Comment les données IIoT peuvent améliorer la rentabilité de la production au plus juste

Patrick Moorhead de Pricefx

L'IIoT (Industrial Internet of Things) a inauguré une nouvelle ère d'efficacité et d'intelligence pour l'industrie manufacturière. Les entreprises génèrent désormais un océan de données opérationnelles qui, combinées à d'autres données et déployées via de nouvelles technologies de tarification, pourraient multiplier l'impact sur la rentabilité de la production au plus juste et de l'activité globale, déclare Patrick Moorhead, directeur marketing, Pricefx AG .

Classiquement, l'ordre de marche descendant de la haute direction est toujours : « Allez faire plus de ventes ». Bien sûr, tout le monde s'accorde à vouloir plus de ventes, sauf que plus de ventes ne produira pas nécessairement plus de rentabilité (le vrai objectif). Une gamme émergente de nouvelles technologies utilisant le ML (apprentissage automatique), l'IA (intelligence artificielle), le CPQ visuel (Configurer le devis) et le marketing numérique basé sur la CAO permettent aux entreprises d'exploiter des ressources de données croissantes pour réaliser des ventes plus rentables.

Ces types de solutions de tarification basées sur les données ont toujours été des propositions extrêmement coûteuses (investissements de plusieurs millions de dollars sur plusieurs années). La nouvelle génération de technologie de tarification basée sur le cloud permet une adoption progressive et efficace dans le cadre des modèles commerciaux SaaS (Software as a Service). L'époque des installations matérielles sur site à sept ou huit chiffres avec des délais de mise en œuvre de plus de 12 mois est révolue.

Les plateformes d'optimisation des prix SaaS comme Pricefx offrent une solution aux fabricants à but lucratif qui voient l'opportunité de tirer parti des ressources de données IIoT uniques. De telles plates-formes maximisent la marge et la rentabilité tout en maintenant une stratégie d'investissement OpEx gérable et hautement efficace pour atteindre les objectifs.

Tant d'argent est laissé sur la table parce que les fabricants et les représentants des ventes « prix par intestin » ou la connaissance et les hypothèses tribales de ce que le client est prêt à payer. Ces hypothèses sont souvent fausses, mais rarement vérifiées. En utilisant l'optimisation des prix, une analyse mathématique objective et impartiale détermine comment les clients réagiront aux différents prix des produits et services via différents canaux. Il détermine également comment maximiser la rentabilité.

Il faut s'attendre à une résistance des processus à l'optimisation des prix, car l'autorité en matière de tarification se trouve actuellement dans des poches disparates dans de nombreuses entreprises. Semblable à une implémentation Lean Six Sigma, il y aura des résistants qui souhaiteront maintenir le statu quo. Ils doivent participer à cette conversation et faire comprendre et prioriser leurs préoccupations ; ils peuvent devenir des champions de l'optimisation des prix lorsqu'ils comprennent et constatent directement les impacts positifs.

Les données IIoT utilisées dans l'optimisation des prix sont déjà accessibles pour les moyennes et grandes entreprises manufacturières. Les données collectées à partir de différents points ouvrent la possibilité de tarification de nouvelles façons. Les fabricants peuvent établir des prix basés sur la consommation en temps réel, prendre en compte les stocks pour entraîner des changements de prix, ou même ajuster les prix en fonction des différentes parties de la journée en tenant compte de la capacité d'utilisation d'une usine, d'un réseau électrique ou d'autres réseaux. L'extraction de ces données à partir de capteurs, de contrats, d'enquêtes, d'enregistrements de transactions, en intégrant les coûts d'exploitation, ajoute de la valeur extraite des mégadonnées.

Ajoutez plus d'informations sur la concurrence, les indicateurs économiques, les succès et les échecs promotionnels et les conditions saisonnières, nous avons appris beaucoup de choses qui peuvent être utilisées pour optimiser les prix, les promotions et la rentabilité. Avant l'accès rapide à la collecte de données avec IIoT, trop de marqueurs étaient dupliqués, incorrects ou manquants.

Le nettoyage des données et la collecte fiable des données manquantes sont très coûteux et ne sont plus nécessaires dans de nombreux cas. La disponibilité des données en temps réel de l'IIoT, associée à une plate-forme de tarification dynamique, donne aux entreprises la possibilité de répondre aux conditions changeantes du marché et d'essayer de nouvelles stratégies, d'expérimenter et de voir rapidement si elles fonctionnent ou non, plutôt que d'attendre des semaines ou des mois. pour récupérer les données et effectuer des analyses.

L'auteur est Patrick Moorhead, directeur marketing, Pricefx AG

À propos de l'auteur

Patrick Moorhead a bâti une carrière diversifiée de 20 ans à la pointe du marketing numérique et de la publicité, avec des postes couvrant des postes de direction nationaux et mondiaux dans des agences dont Razorfish et FCB , et des responsabilités senior en marketing stratégique, ventes et gestion des clients chez Catalina Marketing, Twitter , et le plus récent en tant que directeur marketing pour Label Insight, Inc .

Cette expérience diversifiée et unique explique en grande partie pourquoi Moorhead est un candidat idéal pour son rôle de directeur marketing de la start-up SaaS Pricefx. Dans ce rôle, il est responsable de tous les aspects du marketing et de la communication de la marque, allant des relations publiques et de la presse, des relations avec l'industrie, des médias payants, du marketing événementiel, des partenariats, du développement de contenu, de la messagerie et des garanties commerciales, et des médias sociaux.