공급망 복원력을 위한 가격 및 판매 재구상

COVID-19는 글로벌 공급망에 중대한 파괴적 요인이 되었습니다. 이는 디지털 채널로의 즉각적인 전환을 강요했고, 의존적인 물류 전략을 약화시켰으며, 기업은 모든 종류의 대면 상호 작용을 재고하도록 했습니다.

2021년을 시작하면서 새로운 현실에 안주하고 싶은 유혹이 생길 수 있습니다. 이를 현상 유지로 받아들이거나 정상으로 돌아오기를 기다리십시오. 그러나 변동성이 당분간 뉴 노멀이라는 것은 분명합니다. 공급망 붕괴라는 주제를 소싱 및 물류에 집중하고 싶은 유혹이 있지만, 밀접하게 관련되어 있고 이를 무시할 경우 재무 성과를 저하시켜 2020년에 발생한 많은 공급망 중심축의 좋은 결과를 잠식할 수 있는 주변 문제가 있습니다. .

귀하의 내부 가격 책정, 비용 관리 및 영업 상업 지침 프로세스, 즉 정보 수집, 분석, 보급, 조치 및 측정 방법을 다루는 내부 데이터의 공급망을 말합니다. 공급망 회복력이 과거의 혼란에서 빠르게 회복하면서 미래의 혼란에 대비하여 공급망을 강화하는 능력으로 정의된다면, 가격 책정 및 판매를 재구상하는 것은 회사의 손익을 강화하는 것과 유사합니다.

가격 책정 및 판매 내에서 비효율적이고 비효율적인 프로세스의 비용은 상당할 수 있지만 종종 보이지 않는 경우가 많습니다. 최근 글로벌 B2B 벤치마크 보고서는 이러한 하위 관행의 총 비용을 분석한 결과 B2B 기업이 이러한 문제로 인해 연간 마진의 최대 17.1%, 연간 수익의 최대 31.8%를 손실하는 것으로 나타났습니다. 이 손실된 마진의 일부를 회수할 수 있으며 연간 마진의 1~3%와 동일 고객 판매의 5~15%를 회수할 수 있습니다. 그러나 그 길을 시작하기 전에 마진 손실이 발생할 수 있는 위치를 결정해야 합니다.

다음은 기업의 가격 책정 및 판매 프로세스에 대한 몇 가지 주요 질문과 함께 진취적인 기업이 이러한 질문을 해결하기 위해 인공 지능과 더 스마트한 소프트웨어를 활용하는 방법을 살펴보는 것입니다.

비용을 고객에게 전가하는 신뢰할 수 있는 메커니즘과 프로세스가 있습니까? 글로벌 시장은 예측할 수 없고 변동성이 높으며 비용이 증가하는 상황에 직면해 있으며 많은 B2B 기업 리더들은 특히 고객으로부터 가격을 낮추라는 압력이 증가함에 따라 이러한 시장 역학이 가격 및 마진에 미치는 영향을 보다 면밀히 고려하고 있습니다.

이것은 다음과 같은 매우 어려운 질문으로 이어집니다. 거래량에 부정적인 영향을 미치지 않고 가격을 인상할 수 있습니까? 얼마나 멀리 가야합니까? 어떤 고객과 제품에 대해 가격을 인상해야 합니까? 현명하게 비용을 고객에게 전가하면 더 많은 이익을 얻을 수 있고 때로는 유일한 실용적인 옵션이지만 너무 지나치면 고객, 수익 및 이익의 손실로 이어질 수 있습니다.

이 문제를 관리하는 것은 비교적 간단할 수 있지만 가격 전략이 목표를 달성하고 원하는 결과를 제공하고 있다고 어떻게 확신할 수 있습니까?

