预测产品的最佳价格是所有产品销售策略的关键部分。但这往往是一项艰巨的任务,尤其是当有数以百计的产品需要参照客户购买历史、产品历史、行业趋势和通货膨胀率等关键数据进行评估时。更复杂的是,这些数据往往不完整或变化迅速。
IBM 销售商和业务合作伙伴在估算其销售产品的最佳定价时面临着挑战。由于对产品销售、行业趋势和谈判历史等关键历史数据的掌握程度有限,他们不得不在很大程度上依赖个人经验和冗长的手动评估,这在为数千名客户和数百种产品做出定价决策时不具备可扩展性。这些人工评估还会导致非常冗长的审批流程,影响了他们按时和高度自信地有效完成交易的能力。
此外,卖家很难将销售和产品数据与来自不同第三方和遗留系统的数据集成。地理、业务和市场趋势数据的变化也影响了其预测的准确性。这使得 IBM 难以与市场上产品较少但类似、审批时间较快的公司竞争。
为了应对这一业务挑战,CIO Pricing Systems IT 团队、IBM 首席分析办公室和 IBM® Research 共同开发了 Cognitive Pricing Analytics 解决方案,以推荐最佳价格预测,从而帮助销售 IBM 硬件和软件产品的 IBM 销售商和业务合作伙伴。
该解决方案将根据每个客户的地理位置和购买模式为他们推荐最佳定价。Cognitive Pricing Analytics 解决方案的设计通过使用机器学习 (ML) 模型和 IBM 各业务线多年的交易数据,将这些参数和其他参数考虑在内以确定最佳价格。使用此数据,每个认知定价分析模型都会确定影响给定报价价格敏感度的因子,并使用此值来推荐最佳价格。
Cognitive Pricing Analytics 是一种数据驱动的基于 AI 的定价模型,用于改进销售定价和谈判流程,旨在无缝集成到销售工作流中。
IBM CIO 数据科学家 Sachin Shinde 解释道:“当 IBM 卖家和合作伙伴申请认知定价分析定价预测时,他们将在几分钟内获得优化的、已批准的报价,并根据相关业务规则自动获得批准。推荐的最佳价格与更高的定价预测准确性相结合,带来了巨大的商业价值。定价团队可通过使用最优价格减少审批层级,从而加快审批速度。IBM 正在评估将认知定价分析的使用范围扩展到所有业务部门。
认知定价分析团队正在利用关键的 AI 和数据科学工具以及管理功能进一步增强解决方案,以持续监控定价模型的公平性和可解释性。
“这的确是一个 AI 解决方案,利用了我们的旗舰和标准数据科学平台。认知定价分析团队完成了概念验证,以利用关键的 AI 和数据科学工具进一步实现解决方案的现代化,并持续监控模型的公平性和可解释性,以实现 AI 治理。下一步是利用 IBM watsonx.governance 的功能。”IBM 杰出工程师、数据与人工智能首席技术官 Suj Perepa 解释道。
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美国出品。2024 年 2 月。
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