Cómo los datos de IIoT pueden impulsar la rentabilidad en la fabricación ajustada

Patrick Moorhead de Pricefx

IIoT (Internet industrial de las cosas) ha marcado el comienzo de una nueva era de eficiencia e inteligencia para la industria manufacturera. Las empresas ahora están generando un océano de datos operativos, que si se combinan con otras entradas de datos y se implementan a través de nuevas tecnologías de precios, podrían multiplicar el impacto en la rentabilidad tanto de la manufactura esbelta como del negocio en general, dice Patrick Moorhead, director de marketing de Pricefx AG .

Clásicamente, el orden de marcha de arriba hacia abajo de la alta dirección es siempre:"Ve a hacer más ventas". Por supuesto, todos están de acuerdo en querer más ventas, excepto que más ventas no necesariamente producirán más rentabilidad (el objetivo real). Una gama emergente de nuevas tecnologías que utilizan ML (aprendizaje automático), IA (inteligencia artificial), CPQ visual (Configurar cotización de precio) y marketing digital basado en CAD permiten a las organizaciones aprovechar los crecientes recursos de datos para lograr ventas más rentables.

Este tipo de soluciones de precios basadas en datos han sido históricamente propuestas extremadamente caras (inversiones multimillonarias y multianuales). La nueva generación de tecnología de precios basada en la nube permite una adopción incremental y eficiente bajo los modelos de negocio SaaS (Software as a Service). Atrás quedaron los días de las instalaciones de hardware en las instalaciones de siete u ocho cifras con plazos de implementación de más de 12 meses.

Las plataformas de optimización de precios de SaaS como Pricefx ofrecen una solución para los fabricantes con fines de lucro que ven la oportunidad de aprovechar los recursos de datos únicos de IIoT. Dichas plataformas maximizan el margen y la rentabilidad al tiempo que mantienen una estrategia de inversión de gastos operativos manejable y de alta eficiencia para lograr los objetivos.

Queda tanto dinero sobre la mesa porque los fabricantes y representantes de ventas “cotizan por instinto” o conocimiento tribal y suposiciones de lo que el cliente está dispuesto a pagar. Estas suposiciones a menudo son incorrectas, pero rara vez se prueban. Al utilizar la optimización de precios, un análisis matemático objetivo e imparcial determina cómo responderán los clientes a los diferentes precios de los productos y servicios a través de diferentes canales. También determina cómo maximizar la rentabilidad.

Debe esperarse una resistencia del proceso a la optimización de precios, ya que la autoridad de fijación de precios se encuentra actualmente en bolsillos dispares en muchas empresas. De manera similar a la implementación de Lean Six Sigma, habrá resistentes que deseen mantener el status quo. Deben participar en esta conversación y hacer que se comprendan y prioricen sus preocupaciones; pueden convertirse en campeones de la optimización de precios cuando comprenden y son testigos de primera mano de los impactos positivos.

Los datos de IIoT utilizados en la optimización de precios ya son accesibles para empresas de fabricación medianas y grandes. Los datos recopilados en varios puntos abren la posibilidad de fijar precios de nuevas formas. Los fabricantes pueden fijar el precio en función del consumo en tiempo real, tener en cuenta el inventario para impulsar los cambios de precio o incluso ajustar los precios de acuerdo con las diferentes partes del día considerando la capacidad de utilización en una planta, red eléctrica u otras redes. Seleccionar estos datos de sensores, contratos, encuestas, registros de transacciones, incorporar costos operativos, agrega valor extraído de big data.

Agregue más información de la competencia, indicadores económicos, éxitos y fracasos promocionales y condiciones estacionales, se aprende mucho que se puede utilizar para optimizar precios, promociones y rentabilidad. Antes del acceso rápido a la recopilación de datos con IIoT, muchos marcadores estaban duplicados, eran incorrectos o faltaban.

La limpieza de datos y la recopilación confiable de los datos faltantes es muy costosa y, en muchos casos, ya no es necesaria. La disponibilidad de datos en tiempo real de IIoT, junto con una plataforma de precios dinámica, brinda a las empresas la capacidad de responder a las condiciones cambiantes del mercado y probar nuevas estrategias, experimentar y ver rápidamente si están funcionando o no, en lugar de esperar semanas o meses. para recuperar los datos y realizar análisis.

El autor es Patrick Moorhead, director de marketing de Pricefx AG

Sobre el autor

Patrick Moorhead ha construido una carrera diversa de 20 años a la vanguardia del marketing digital y la publicidad, con funciones que abarcan posiciones de liderazgo nacionales y globales en agencias que incluyen Razorfish y FCB y responsabilidades senior de marketing estratégico, ventas y gestión de clientes en Catalina Marketing, Twitter y más reciente como CMO de Label Insight, Inc .

Esta experiencia diversa y única es una gran parte de por qué Moorhead encaja perfectamente en su papel como director de marketing en la empresa emergente de SaaS Pricefx. En este puesto, es responsable de todos los aspectos del marketing y las comunicaciones de marca, que van desde las relaciones públicas y la prensa, las relaciones industriales, los medios de pago, el marketing de eventos, las asociaciones, el desarrollo de contenido, la mensajería y el material publicitario de ventas y las redes sociales.