شرکت ها از الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای قیمت گذاری بر اساس داده هایی مانند قیمت گذاری رقبا، سطح موجودی و پاسخ مشتری به کمپین های فروش استفاده می کنند. استفاده از هوش مصنوعی (AI) ممکن است به افزایش حاشیه سود، ایجاد وفاداری از مشتریان آگاه به قیمت و رفع پیچیدگی تعیین قیمت دستی کمک کند.
در اینجا آمده است که چگونه شرکت های B2B در حال حاضر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای بهبود مدیریت قیمت و درآمد استفاده می کنند.
۱.تمرکز بر بهینه سازی قیمت
به دلیل پیچیدگی داده های داخلی و خارجی در دست، اکثر سازمان های B2B تعیین قیمت مناسب را دشوار می دانند. یادگیری ماشینی امکان تجزیه و تحلیل سریع و دقیق حجم عظیمی از داده‌ها و همچنین استخراج بینش‌هایی را فراهم می‌کند که ممکن است به سازمان‌ها در حرکت به جلو کمک کند. شرکت‌ها ممکن است از قیمت‌گذاری مبتنی بر ارزش و ردیف‌بندی قیمت بهینه برای بهینه‌سازی سود با استفاده از این تکنیک استفاده کنند، زیرا تصمیم‌گیرندگان درک بهتری از تمایل به پرداخت (WTP) مشتری و همچنین رفتار آنها بسته به استراتژی‌های قیمت‌گذاری مختلف دارند.
۲.ایجاد روابط بهتر با مشتری
هوش مصنوعی ممکن است به کارکنان در یادگیری آنچه که مشتریانشان می‌خواهند کمک کند و حفظ ارتباطات مثبت مشتری را آسان‌تر کند. تجربه مشتری (CX) یک مسئله اصلی برای شرکت ها است و استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود آن می تواند فروش را افزایش دهد و در هزینه ها صرفه جویی کند.
از هوش مصنوعی می توان برای ردیابی بهتر سرنخ ها و انتقال مصرف کنندگان از طریق قیف فروش استفاده کرد. وقتی کسب‌وکارها از هوش مصنوعی به نفع خود استفاده می‌کنند، ممکن است بدون صرف هزینه‌های گزاف، سرنخ‌های بیشتری کسب کنند.
۳.جمع آوری خریداران از طریق تقسیم بندی مصرف کنندگان دانه ریز
شرکت‌ها می‌توانند مصرف‌کنندگان را بهتر تقسیم‌بندی کنند، محرک‌های ارزش را برای مشتریان کشف کنند و قیمت‌گذاری پویا را مجاز کنند. شرکت‌ها ممکن است از مدل‌های گرایش مبتنی بر شخصیت‌های مشتری برای پیش‌بینی اینکه کدام گروه مصرف‌کننده بیشتر به پیشنهاد قیمت‌گذاری یا بسته قیمت‌گذاری پاسخ می‌دهند، استفاده کنند. در این مدل‌ها از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، که برای پیش‌بینی احتمال فعالیت یک مشتری خاص بر اساس پیشنهادات قیمت‌گذاری یا سایر مشوق‌ها، به یادگیری ماشین بستگی دارد.
