導(dǎo)語:在美國完全自由的資本主義社會中,沒有什么比制造商建議零售價更奇怪的商業(yè)策略了。該策略是由紡織品品牌Hanesbrands最初的創(chuàng)始人P.H. Hanes于1920年發(fā)明的。這使他能夠通過在全美國的出版物上打廣告,避免分銷商賣針織內(nèi)衣時占買家的便宜。即使在今天,盡管很想通過提價抵消通脹帶來的成本壓力,很多美國店主仍堅持按制造商的建議價格銷售。然而,也有越來越多的人開始嘗試更復(fù)雜的定價策略。 咨詢機構(gòu)麥肯錫在2010年發(fā)布的一篇重要研究表明,在提價1%的情況下,如果銷售量不減少,則營業(yè)利潤平均可提升8.7%。采取正確的定價策略不容易。如果定價過高,你可能會失去客戶;如果定價過低,你就是有錢不賺。歷史上看,零售商定價一般是簡單的掐指一算,在成本的基礎(chǔ)上加一定利潤率,或是參考競爭者的定價水平。隨著能源、勞動力和其他要素價格飛升,他們再也不能隨隨便便拍腦袋定價了。
為了取得競爭優(yōu)勢,商家開始求助于價格優(yōu)化系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠預(yù)測客戶對不同的定價水平的反應(yīng),并推薦能夠最大化銷售額或利潤的策略。其核心就是數(shù)學(xué)模型,使用海量的交易數(shù)據(jù)來估算數(shù)千種商品的價格彈性(即如果價格下降需求會增長多少,或反之)。對價格敏感的商品可折價出售,對價格不敏感的商品可漲價銷售。商家還可以將算法進行微調(diào),以避免出現(xiàn)不想要的結(jié)果,如價格上漲百分比超過兩位數(shù),或是包裝過大導(dǎo)致單位成本提高。
歸功于人工智能(AI),這些系統(tǒng)正變得越來越聰明。舊模型只能使用歷史銷售數(shù)據(jù)估算價格彈性,而最新一批AI驅(qū)動的模型已經(jīng)能夠發(fā)現(xiàn)不同商品間的規(guī)律和關(guān)系。該行業(yè)一家名為Pricefx公司的Doug Fuehne說,定價軟件廠商正把從客戶推文到線上產(chǎn)品評價等新的數(shù)據(jù)源引入模型。通過另一家服務(wù)商Eversight開發(fā)的云平臺,零售商還能夠估算商品(如亨氏番茄醬)在不同商店的價格微增或微減,會如何影響特定調(diào)味品甚至是跨品類的銷售。該平臺已經(jīng)被可口可樂和強生等大型制造商采用,以及一些超市(如Raley’s)和服裝賣家(JCPenney)。
據(jù)曾在零售巨頭沃爾瑪負(fù)責(zé)定價的前高管Chad Yoes觀察,所有這些都使得定價系統(tǒng)比以前“更加三維化了”。零售老板們熱衷于向投資人推銷這種定價能力,因為他們在高通脹時期很看重公司的定價能力。二月,咖啡連鎖店星巴克曾炫耀自身通過AI模型分析來“持續(xù)”調(diào)整定價。食品分銷商US Foods也自夸定價系統(tǒng)的能力,稱該系統(tǒng)使用了“超過12種不同的輸入信息”來提升銷售和利潤。
價格優(yōu)化可能會使價格波動更大。定價軟件公司Revionics的Matt Pavich指出:“零售商定價變化的速度已遠超歷史最高水平。”這在快速變化的電子商務(wù)世界中尤其突出。但據(jù)Yoes先生指出,即便是沃爾瑪也把許多商品價格評估的頻率提高了,從幾年前的每年1-2次變成現(xiàn)在的2-4次。
定價系統(tǒng)并不一定會推高價格。Pavich先生將該錯誤印象稱為這類產(chǎn)品“最大的迷思之一”。去年推廣使用新定價軟件的大型食品分銷商Sysco就是典型案例。該公司聲稱,該系統(tǒng)幫助其在“關(guān)鍵價值商品”(即業(yè)內(nèi)常說的價格敏感的最暢銷品)上降低價格,并在其他一些商品上提高價格。該公司能夠在維持利潤率的同時,提升銷售額,實現(xiàn)利潤增長。這使得投資人滿意,顧客也開心。
文章來源:維科人工智能網(wǎng)