2020년 중요 트렌드:가격 조정 자동화

토마스 R. 커틀러 작성

자동화 솔루션은 제조업체의 가격 경계를 쉽게 설정하고 관리할 수 있도록 조정 및 조정되었습니다.

기업 목표가 가장 세분화된 수준에서 신속하고 반복적으로 가격을 조정하는 것이라면 간단한 규칙을 사용하여 가격을 도출함으로써 고통을 완화하도록 자동화를 설계해야 합니다.

이전에는 대부분의 산업 비즈니스 의사 결정자가 가격 책정 기술에 대한 광범위한 구현 시간, 복잡성 및 상당한 비용을 두려워했습니다.

새로운 솔루션은 비용 효율적으로 단 몇 주 만에 구현할 수 있는 자동화된 가격 조정 기술을 제공하여 이러한 문제를 극복합니다.

통찰력 있는 대시보드 및 포괄적인 가격 과학을 통해 명확하고 안내된 사용자 경험을 제공하여 수익 및 마진을 크게 개선하면 수백 개의 제조 회사가 2020년 4분기까지 이 자동화의 혜택을 누릴 수 있습니다.

이를 통해 최적의 마진을 탐색하기 위해 가격 책정 실행이 전략적 목표와 일치하도록 유지됩니다.

자동화는 소스 시스템에 손쉬운 통합으로 시작하여 완벽한 가격으로 트랜잭션 시스템을 매끄럽게 채워야 합니다. 이러한 프로세스를 통해 가격 조정을 통해 복잡한 가격 책정 논리를 자동화할 수 있습니다.

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자동화 제조 가격 책정 전문가가 공유하는 모범 사례

가격 전문가인 Dallas Crawford와 Dan Barrett은 제조업체가 데이터 분석을 사용하여 가격 요구 사항을 분석하는 방법을 자세히 설명하도록 요청받았습니다.

Crawford(왼쪽 사진)는 데이터 분석과 가격 조정이 실시간으로 쉽게 이루어질 수 있다고 주장했습니다. 추세 또는 계절성의 정규 분포를 벗어나는 대량 및 소량 거래에 집중할 수 있는 능력은 마진 기회가 있는 곳을 알려줄 수 있습니다.

거래량이 많을수록 수요에 따라 가격을 조정하거나 시장 점유율을 확보할 수 있습니다. 볼륨이 낮으면 가격을 분석하고 시장 점유율이 줄어들고 있는지 또는 제품의 수명 주기가 거의 끝나가고 있는지 판단할 수 있는 기회가 제공됩니다.

Barrett(왼쪽 사진)은 고객 가격을 분석하고 최적화하는 가장 좋은 방법은 데이터를 모델링하고 분석 플랫폼이 매우 개별적인 수준에서 데이터를 지원하도록 하는 것이라고 말했습니다. 위치 또는 제품 SKU별 고객 데이터를 통해 고유한 가격을 최적으로 제공할 수 있습니다. 고객의 가격 탄력성을 이해하고 예측하는 것이 최적의 가격을 결정하는 핵심입니다.

가격 민감도

Crawford는 QueBIT PriceAlign의 기계 학습 모델이 전염병 환경에서 일반적인 시계열 모델보다 적응력이 더 높을 수 있다고 제안했습니다.

더 많은 정성적이고 시기적절한 입력 변수(예:연료 비용)를 추가하면 이 고유한 이벤트 동안 수집된 비정상적인 데이터에 대해 모델이 더 상황에 맞게 변경되고 관대해질 수 있습니다.

대유행은 기술을 수용하는 제조 조직에게 미래 사건에 더 잘 대비할 수 있도록 영향을 연구하고 모델링할 기회를 제공합니다. 종료는 잠재적으로 불완전한 데이터를 유발할 수 있습니다. 머신 러닝 모델의 향후 교육은 이를 처리해야 합니다.

Barrett은 대유행이 가격 조정의 중요한 동인이기는 하지만 수요와 공급 측면에서 제조업체에 영향을 미치는 한 가지 요인일 뿐이라고 확신합니다.

스프레드시트를 제거함으로써 가격 조정은 가장 상세한 수준과 시장 상황에 맞게 가격을 신속하게 조정할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 몇 주 만에 자동화된 가격 책정 데이터를 통해 제조업체는 인구 통계와 같이 수요를 형성하는 변수에 의해 주도되는 고객 세그먼트를 시각화할 수 있으므로 보다 표적화되고 동적인 가격 조정이 가능합니다.

자동화된 가격 조정을 통해서만 중견 제조업체는 가격 전략을 새로운 수준으로 정교하게 높이고 다양한 요소를 기반으로 동적 가격 책정을 달성하며 다양한 고객, 제품 또는 지역에 걸친 가격 탄력성을 이해할 수 있습니다.

빅 데이터의 사용은 중소 제조업체를 위한 가장 효율적인 가격 책정 모델을 자동화하고 가속화합니다. Barrett은 추가 정보가 종종 컨텍스트를 제공하고 보다 유용한 데이터 요소를 보다 전체적인 프로세스에 통합할 수 있다고 제안했습니다.

Crawford에 따르면 제조업체는 가격 책정 전문가가 소비할 수 없는 송장, 견적, 비용 정보, 수요 및 공급의 형태로 빅 데이터를 수집합니다.

고급 가격 책정 시스템은 빅 데이터에 빠르게 인터페이스하고 차원(SKU, 고객, 위치 등) 전반에 걸쳐 분석하고 반복적인 가격 책정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 가격을 빠르게 변경하고 이러한 변경으로 인한 성과를 능동적으로 관리할 수 있습니다.

이 고유한 자동화 접근 방식은 정확성과 최적의 가격을 유도하기 위해 고급 분석을 활용하는 예측 수요 계획을 활용합니다. 기업은 가격 조정 자동화를 통해서만 팬데믹 기간 동안 급격한 가격 변동에 적절히 대응할 수 있습니다.

가격 업계 전문가:

달라스 크로포드 10년 이상의 경력을 가진 QueBIT의 고급 분석 임원으로 고객이 예측 분석을 활용하여 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원했습니다. QueBIT에 합류하기 전에는 IBM에서 유통 부문의 고객에게 7년을 보냈고 여러 주요 예측 분석 및 보고 프로젝트를 이끌었습니다. 댈러스는 2008년 플로리다 A&M 대학교에서 MBA를 취득했습니다.

댄 배렛 QueBIT의 고급 분석 기술 관리자입니다. Barrett은 12년 이상 제조 조직의 컨트롤러 및 CFO로 재직했습니다. 그는 세계 최고의 제조 및 소매 조직과 함께 수백 번의 평가 주기에서 Advanced Analytics 솔루션의 평가를 성공적으로 이끌었습니다. 그는 IBM과 Cognos에서 유통 및 제조 성과 관리 솔루션의 개발 및 현장 구현을 지휘했습니다.

작가 프로필 :Thomas R. Cutler는 플로리다주 포트로더데일에 본사를 둔 TR Cutler, Inc.의 21주년을 기념하는 사장 겸 CEO입니다. Cutler는 제조, 산업, 자재 취급 및 공정 개선의 추세에 대해 글을 쓰는 8000명 이상의 언론인, 편집자 및 경제학자를 포함하는 Manufacturing Media Consortium의 설립자입니다. Cutler는 매년 제조 부문에 관한 1000개 이상의 특집 기사를 저술합니다. 4,500명 이상의 업계 리더들이 매일 트위터 @ThomasRCutler에서 Cutler를 팔로우합니다. [email protected]으로 Cutler에게 문의하세요.