Tendencia importante para 2020:Automatización de alineación de precios

Por Thomas R. Cutler

Las soluciones de automatización se han adaptado y ajustado para promover la facilidad de establecer y administrar los límites de precios para los fabricantes.

Cuando los objetivos corporativos incluyen el ajuste rápido y repetido de los precios al nivel más granular, la automatización debe diseñarse para aliviar el dolor mediante el uso de reglas simples para derivar los precios.

Anteriormente, la mayoría de los responsables de la toma de decisiones comerciales industriales temían un tiempo de implementación extenso, complejidad y costos significativos para la tecnología de fijación de precios.

Las nuevas soluciones superan esas preocupaciones al ofrecer una tecnología de alineación de precios automatizada que se puede implementar de manera rentable y en solo semanas.

Brindar mejoras significativas en los ingresos y los márgenes al proporcionar una experiencia de usuario clara y guiada (a través de paneles detallados y ciencia de precios integral) significa que cientos de empresas de fabricación se beneficiarán de esta automatización para el cuarto trimestre de 2020.

Garantizará que la ejecución de precios permanezca alineada con los objetivos estratégicos para navegar por los márgenes óptimos.

La automatización debe comenzar con una fácil integración a los sistemas de origen, seguida de un llenado continuo de sistemas transaccionales con precios perfectos. Con esos procesos implementados, la alineación de precios permite la automatización de la lógica de precios compleja.

Los expertos en precios de fabricación de automatización comparten las mejores prácticas

Se pidió a los expertos en precios, Dallas Crawford y Dan Barrett, que explicaran cómo los fabricantes deberían analizar las necesidades de precios mediante el análisis de datos.

Crawford (en la foto a la izquierda) insistió en que la alineación de precios con el análisis de datos se puede realizar fácilmente en tiempo real. La capacidad de concentrarse en volúmenes altos y bajos que quedan fuera de una distribución normal de tendencia o estacionalidad puede informar dónde existen oportunidades de margen.

Un mayor volumen ofrece oportunidades para ajustar los precios en función de la demanda o para capturar cuota de mercado. Un volumen más bajo brinda oportunidades para analizar los precios y determinar si se está perdiendo participación de mercado o si el ciclo de vida del producto está llegando a su fin.

Barrett (en la foto a la izquierda) señaló que el mejor método para analizar y optimizar los precios de los clientes es modelar los datos y asegurarse de que la plataforma de análisis los admita en un nivel muy discreto. Los datos del cliente por ubicación o SKU de producto permiten una entrega óptima de precios únicos. Comprender y pronosticar la elasticidad de precios de los clientes es clave para determinar el precio óptimo.

Sensibilidad de precios

Crawford sugirió que los modelos de aprendizaje automático de QueBIT PriceAlign pueden ser más adaptables que los modelos típicos de series temporales en el entorno pandémico.

Agregar variables de entrada más cualitativas y oportunas (como costos de combustible) permite que el modelo sea más contextual y tolerante a los datos aberrantes recopilados durante este evento único.

La pandemia brinda a las organizaciones de fabricación, que adoptan la tecnología, la oportunidad de estudiar y modelar los efectos para estar mejor preparados para eventos futuros. Los cierres potencialmente causarán datos incompletos; El entrenamiento futuro de los modelos de Machine Learning tendrá que lidiar con eso.

Barrett está convencido de que, si bien la pandemia es un factor importante para la alineación de precios, sigue siendo solo un factor que afecta a los fabricantes en el lado de la demanda y la oferta.

Al eliminar las hojas de cálculo, la alineación de precios mejora la capacidad de ajustar rápidamente los precios a los niveles y condiciones de mercado más detallados. En semanas, los datos de precios automatizados garantizan que los fabricantes puedan visualizar segmentos de clientes impulsados ​​por variables que dan forma a la demanda, como la demografía, lo que permite ajustes de precios más específicos y dinámicos.

Solo a través de la alineación de precios automatizada, los fabricantes medianos pueden elevar las estrategias de precios a nuevos niveles de sofisticación, lograr precios dinámicos basados ​​en una variedad de factores y comprender la elasticidad de precios entre diferentes clientes, productos o regiones.

El uso de Big Data automatiza y acelera el modelo de precios más eficaz para los pequeños o medianos fabricantes. Barrett sugirió que la información adicional a menudo brinda contexto y que los elementos de datos más útiles se pueden incorporar en un proceso más holístico.

Según Crawford, los fabricantes incorporan Big Data en forma de facturas, cotizaciones, información de costos, demanda y suministro que no es consumible por los profesionales de fijación de precios.

Los sistemas de precios avanzados pueden interactuar rápidamente con Big Data, analizarlos en todas las dimensiones (SKU, clientes, ubicaciones, etc.) y automatizar el proceso iterativo de precios. Esto brinda a los fabricantes la capacidad de realizar cambios de precios rápidamente y administrar activamente el rendimiento resultante de esos cambios.

Este enfoque de automatización único aprovecha los planes de demanda predictivos que utilizan análisis avanzados para impulsar la precisión y los precios óptimos. Solo con la automatización de la alineación de precios, las empresas podrán responder adecuadamente a las rápidas fluctuaciones de precios durante la pandemia.

Expertos de la industria de fijación de precios:

Dallas Crawford es un ejecutivo de análisis avanzado en QueBIT con más de 10 años de experiencia ayudando a los clientes a aprovechar el análisis predictivo para tomar decisiones estratégicas informadas. Antes de QueBIT, pasó 7 años en IBM sirviendo a clientes en el Sector de Distribución y lideró múltiples proyectos clave de Análisis Predictivo e Informes. Dallas se graduó con un MBA de Florida A&M University en 2008.

Dan Barrett es gerente técnico de análisis avanzado en QueBIT. Barrett se desempeñó como controlador y director financiero de una organización de fabricación durante más de 12 años. Dirigió con éxito evaluaciones de soluciones de análisis avanzado en cientos de ciclos de evaluación con algunas de las principales organizaciones minoristas y de fabricación del mundo. Dirigió el desarrollo y la habilitación de campo de soluciones de gestión del rendimiento de distribución y fabricación mientras estuvo en IBM y Cognos.

Perfil del autor :Thomas R. Cutler es el presidente y director ejecutivo de TR Cutler, Inc., con sede en Fort Lauderdale, Florida, que celebra su vigésimo primer año. Cutler es el fundador del Manufacturing Media Consortium, que incluye a más de 8000 periodistas, editores y economistas que escriben sobre las tendencias en la fabricación, la industria, el manejo de materiales y la mejora de procesos. Cutler es autor de más de 1000 artículos destacados al año sobre el sector manufacturero. Más de 4500 líderes de la industria siguen a Cutler en Twitter diariamente en @ThomasRCutler. Póngase en contacto con Cutler en [email protected].