لماذا أعتقد أن نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي موجودة لتبقى (+ رؤى الخبراء)

على مدار العام الماضي، تعرفت على العديد من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المبيعات والتسويق. لكن إحدى حالات الاستخدام التي لم أرها يتم الحديث عنها كثيرًا هي نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي.

يعد الذكاء الاصطناعي بالفعل حلاً مفيدًا للعديد من عمليات المبيعات، بدءًا من أتمتة المهام اليدوية وحتى الكشف عن البيانات الشخصية. فلماذا لا نطبق نهج الذكاء الاصطناعي المبني على البيانات على نماذج التسعير والتحسين أيضًا؟

كنت أرغب في معرفة المزيد عن نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين التسعير لجميع الصناعات، لذلك تحدثت إلى الخبراء. سأشارك كل ما تعلمته معك هنا!

جدول المحتويات

ويشير إلى أن “الذكاء الاصطناعي يمكنه تعديل الأسعار ديناميكيًا بناءً على عوامل مختلفة مثل تقسيم العملاء، والاستعداد للدفع، والمشهد التنافسي”. فاليريا جوتوفسكي، كبير موظفي المحاسبة في التسريب. “من خلال التحليل المستمر لبيانات العملاء، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تنفيذ استراتيجيات تسعير قابلة للتكيف، وتخصيص العروض لمستويات العملاء المختلفة، مما يزيد من معدلات التحويل والاحتفاظ.”

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الاتجاهات أو الحالات الشاذة.

غالبًا ما تُرشد الاتجاهات أو قيم السوق استراتيجيات التسعير. بينما يمكن للبائعين الاطلاع يدويًا على بيانات العملاء أو تحليل اتجاهات السوق، فقد يكون من الصعب ويستغرق وقتًا طويلاً لتحديد الأنماط أو القيم المتطرفة أو حتى الأخطاء في نموذج التسعير الحالي الخاص بك.

يمكن للذكاء الاصطناعي الكشف عن اتجاهات العملاء أو تحديد الحالات الشاذة التي ربما لم يتم ملاحظتها بطريقة أخرى، والقيام بذلك بطريقة أكثر دقة – وخالية من الأخطاء. ولهذا السبب يوصي جوتوفسكي باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء مخططات الأسعار.

وتقول: “تسمح هذه المخططات للفرق بتصور كيفية ارتباط التسعير بسلوك العملاء وإيراداتهم وتحديد أي قيم متطرفة، مثل العملاء الذين قد يدفعون مبالغ زائدة أو يدفعون أقل مقارنة باستخدامهم أو قيمتهم السوقية”.

وفقًا لجوتوفسكي، يمكن للذكاء الاصطناعي رسم هذه المخططات تلقائيًا. يستخدم النظام البيانات من المبيعات واستخدام المنتج وتفاعلات الدعم لإنشاء خريطة مرئية تسلط الضوء على العملاء خارج النطاق الطبيعي.

يقول جوتوفسكي: “إن عملية تحديد الهوية هذه، المدفوعة بالتعلم الآلي، تساعد الشركات على مراجعة شذوذات التسعير التي قد تحتاج إلى تعديل بسرعة، سواء كان ذلك بسبب سلوك العميل غير المعتاد أو الأخطاء المحتملة في نموذج التسعير”.

يستطيع الذكاء الاصطناعي مراجعة استراتيجية التسعير الحالية لديك.

لقد تعلمت أن هناك فائدة أخرى ملحوظة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين التسعير وهي مراجعة بياناتك الحالية استراتيجية التسعير.

إن التوصل إلى أفضل سعر لمنتجك أو خدمتك هو ممارسة متطورة. الهدف هو تعظيم الأرباح مع الأخذ في الاعتبار أيضًا طلب المستهلك والسوق، مما يجعله شيئًا يجب مراقبته باستمرار. يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في تحليل الفعالية الشاملة لاستراتيجية التسعير الحالية.

من خلال مقارنة مقاييس الأداء التاريخية مثل الإيرادات لكل مستخدم، ومعدلات التوقف عن العمل، وتكاليف اكتساب العملاء، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تقييم ما إذا كانت تغيرات الأسعار تؤثر بشكل إيجابي على مقاييس الأعمال الرئيسية.

