Come massimizzare i margini di profitto con l’AI

L’analisi delle scelte di pricing e i relativi margini generati permettono alle aziende di comprendere e individuare i punti in cui i ricavi e i margini vengono ampliati con maggiore efficienza o i casi in cui vengono persi con maggiore facilità per ogni prodotto, cliente o tipologia di transazione, come già affrontato nell’articolo relativo all’analisi del Price Waterfall.

Per far ciò è necessario possedere una grande mole di dati proveniente da fonti diverse ed è anche necessario possedere gli strumenti tecnologici che permettano di realizzare suddette tipologie di analisi, ed infine è necessario possedere degli strumenti previsionali avanzati ed in grado di andare al di là di un semplice modello di forecast statico per ricavi e profitti. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel pricing è l’abilitatore perfetto in grado di realizzare tali analisi, in maniera sempre più innovativa e performante.

Cosa è possibile fare per ridurre la compressione dei margini?

 

  1. Strutturare i prezzi o i contratti in modo da rendere possibile il loro aggiustamento in seguito ad un eventuale incremento o decremento dei costi o in seguito alla pressione esercitata dal mercato e dalla concorrenza.
  2. Se una strutturazione del genere non risulta applicabile, possono essere introdotte strategiche e puntuali variazioni per aumentare temporaneamente i prezzi in risposta a scenari di breve durata o più dinamici.
  3. Impostare il proprio flusso dati, i propri processi e sistemi in modo da consentire un ricalcolo automatico del pricing nei sistemi transazionali a valle, come nella fase di pianificazione delle risorse e nella fase di monitoraggio delle piattaforme digitali per l’acquisto.

La difficile situazione derivante dalla diffusione del Covid-19 ha prodotto un forte cambiamento della struttura della supply chain e un incremento dei costi che allo stesso tempo forniscono l’opportunità per introdurre questo nuovo approccio sul mercato e farlo conoscere ai consumatori. Cosa è possibile dunque fare per ridurre la perdita di marginalità?

  1. Usare la struttura a cascata dei prezzi per individuare e analizzare i driver di profittabilità dei prodotti, clienti e transazioni. E utilizzarli nei processi di negoziazione.
  2. Incorporare questa visione nel processo lead-to-order, integrato con la pianificazione delle risorse (ERP) e con i sistemi di CRM.
  3. Fornire indicazioni complete sul pricing e sui profitti da utilizzare nelle trattative di vendita.
  4. Eliminare la possibilità che il servizio clienti sovrascriva i prezzi nel sistema di pianificazione delle risorse senza approvazione.
  5. Misurare i volumi e i ricavi rispetto ai contratti e utilizzare tali dati in futuro.
  6. Utilizzare sconti per incentivare i volumi attraverso il supporto tecnologico necessario, poiché spesso risultano difficili da gestire senza una piattaforma che consenta di impostarli e controllarli in modo automatizzato e real-time.

Dunque, quello che spesso si osserva in vari mercati è che le perdite di marginalità  più evidenti si verificano quando la velocità nelle variazioni delle condizioni esterne all’organizzazione  cambiamento è superiore velocità di reazione a queste variazioni da parte dell’azienda. 

Questo richiede un’elevata agilità del business, ma soprattutto nella determinazione dei prezzi per incidere positivamente sui profitti.

Solo questa reattività può aiutare a ridurre la compressione dei margini o la perdita degli stessi. Per rendere possibile questo approccio sono necessarie persone e risorse, ma anche processi e sistemi che possano essere automatizzati fino al livello necessario per rispondere velocemente alle variazioni dei costi e alla dinamicità del mercato e della concorrenza. L’intelligenza artificiale applicata al pricing può essere lo strumento più efficace per raggiungere questo obiettivo. La trasformazione digitale, l’utilizzo dell’AI è ormai un passaggio vitale per dotare le aziende dell’agilità necessaria per competere oggi sul mercato per evitare di perdere marginalità nel futuro.

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