비용 변화가 현재 시장 혼란, 간헐적인 비용 증가 또는 감소 또는 정기적인 비용 변동의 결과인지 여부에 관계없이 과거 전략이 얼마나 효과적인지 정확히 아는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고객에게 비용 인상을 전가하려는 과거의 시도가 너무 낮은 가격으로 인해 테이블에 돈을 남기거나 너무 높은 가격으로 인해 비즈니스 손실을 초래했습니까?

가격 최적화는 과거 전략이 얼마나 효과적인지 이해하는 데 도움이 되며 앞으로 전략을 알리기 위한 최적의 시장 조정 수단을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 비용을 언제, 얼마나, 언제 전가할지 결정하는 보다 미묘한 접근 방식을 취할 수 있습니다.

비용을 전달할 위치를 아는 것이 중요합니다. 위에서 언급했듯이 비용에 대한 전면적인 가격 변경이 항상 의미가 있는 것은 아닙니다. 가격 최적화는 가격에 대한 각 고객의 민감도에 대한 가시성을 제공하여 100% 비용 전달이 비즈니스의 민감도가 낮은 부문의 볼륨 감소로 이어지지 않는다는 것을 식별할 수 있도록 합니다. 그러나 고감도 세그먼트에서는 볼륨과 지갑 점유율을 유지하기 위해 비용 증가의 일부만 전달하는 것이 필수적일 수 있습니다.

현명하고 효과적인 가격 책정 전략은 방정식의 "얼마나"와 "언제" 부분뿐만 아니라 이러한 개별적인 마이크로 세그먼트의 "어디서"도 다루어야 합니다. 전략이 설정되면 판매 담당자, 내부 판매 및 전자 상거래에 이르기까지 여러 채널에서 가격 인상을 신속하게 전파하는 것이 중요합니다. 여기에서 가격 관리 소프트웨어를 사용하면 비용이 변경됨에 따라 가격을 쉽게 업데이트하고 모든 가격 모드에 적용할 수 있습니다. 가격 모드는 목록, 매트릭스, 협상/현물/무효화 및 고객별 가격 책정 계약과 같이 비즈니스에서 가격이 표현되는 다양한 방식을 나타내는 용어입니다. 영업 담당자가 기존 견적 또는 계약에 영향을 미치는 가격 변경에 효과적으로 대처할 수 있도록 거래 관리 소프트웨어는 영향을 받는 견적 또는 계약을 통해 판매 담당자에게 가격 조정을 촉구할 수 있습니다.

가격 변동이 수익과 수익에 어떤 영향을 미칠지 측정하고 예측할 수 있습니까? 기업은 가격 결정에 보다 분석적인 접근을 시도할 때 저항이 가장 적은 경로를 선택하는 경우가 많습니다. 일반적인 접근 방식은 일반적으로 데이터 정리 및 분석, 즉 보고서 중심의 사후 분석, 보다 구체적으로 시작됩니다. 당신이 어디에 있었는지 아는 것은 어느 정도 가치가 있을 수 있지만, 과거를 바라보는 분석은 미래에 더 나은 결정을 내리는 데 있어 거의 또는 전혀 가치를 제공하지 않습니다. 다른 일반적인 경로는 보다 최적의 결정을 내리기 위해 보다 정교한 Excel 기반 모델을 구축하거나 구입하는 것입니다.

두 가지 접근 방식 모두에서 기업은 여전히 ​​비즈니스의 복잡성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 결과적으로 직원들은 주관적인 판단과 경험을 적용하여 모델의 출력을 실용적으로 만들어야 합니다.

가격 책정의 경우 Excel 기반 모델은 대부분의 비즈니스에서 복잡성을 설명할 수 없으며 영업 담당자에게 모든 거래 또는 계약에 대한 거래별 가격 지침을 제공할 수 없습니다. 이러한 모델은 일반적으로 지나치게 광범위한 가격 세분화를 사용하여 대부분의 가격을 거의 모든 거래와 관련이 없게 만들고 유지하려는 일부 거래를 없애고 다른 거래를 위해 테이블에 돈을 남겨두도록 설정합니다.

