Tendance 2020 : l'automatisation de l'alignement des prix pour les fabricants

Par Thomas R. Cutler

Les solutions d'automatisation ont été adaptées pour faciliter la définition et la gestion des limites de prix pour les fabricants.

Lorsque les objectifs de l'entreprise incluent l'ajustement rapide et répété des prix au niveau le plus granulaire, l'automatisation doit être conçue pour soulager la douleur en utilisant des règles simples pour dériver les prix.

Auparavant, la plupart des décideurs industriels craignaient un temps d'implémentation long, de la complexité et des coûts significatifs pour les technologies de tarification.

Les nouvelles solutions surmontent ces inquiétudes en offrant une technologie d'alignement des prix automatisée, implémentable de manière rentable en quelques semaines seulement.

En apportant des améliorations significatives du chiffre d'affaires et des marges grâce à une expérience utilisateur claire et guidée (via des tableaux de bord perspicaces et une science de la tarification complète), des centaines d'entreprises manufacturières bénéficieront de cette automatisation d'ici le quatrième trimestre 2020.

Cela garantira que l'exécution des prix reste alignée sur les objectifs stratégiques afin de naviguer vers les marges optimales.

L'automatisation doit commencer par une intégration facile aux systèmes sources, suivie du peuplement transparent des systèmes transactionnels avec des prix optimisés. Avec ces processus en place, l'alignement des prix permet l'automatisation de logiques de tarification complexes.

Les experts en tarification automatisée manufacturière partagent leurs meilleures pratiques

Les experts en tarification, Dallas Crawford et Dan Barrett, ont été interrogés sur la manière dont les fabricants devraient analyser leurs besoins de tarification à l'aide de l'analytique de données.

Crawford (photo de gauche) a insisté sur le fait que l'alignement des prix avec l'analytique de données peut se faire facilement en temps réel. La capacité de se concentrer sur les volumes élevés et bas qui sortent d'une distribution normale de tendance ou de saisonnalité peut indiquer où se trouvent les opportunités de marge.

Les volumes plus élevés offrent des opportunités d'ajuster les prix selon la demande ou de gagner des parts de marché. Les volumes plus faibles permettent d'analyser la tarification, pour déterminer si des parts de marché sont perdues ou si le cycle de vie du produit approche de sa fin.

Barrett (photo de gauche) a noté que la meilleure méthode pour analyser et optimiser la tarification client est de modéliser les données et de s'assurer que la plateforme analytique les supporte à un niveau très discret. Les données clients par localisation ou par SKU permettent une livraison optimale de prix uniques. Comprendre et prévoir l'élasticité-prix des clients est essentiel pour déterminer le prix optimal.

Sensibilité des prix

Crawford a suggéré que les modèles d'apprentissage automatique de QueBIT PriceAlign peuvent être plus adaptatifs que les modèles de séries temporelles classiques dans l'environnement pandémique.

L'ajout de variables d'entrée plus qualitatives et opportunes (comme les coûts du carburant) permet au modèle d'être plus contextuel et tolérant aux données aberrantes collectées lors de cet événement unique.

La pandémie donne aux organisations manufacturières qui adoptent la technologie l'opportunité d'étudier et de modéliser les effets pour être mieux préparées aux événements futurs. Les arrêts causeront potentiellement des données incomplètes ; l'entraînement futur des modèles d'apprentissage automatique devra en tenir compte.

Barrett est convaincu que si la pandémie est un facteur important pour l'alignement des prix, elle reste l'un des nombreux facteurs impactant les fabricants côté demande et offre.

En éliminant les tableurs, l'alignement des prix améliore la capacité d'ajuster rapidement les prix aux niveaux les plus détaillés et aux conditions de marché. En quelques semaines, les données de tarification automatisée permettent aux fabricants de visualiser les segments clients pilotés par des variables qui façonnent la demande, comme la démographie, permettant des ajustements de prix plus ciblés et dynamiques.

Ce n'est que grâce à l'alignement automatisé des prix que les fabricants de taille moyenne peuvent élever leurs stratégies de tarification à de nouveaux niveaux de sophistication, atteignant une tarification dynamique basée sur une variété de facteurs, et comprenant l'élasticité-prix à travers différents clients, produits ou régions.

L'utilisation du Big Data automatise et accélère le modèle de tarification le plus efficace pour les fabricants de petite ou moyenne taille. Barrett a suggéré que des informations supplémentaires fournissent souvent du contexte et que les éléments de données les plus utiles peuvent être intégrés dans un processus plus holistique.

Selon Crawford, les fabricants ingèrent le Big Data sous forme de factures, devis, informations de coûts, demande et offre, qui ne sont pas exploitables par les professionnels de la tarification.

Les systèmes de tarification avancés peuvent s'interfacer rapidement avec le Big Data, l'analyser selon plusieurs dimensions (SKU, clients, localisations, etc.), et automatérer le processus itératif de tarification. Cela donne aux fabricants la capacité de faire des changements de prix rapides et de gérer activement la performance résultante de ces changements.

Cette approche unique d'automatisation s'appuie sur des plans de demande prédictifs qui utilisent l'analytique avancée pour piloter la précision et les prix optimaux. Seule l'automatisation de l'alignement des prix permettra aux entreprises de répondre correctement aux fluctuations rapides des prix pendant la pandémie.

Experts du secteur de la tarification :

Dallas Crawford est cadre dirigeant en analytique avancée chez QueBIT, avec plus de 10 ans d'expérience aidant les clients à exploiter l'analytique prédictive pour prendre des décisions stratégiques éclairées. Avant QueBIT, il a passé 7 ans chez IBM servant des clients du secteur de la distribution et a dirigé de multiples projets clés en analytique prédictive et reporting. Dallas est diplômé d'un MBA de l'Université Florida A&M en 2008.

Dan Barrett est responsable technique en analytique avancée chez QueBIT. Barrett a servi comme contrôleur et directeur financier pour une organisation manufacturière pendant plus de 12 ans. Il a dirigé avec succès des évaluations de solutions d'analytique avancée dans des centaines de cycles d'évaluation avec certaines des plus grandes organisations manufacturières et de distribution au monde. Il a dirigé le développement et l'activation terrain de solutions de gestion de performance pour la distribution et la fabrication chez IBM et Cognos.

Profil de l'auteur : Thomas R. Cutler est Président et CEO de TR Cutler, Inc., basé à Fort Lauderdale, Floride, fêtant sa 21e année. Cutler est le fondateur du Manufacturing Media Consortium incluant plus de 8000 journalistes, éditeurs et économistes écrivant sur les tendances de la fabrication, l'industrie, la manutention et l'amélioration des processus. Cutler rédige plus de 1000 articles de fond par an sur le secteur manufacturier. Plus de 4500 dirigeants du secteur suivent Cutler sur Twitter quotidiennement @ThomasRCutler. Contact : trcutler@trcutlerinc.com.