Tendencia 2020: Automatización de alineación de precios para fabricantes

Por Thomas R. Cutler

Las soluciones de automatización se han adaptado y ajustado promoviendo la facilidad para establecer y gestionar límites de precios para fabricantes.

Cuando los objetivos corporativos incluyen ajustar precios rápida y repetidamente al nivel más granular, la automatización debe diseñarse para aliviar el dolor usando reglas simples para derivar precios.

Anteriormente, la mayoría de los tomadores de decisiones empresariales industriales temían un tiempo de implementación extenso, complejidad y costos significativos para la tecnología de precios.

Nuevas soluciones superan esas preocupaciones ofreciendo una tecnología de alineación de precios automatizada que puede implementarse de manera rentable y en solo semanas.

Ofreciendo mejoras significativas en ingresos y márgenes al proporcionar una experiencia de usuario clara y guiada (a través de paneles informativos y ciencia de precios integral), cientos de empresas manufactureras se beneficiarán de esta automatización para el Q4 2020.

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

La automatización debe comenzar con una fácil integración a sistemas de origen seguida por una población sin fisuras de sistemas transaccionales con precios perfeccionados. Con esos procesos en marcha, la alineación de precios permite la automatización de lógica de precios compleja.

Expertos en automatización de precios manufactureros comparten mejores prácticas

Se pidió a los expertos en precios, Dallas Crawford y Dan Barrett, que elaboraran cómo los fabricantes deben analizar las necesidades de precios usando análisis de datos.

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

Los volúmenes más altos brindan oportunidades para ajustar precios basados en la demanda o capturar cuota de mercado. Los volúmenes más bajos brindan oportunidades para analizar precios, determinando si se está perdiendo cuota de mercado o si el ciclo de vida del producto está cerca de su fin.

Barrett (izquierda en la foto) señaló que el mejor método para analizar y optimizar precios de clientes es modelar los datos y asegurar que la plataforma de análisis los soporte a un nivel muy discreto. Los datos de clientes 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 Machine Learning de QueBIT PriceAlign pueden ser más adaptativos que los modelos de series temporales típicos en el entorno de pandemia.

Agregar más variables de entrada 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 da a las organizaciones manufactureras, que adoptan la tecnología, la oportunidad de estudiar y modelar los efectos para estar mejor preparadas para eventos futuros. Los cierres potencialmente causarán datos incompletos; el entrenamiento futuro de modelos de Machine Learning tendrá que lidiar con ello.

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

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

Solo a través de la alineación de precios automatizada los fabricantes medianos pueden elevar sus estrategias de precios a nuevos niveles de sofisticación, logrando precios dinámicos basados en una variedad de factores, y comprendiendo 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 fabricantes pequeños o medianos. Barrett sugirió que información adicional a menudo proporciona contexto y los elementos de datos más útiles pueden incorporarse en un proceso más holístico.

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

Los sistemas de precios avanzados pueden conectar rápidamente con Big Data, analizarlo a través de dimensiones (SKUs, clientes, ubicaciones, etc.), y automatizar el proceso iterativo de precios. Esto da a los fabricantes la capacidad de hacer cambios de precios rápidos y gestionar activamente el rendimiento resultante de esos cambios.

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

Expertos de la industria de precios:

Dallas Crawford es un Ejecutivo de Analítica Avanzada en QueBIT con más de 10 años de experiencia ayudando a clientes a aprovechar analítica predictiva 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 Analítica Predictiva y Reportes. Dallas se graduó con un MBA de la Universidad Florida A&M en 2008.

Dan Barrett es un gerente técnico de analítica avanzada en QueBIT. Barrett se desempeñó como Controlador y CFO para una organización manufacturera por más de 12 años. Lideró con éxito evaluaciones de soluciones de Analítica Avanzada en cientos de ciclos de evaluación con algunas de las principales organizaciones manufactureras y minoristas del mundo. Dirigió el desarrollo y habilitación de campo de Soluciones de Gestión de Rendimiento de Distribución y Manufactura mientras estuvo en IBM y Cognos.

Perfil del autor: Thomas R. Cutler es el Presidente y CEO de TR Cutler, Inc., con sede en Fort Lauderdale, Florida, celebrando su 21º año. Cutler es el fundador del Consorcio de Medios de Manufactura incluyendo más de 8000 periodistas, editores y economistas escribiendo sobre tendencias en manufactura, industria, manejo de materiales y mejora de procesos. Cutler escribe más de 1000 artículos anuales sobre el sector manufacturero. Más de 4500 líderes de la industria siguen a Cutler en Twitter diariamente en @ThomasRCutler. Contacto: trcutler@trcutlerinc.com.