ويشير جوتوفسكي إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أيضًا محاكاة التغييرات المحتملة في هيكل التسعير، مثل تقديم مستويات جديدة أو تعديل الأسعار لشرائح معينة من العملاء، والتنبؤ بكيفية تأثير هذه التغييرات على الربحية والاحتفاظ بالعملاء.

وتقول: “تقدم عمليات المحاكاة هذه رؤى حول الاستدامة طويلة المدى لنهج التسعير الحالي وتقترح تعديلات استباقية قبل أن تصبح خسائر الإيرادات أو رحيل العملاء كبيرة”.

يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توصيات بشأن الأسعار.

يمكن أن يساعد تحسين الأسعار بواسطة الذكاء الاصطناعي البائعين ليس فقط في تحديد الأسعار ولكن أيضًا في تقديم توصيات بشأن الأسعار. ميغان أنزيلك، المؤسس والرئيس التنفيذي في ثلاثة قوس استشاري، شاركت معي حالة استخدام مثيرة للاهتمام: استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسيناريوهات التسعير المختلفة.

وتقترح قائلة: “يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُظهر للبائعين سيناريوهات مختلفة مرتبطة بالسعر، بما في ذلك المفاضلة بين سعر وآخر”. “على سبيل المثال، إذا أراد البائع استخدام خصم جديد لجذب عملاء جدد، فيمكن للذكاء الاصطناعي إظهار عدد العناصر التي يمكن بيعها بسعر مخفض قبل أن تنخفض الربحية إلى ما دون خطة العمل.”

لا يمنح هذا البائعين خيارات متعددة للاختيار من بينها فحسب، بل يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا توفير المنطق المدعوم بالبيانات لكل سيناريو، مما يوفر المزيد من السياق أثناء اتخاذ قرارات السعر.

تسعير الذكاء الاصطناعي يوفر الوقت.

فرق المبيعات بالفعل استخدم الذكاء الاصطناعي لتوفير الوقت على العمليات اليدوية مثل كتابة نصوص المكالمات الباردة وإعادة استخدام محتوى المبيعات. لذا، فمن المنطقي استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير الوقت والموارد تحسين التسعير.

مصدر

يقترح أن تحسين تسعير الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص للتسعير القائم على المشاريع أو الصناعات التي تقدم عطاءات تنافسية باتريك ميرفي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Togal.AI، حل الذكاء الاصطناعي لصناعة البناء والتشييد.

ويقول: “في مجال البناء، يزيل الذكاء الاصطناعي العمليات الشاقة والمستهلكة للوقت والتي غالبًا ما تؤخر المشاريع، مما يساعدنا على العمل بكفاءة ودقة أكبر”. “وهذا يُترجم إلى اتخاذ قرار أسرع، وأخطاء أقل، وعطاءات أكثر تنافسية.”

إذا كان فريق المبيعات الخاص بك يعمل في صناعة تتطلب تقديم عطاءات تفصيلية، ففكر في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتقصير العملية وتقليل مخاطر الأخطاء اليدوية.

التسعير الديناميكي، والتي تسمى أيضًا تسعير الطلب، هي استراتيجية تقوم فيها الشركات بتعديل أسعارها بناءً على الطلب. عادةً ما يعتمد هذا على الوقت ويسمى أحيانًا التسعير المفاجئ لهذا السبب. فكر في ارتفاع أسعار رحلات أوبر خلال ساعة الذروة أو ارتفاع أسعار تذاكر الطائرة في أيام العطلات.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للتسعير الديناميكي

على الرغم من أن التسعير الديناميكي يرتبط غالبًا بالسيناريوهات المستندة إلى الوقت أو الموقع، إلا أنه يمكن أيضًا تحسينه ليناسب سلوكيات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد ترى شركة التجارة الإلكترونية أن العملاء يقومون بتعديل عادات الإنفاق الخاصة بهم بناءً على الموسم. أو يمكن لشركة SaaS استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن متى يرتفع معدل تراجع العملاء.

يقترح جوتوفسكي: “في صناعة SaaS، حيث يجب أن يكون التسعير مرنًا ومعتمدًا على البيانات، يقدم الذكاء الاصطناعي حلاً متطورًا لإدارة استراتيجيات التسعير وتحسينها وتكييفها باستمرار”. “من خلال تصور سلوك العملاء من خلال مخططات الأسعار، يمكن للشركات بسهولة مراجعة القيم المتطرفة والتأكد من أن أسعارها تتوافق مع قيمة العميل.”

