引を勝ち取るのかを判断できることを発見しました。

▲ 図: ソフトウェア価格設定の高度な分析
マッキンゼー・アンド・カンパニー / 2018年6月14日

10. ビジネスリスクを軽減する

AI を活用してリスクベースの指標と KPI を監視し、潜在的な収益リスクとその根本原因をより深く理解します。売上と顧客を失う原因は、多くの場合、営業チームとサービスチームがサービス対象の顧客を十分に理解していないことにあります。この大きな問題に直面して、主要な収益、価格、価格設定指標に関する AI ベースのアラートにより、売上を保護し、顧客を維持し、特定の製品の問題を正確に特定することができます。 AI ベースのリスクアラートは、特定の指標や条件に合わせてカスタマイズでき、その結果はカスタマー サポート チームのメンバーに送信できます。これらのアラートを使用すると、さまざまな問題の根本原因を正確に特定できます。

追加情報：

• マッキンゼーが発表したレポートによると、AI技術のトレーニングに基づいた価格設定とマーケティング活動により、世界市場に2,591億ドルから5,000億ドルの新たな価値がもたらされると予想されています。
• 2024年までに、世界の収益管理市場全体の規模は、2019年の145億米ドルから224億米ドルに拡大し、年間複合成長率（CAGR）は9.6％になると予測されています。
• BCG は、AI を使用して収益管理システムの価格設定ルールを自動化すると、9 か月以内に収益が 5% 増加する可能性があることを発見しました。