또한 Excel 기반 모델은 어떤 결과가 발생했는지 알지 못하므로 문제가 계속 전파됩니다. 또한 이러한 모델에는 시장에서 가격 책정 전략을 실행하기 전에 동적으로 업데이트하고 고객이 가격 변화에 어떻게 반응할지 예측하는 기능이 부족합니다. 스프레드시트 접근 방식은 단순히 대부분의 B2B 회사에 내재된 복잡성을 관리하는 데 달려 있지 않습니다. 결과적으로 직원들은 주관적인 판단과 경험을 적용하여 모델의 출력을 실용적으로 만들어야 합니다.

이와는 대조적으로 강력한 시각적 분석을 포함하는 가격 최적화는 비즈니스 내의 미시적 시장 전반에 걸친 가격 탄력성을 측정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 이러한 가격의 잠재적 영향을 사전에 예측할 수 있습니다. 당신은 그들을 시장에 넣습니다. 이렇게 하면 가격이 매출과 수익에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.

영업 담당자가 비즈니스 전반에 걸쳐 적시에 적절한 제품을 판매할 수 있도록 하는 중앙 집중식 메커니즘이 있습니까? 벤치마크 보고서에서 발견된 놀라운 통계 외에도 반응적 판매 프로세스(31%)는 질리언트의 연례 고객 컨퍼런스인 MindShare 2020에서 설문 응답자가 식별한 주요 판매 과제였습니다. 이것은 영업팀을 고발하는 것이 아닙니다. 이는 많은 B2B 기업에서 선제적 영업 전략에 필요한 데이터와 고객 정보가 쉽게 실행 가능한 방식으로 판매자에게 도달하지 않는다는 것을 의미합니다.

영업 담당자가 올바른 제안을 전달하는 데 필요한 속도와 영업 역할의 복잡성이 증가하고 있습니다. 팬데믹이 모든 것을 바꿔놓기 전에 가장 노련한 영업 담당자에게도 때로는 경쟁적인 여러 기업 전략을 실행하는 것은 힘든 싸움이었습니다. 스프레드시트와 이메일로 이것을 해낼 수 있을 정도로 판도가 바뀌었습니다.

진취적인 기업들은 AI를 사용하는 새로운 중앙 집중식 접근 방식을 수용하고 있습니다. 판매 성장 인텔리전스를 보다 빠르게 생성하고 개별 전략과 시스템을 연결하여 전체 고객 라이프사이클에서 특정 조치를 유도합니다.

고급 데이터 과학은 어떤 고객이 증분 수익 기회를 갖고 있는지, 어떤 제품과 수량을 구매해야 하는지 결정할 수 있습니다. 고급 관리 소프트웨어와 함께 사용하면 데이터 과학의 결과를 직접적인 다중 채널 작업으로 변환할 수 있습니다. 여기에는 판매 대상, 판매 시기 및 판매 방법에 대해 판매자에게 알리는 것이 포함됩니다. 기업은 시간 제한이 있는 고객별, 고도로 개인화된 판촉 가격 및 제품 권장 사항을 전자 상거래 사이트에 게시할 수 있을 뿐만 아니라 매우 표적화된 개인화된 마케팅 제안을 구축하고 고객 계약 및 견적이 가장 최신의 관련 가격을 갖도록 보장할 수 있습니다.

공급망 회복력의 개념은 가격 책정 및 판매 결정과 같은 상업적 프로세스가 광범위한 공급망 효율성의 힘들게 얻은 이익을 얼마나 잘 지원하는지 고려해야 합니다. 대형 B2B 기업은 가격 및 판매 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있는 기술을 갖추고 있어야 합니다.

현명한 조직은 이미 신뢰할 수 있는 조언자와 협력하여 과학적 눈으로 내부 데이터 및 외부 시장 예측에 대한 전체적인 관점을 얻고 있습니다. 당신은?

Barrett Thompson은 Zilliant의 상업적 우수성 총괄 책임자입니다.