وتضيف: “يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم فعالية استراتيجيات التسعير في الوقت الفعلي، واقتراح التحسينات التي تعزز الربحية ورضا العملاء، مما يجعله أداة حيوية لتحسين تسعير SaaS.”

نماذج التسعير القائمة على المشاريع

التسعير على أساس المشروع هو نموذج يفرض رسومًا ثابتة على المشروع. يعتمد السعر على قيمة التسليمات وتكاليف البضائع والوقت المقدر للمشروع. يعد نموذج التسعير هذا شائعًا بالنسبة للمقاولين أو المستقلين أو الاستشاريين أو شركات الخدمات. باعتباري كاتب محتوى مستقل، هذا هو نموذج التسعير الذي أستخدمه لعملائي، لكنني لم أختبره باستخدام الذكاء الاصطناعي… حتى الآن.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للتسعير على أساس المشروع

إحدى حالات الاستخدام الرائعة للتسعير القائم على مشروع الذكاء الاصطناعي هي العمل التعاقدي. يقترح مورفي أن المقاولين، وخاصة في المهن، يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي لتسعير مشاريعهم بدقة قبل تقديم العطاءات على الوظيفة.

ويقول: “على سبيل المثال، يمكن لمقاول الطلاء تحميل المخططات، وسيقوم الذكاء الاصطناعي على الفور بحساب الكمية الدقيقة من الطلاء المطلوب، حتى آخر قطرة”. “يسمح هذا المستوى من الدقة للمقاولين بتقدير التكاليف بسرعة ودقة، مما يمكنهم من تقديم عطاءات على المزيد من الوظائف بثقة.”

نماذج التسعير على أساس القيمة

ينظر التسعير على أساس القيمة إلى قيمة التسليمات لتحديد سعر الخدمة أو المنتج. يتطلب نموذج التسعير هذا فهمًا عميقًا لتحديات العملاء ورغباتهم وأهدافهم لفهم كيفية وضع منتجك كأفضل حل.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للتسعير على أساس القيمة

إحدى الطرق التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في التسعير على أساس القيمة هي فهم الاحتياجات المحددة للمشترين والمستخدمين وإنشاء حزم محددة من المنتجات أو الميزات، كما يقترح Anzelc.

وتقول: “يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في بيانات عملائك، بما في ذلك بيانات خدمة العملاء، لفهم احتياجات العملاء المحددة ونقاط الضعف بشكل أفضل وربط ذلك بالمنتجات والميزات”. “باستخدام الرؤى المشتقة من الذكاء الاصطناعي بشأن قيم العملاء واحتياجاتهم، يمكنك تصميم أساليب المراسلة والمبيعات التي تلبي أكثر ما يريده عملاؤك.”

نماذج التسعير المتدرج

تقدم نماذج التسعير المتدرجة للعملاء مستويات أو حزم مختلفة للاختيار من بينها. توجد عادةً ثلاث مستويات، تختلف في السعر والميزات، من “الأساسية” إلى “المميزة”. تعمل نماذج التسعير المتدرجة بشكل جيد مع شركات SaaS أو أي شخص يقدم اشتراكات أو عضويات.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للتسعير المتدرج

باعتبارك بائعًا يستخدم التسعير المتدرج، من المهم التأكد من تسعير كل مستوى بشكل صحيح. بينما تريد الحفاظ على مستوى من الثقة والولاء مع عملائك من خلال تقديم أسعار متسقة، فإنك تريد أيضًا التأكد من أن أسعارك المتدرجة تظل تنافسية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي.

يوصي Gutowski باستخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم البيانات التاريخية للتنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل (CLV)، وأنماط الاستخدام، ومخاطر التوقف عن العمل.

وتقول: “كل ذلك يساهم في تحسين مستويات الاشتراك وخطط التسعير”. “يمكن أن يؤدي هذا المستوى من الدقة إلى استراتيجيات تسعير أكثر تفصيلاً، مثل التسعير القائم على الاستخدام أو الخطط متعددة المستويات التي تتوافق بشكل وثيق مع إدراك قيمة العميل.”