Modèle N : Automatisation de l’IA – Le Game Changer dans la tarification de la haute technologie
Dans le monde de la tarification B2B, les équipes de la finance, des ventes et des canaux de distribution sont confrontées à des défis permanents. Des domaines tels que les opportunités perdues et manquées, l’enregistrement des transactions, la complexité globale des prix, l’augmentation des modèles de licence d’abonnement, les erreurs de remise et les demandes de prix ad hoc sans fin créent une équipe interne et des frustrations de canaux externes. Essayer de gérer les prix avec des solutions obsolètes ou internes qui n’utilisent pas l’intelligence ajoute à ces pressions. Que peut-on faire pour améliorer l’intelligence de la tarification B2B ?
L’importance du prix comme levier de croissance
Selon les recherches d’Accenture, « la tarification, le levier le plus important pour la croissance des revenus et des marges, subit des perturbations importantes en raison des progrès de l’analyse et de l’intelligence artificielle ».
Pour atténuer ces défis, au cours des 10 dernières années environ, les équipes chargées de la tarification, des transactions et des opérations commerciales ont cherché à améliorer les processus de tarification grâce à une meilleure gestion des listes de prix et des catalogues de prix et utilisent ces informations pour améliorer les pratiques de tarification. En ajoutant des ressources et des analyses de science des données. Bien que cela ait été une bonne alternative, les défis sont toujours présents. L’évolution des prix B2B nécessite une intelligence en temps réel fondée sur l’IA.
L’IA atténuera-t-elle les problèmes de tarification ?
« L’importance croissante de l’IA est due à plusieurs facteurs, notamment la prolifération des données et les améliorations technologiques continues (puissance de traitement et stockage), conduisant à la démocratisation de l’IA et à des investissements massifs dans ces outils et technologies », partage PwC.
« Aujourd’hui, grâce à des technologies avancées telles que l’analyse et l’intelligence artificielle, les organisations peuvent développer une « tarification intelligente » – en calculant de manière optimale les prix en temps réel en fonction de plusieurs variables client et marché, en testant des prix ou des modèles de tarification complets et en les améliorant continuellement. Ces nouvelles approches tarifaires permettent des stratégies différenciées avec de réels avantages : des ventes plus puissantes (amélioration de 10 à 20 %), des marges améliorées (jusqu’à deux points de pourcentage) et des revenus accrus (5 à 15 %) », selon Accenture.
Comment les High Teams peuvent-elles mettre en œuvre l’IA ?
Pour les équipes de haute technologie, l’objectif de l’analyse des prix basée sur l’IA devrait être de fournir des informations sur la compréhension des facteurs de profit, d’identifier les gains potentiels et les ventes incitatives de produits, ainsi que les anomalies de prix dans les segments de clientèle, les canaux, les gammes de produits, les zones géographiques, etc. Ces informations aident les entreprises mesurer l’efficacité des stratégies de tarification, comparer les clients et les tendances du marché, et concevoir de nouvelles stratégies de contrat et de remise.
Comment le modèle N peut-il vous aider ?
Model N Price Intelligence apporte une intelligence d’affaires immédiate dans la performance des prix pour les industries de haute technologie et des semi-conducteurs. Price Intelligence offre des informations sur la performance des prix par clients, produits, territoires, contrats et incitations de canal offrant une visibilité granulaire. Price Intelligence permet aux équipes de tarification de garder une longueur d’avance sur la concurrence et d’évaluer les stratégies de tarification qui améliorent les marges, les revenus et la rentabilité.
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