2020 트렌드: 제조업체 가격 정책 자동화로 정렬하기

작성: 토마스 R. 커틀러(Thomas R. Cutler)

자동화 솔루션이 제조업체의 가격 경계 설정과 관리를 용이하게 하도록 적응 및 조정되었습니다.

기업 목표가 가장 세분화된 수준에서 가격을 신속하고 반복적으로 조정하는 것이라면, 자동화는 단순한 규칙을 사용해 가격을 도출함으로써 어려움을 덜어주도록 설계되어야 합니다.

과거에는 대부분의 산업 분야 의사결정자들이 가격 기술 도입에 따른 긴 구현 시간, 복잡성, 막대한 비용을 우려했습니다.

새로운 솔루션들은 이러한 우려를 해소하며, 비용 효율적으로 단 몇 주 만에 구현 가능한 자동화된 가격 정렬 기술을 제공합니다.

명확하고 가이드된 사용자 경험(통찰력 있는 대시보드와 포괄적 가격 과학 제공)을 통해 수익과 마진을 크게 개선함으로써, 수백 개의 제조 기업이 2020년 4분기까지 이 자동화의 혜택을 볼 전망입니다.

이는 가격 실행이 전략적 목표와 정렬된 상태를 유지해 최적의 마진을 탐색하도록 보장합니다.

자동화는 소스 시스템과의 쉬운 통합으로 시작해, 완성된 가격으로 트랜잭션 시스템을 원활하게 채우는 것으로 이어져야 합니다. 이러한 프로세스가 갖춰지면 가격 정렬이 복잡한 가격 로직 자동화를 가능하게 합니다.

자동화 제조 가격 전문가들의 모범 사례

가격 전문가 달라스 크로포드(Dallas Crawford)와 댄 바렛(Dan Barrett)에게 제조업체가 데이터 분석을 사용해 가격 니즈를 분석하는 방법을 물었습니다.

크로포드(왼쪽 사진)는 데이터 분석을 통한 가격 정렬이 실시간으로 쉽게 가능하다고 강조했습니다. 정상적 분포의 추세나 계절성에서 벗어난 높고 낮은 볼륨에 집중하면 마진 기회가 어디에 있는지 알 수 있습니다.

높은 볼륨은 수요 기반 가격 조정이나 시장 점유율 확보 기회를 제공합니다. 낮은 볼륨은 가격 분석 기회로, 시장 점유율을 잃고 있는지 또는 제품 수명 주기가 끝에 다다랐는지 판단할 수 있습니다.

바렛(왼쪽 사진)은 고객 가격 분석과 최적화의 최적 방법은 데이터를 모델링하고 분석 플랫폼이 매우 세분화된 수준에서 이를 지원하도록 하는 것이라고 지적했습니다. 위치나 제품 SKU별 고객 데이터로 고유한 가격의 최적 전달이 가능합니다. 고객의 가격 탄력성 이해와 예측이 최적 가격 결정의 열쇠입니다.

가격 민감도

크로포드는 QueBIT PriceAlign의 머신러닝 모델이 팬데믹 환경에서 일반적인 시계열 모델보다 더 적응적일 수 있다고 제안했습니다.

연료 비용 같은 더 많은 정성적·적시 입력 변수를 추가하면 모델이 더 맥락화되고 이번 특이 사건 동안 수집된 비정형 데이터에 더 관대해집니다.

팬데믹은 기술을 수용하는 제조 조직에 효과를 연구하고 모델링해 미래 사건에 더 잘 대비할 기회를 줍니다. 셧다운으로 불완전한 데이터가 발생할 수 있으며, 향후 머신러닝 모델 훈련은 이를 다뤄야 합니다.

바렛은 팬데믹이 가격 정렬의 중요한 동인이지만, 수요와 공급 양쪽에서 제조업체에 영향을 미치는 수많은 요인 중 하나일 뿐이라고 확신합니다.

스프레드시트를 제거함으로써 가격 정렬은 가장 세부적인 수준과 시장 상황에 맞춰 가격을 신속히 조정하는 능력을 향상시킵니다. 몇 주 만에 자동화된 가격 데이터가 인구통계 등 수요를 형성하는 변수들에 의해 주도되는 고객 세그먼트를 시각화할 수 있게 하여, 더 표적화되고 역동적인 가격 조정이 가능해집니다.

자동화된 가격 정렬을 통해서만 중견 제조업체들이 가격 전략을 새로운 정교함 수준으로 끌어올려 다양한 요인 기반의 동적 가격 책정을 달성하고, 서로 다른 고객, 제품, 지역 전반의 가격 탄력성을 이해할 수 있습니다.

빅데이터 활용이 중소 제조업체에 가장 효율적인 가격 모델을 자동화하고 가속화합니다. 바렛은 추가 정보가 종종 맥락을 제공하며, 더 유용한 데이터 요소를 더 전체적인 프로세스에 통합할 수 있다고 제안했습니다.

크로포드에 따르면 제조업체는 송장, 견적, 원가 정보, 수요, 공급 형태의 빅데이터를 받아들이지만 이는 가격 전문가가 소화하기 어렵습니다.

고급 가격 시스템은 빅데이터와 빠르게 인터페이스하고, SKU, 고객, 위치 등 여러 차원에서 분석하며, 가격 책정의 반복 프로세스를 자동화합니다. 이는 제조업체가 가격 변경을 신속히 단행하고 그 성과를 적극적으로 관리할 수 있게 합니다.

이 독창적인 자동화 접근법은 고급 분석을 활용한 예측 수요 계획을 활용해 정확성과 최적 가격을 도출합니다. 가격 정렬 자동화만이 기업이 팬데믹 동안 급격한 가격 변동에 적절히 대응할 수 있게 합니다.

가격 업계 전문가

저자 프로필: 토마스 R. 커틀러는 플로리다 포트로더데일 소재 TR Cutler, Inc.의 사장이자 CEO로, 창립 21주년을 맞았습니다. 커틀러는 8000명 이상의 언론인, 편집자, 이코노미스트가 제조, 산업, 자재 취급, 공정 개선 트렌드를 다루는 제조 미디어 컨소시엄의 창립자입니다. 커틀러는 제조 부문 관련 특집 기사를 연간 1000건 이상 작성합니다. 4500명 이상의 업계 리더가 트위터 @ThomasRCutler에서 커틀러를 매일 팔로우합니다. 연락처: trcutler@trcutlerinc.com.