▲图：根据贝恩最近对全球1700多名商业领袖的调查，Getty发现85%的B2B管理团队认为他们的定价决策需要改进，只有15%的公司拥有有效的工具和仪器来设置它们并监控价格走势。事实证明，将人工智能和机器学习技术纳入IT平台路线图是大多数依赖定价作为竞争优势的企业的重中之重。保持竞争优势的核心是利用新兴技术在人工智能和机器学习专业知识的基础上建立新的定价和收入管理优势。数据是驱散恐惧、打破焦虑的灵丹妙药。考虑到当今很多企业都面临前所未有的市场动态，数据驱动的决策也开始成为最可靠的判断和决策方法。让我们看看人工智能技术可以改善现有定价和收益管理的十种重要方式：1.制定优惠策略使用人工智能技术识别和消除最差的客户折扣和细分区间。贝恩最近的一份研究摘要描述了如何使用人工智能来分析现有客户群和折扣类型的实际效果。摘要中提到，AI支持的强大分析能力可以帮助发现和消除各种无效且成本高昂的客户优惠和折扣策略。以下两张图总结了本次总结的主要发现：▲图：贝恩研究总结2.优化定价规则在收益管理系统中使用AI自动建立定价规则，可使总收益增加5%。波士顿咨询集团(BCG)发现，高达95%的成功数字化转型计划使用一种或多种收入增长杠杆。通过结合六个收入增长杠杆，可以实现数字化转型77%的财务影响。使用包括人工智能在内的先进技术来推动定价机制的优化，预计总收入将增加5%。此外，BCG认为，在收入管理系统中自动执行定价规则和强制执行合同定价变更可以有效提高收入水平。▲图：转型中如何快速持续增加收入波士顿咨询集团/2020年8月18日3.实时价格优化利用人工智能和机器学习技术发现隐藏在交易价格、数量和混合分析中的模式，这将提供企业提供重要的见解和可量化的收益。交易数据中的模式和涵盖特定业务的趋势洞察可以帮助企业显着提高竞争力。发布这些洞察的基本方式是基于AI的方法对隐藏在交易数据中的价格、数量以及混合波动做出合理解释。将交易数据的分析与价格、交易量和组合波动率等因素结合起来，在以往的无数尝试中已被证明是一项艰巨的任务，而将如此多的元素统一在一个直观的应用程序中则更具挑战性。Vendavo是成功使用人工智能合并交易和产品组合数据的公司之一。他们的方法不仅擅长解决可用性挑战，而且在价格优化方面也实现了当今许多企业希望实现的目标。Vendavo已经能够实现受当地市场状况、竞争对手情报和跨境参数驱动的实时价格优化。康宁光通信使用其基于人工智能的利润分析器来确定产品价格、毛利率和净利率，并在一年内实现了1000万美元的收入增长。下图为VendavoPrincePoint的用户界面：4.验证折扣政策的效果机器学习技术可以帮助定价经理确定客户愿意支付的价格，或优化客户产品组合定价，从而增加企业收入和利润。仅使用电子表格可能很难在针对客户和产品的大规模交易决策中建立理想的定价水平、折扣和发现盲点。在这方面，人工智能和机器学习可以帮助定价经理将交易规模与既定折扣政策相关联，分析现有折扣是否实际有效，并根据客户谈判洞察力确定可以提供的最大折扣价值。▲图：利用定价权创造持久价值贝恩公司/2020年2月24日五、洞察客户偏好AI技术的运用使得为角色建立倾向模型成为可能，可以预测和定位接受捆绑的意愿等条件服务或定价提供给客户的。根据定义，倾向模型依赖于各种预测分析，包括机器学习，以评估特定客户对捆绑包、定价报价、电子邮件活动或其他购买/追加销售/交叉交易意图的认可和接受。预报。凭借出色的实用性能，倾向模型在提高客户保留率和减少客户流失方面得到了广泛认可。如今，几乎所有全渠道公司都依赖倾向模型来分析客户偏好和过去的行为如何推动未来的购买。如下图所示，为TIBCO公司提供的倾向模型仪表板。▲图片：TIBCO.COM6.定价策略分析价格优化和价格弹性不再局限于航空公司或酒店等高度依赖库存的行业，而是逐渐渗透到制造业和服务业。如今，营销人员越来越依赖机器学习技术来定义与特定场景紧密匹配的更具竞争力的定价结果。此外，机器学习应用也正在将价格优化的范围扩展到航空和酒店行业之外，并开始涵盖更多产品和服务的定价问题。今天，机器学习能够确定每个产品的价格弹性，同时考虑渠道细分、客户细分、销售周期以及当前产品在整个产品线定价策略中的作用。以下示例为MicrosoftAzure提供了交互式定价分析预配置解决方案(PCS)。▲图片：AZURECORTANA交互式定价分析预配置解决方案VII.提高企业盈利能力人工智能通过提高价格管理和价格优化的准确性和可控性，增强配置、定价和配额（CPQ）的效果，从而增加利润、降低成本和改善财务绩效。如下图所示，是一组AI价值路线图。该路线图以CPQ的销售战略为基础，评估了人工智能技术在改进定价管理、优化和长期绩效贡献方面的价值。路线图中提到的卓越业务的定义主要体现在组织每年稳定的毛利率、收入和盈利能力上。▲图片：AMRRESEARCH/Capgemini/Deloitte/Gartner/McKinsey8.完善价格细分机制利用AI提供的洞察力微调价格细分策略，以稳定和增加现有利润和收入。每个客户群所能接受的产品或服务的价格也是不同的。通过使用人工智能和机器学习来细分客户愿意为产品支付的价格，人工智能应用程序可以为销售和收入经理提供更精确的价格建议。这种使用CRM和CPQ系统自动执行细分市场定价指导的想法对于定价细分策略的成败也将至关重要。如下图所示，就是价格细分机制的实现。我们的销售和交易数据以及人工智能系统的质量越高，模型在买方价格审批结论方面的准确性就越高。▲图：如何通过价格细分获得更多价值AlexHoffCFO.COM/2017年7月6日9.提高定价效率AI为销售和财务人员提供比以前更准确的信息交易价格指导，帮助您更有效地使用价格折扣工具有效率的。面对销售周期中不断增加的定价压力，卖家希望快速完成交易，并且销售代表能够快速提供大幅折扣。但这种做法会严重影响企业的利润率，这在企业级软件中尤为明显。麦肯锡发现，使用以折扣为索引的动态交易评分机制可以帮助销售代表确定哪种折扣水平可以在不过度牺牲利润的情况下赢得交易。▲图：AdvancedAnalysisinSoftwarePricingMcKinsey&Company/2018年6月14日10.降低业务风险依靠AI技术监控基于风险的指标和KPI，以更好地了解潜在的收入风险及其根本原因。销售和客户流失通常是由于销售和服务团队不知道他们为谁服务造成的。面对这个大问题，基于人工智能的关键收入、定价和报价指标警报可以保护销售、留住客户并帮助查明特定产品的问题。可以针对特定指标和条件定制基于AI的风险警报，并将结果发送给客户支持团队的成员。使用这些警报，我们能够查明各种问题的根本原因。补充资料：根据麦肯锡发布的一份报告，基于人工智能技术培训的定价和营销活动有望为全球市场带来2591亿美元至5000亿美元的附加值。预计到2024年，全球收益管理市场整体规模将从2019年的145亿美元增长至224亿美元，复合年增长率（CAGR）为9.6%。BCG发现，使用AI来自动化其收入管理系统的定价规则可以在九个月内将收入增加5%。
