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Case Studies
analyse cognitive de la tarification CIO
La prévision du prix optimal d’un produit est un élément essentiel de toute stratégie de vente de produits. Mais cela peut souvent être une tâche complexe, en particulier lorsqu’il y a des centaines de produits à évaluer ainsi que des données critiques telles que les historiques d’achat des clients, les historiques des produits, les tendances du secteur et les taux d’inflation. Pour compliquer les choses, ces données sont souvent incomplètes ou évoluent rapidement.
Les vendeurs d’IBM et les partenaires commerciaux ont souvent rencontré des difficultés à estimer le prix optimal des produits qu’ils devaient vendre. En raison d’un accès limité aux données historiques essentielles sur les ventes des produits, aux tendances du secteur et à l’historique des négociations, ils devaient s’appuyer en grande partie sur leur expérience personnelle et sur de longues évaluations manuelles, qui ne sont pas extensibles lorsqu’il s’agit de prendre des décisions de prix pour des milliers de clients et des centaines de produits. Ces évaluations manuelles entraînaient également des processus d’approbation très longs, ce qui affectait la capacité à conclure efficacement les transactions dans les délais, avec un degré suffisant de confiance.
De plus, il était difficile pour les vendeurs d’intégrer les données sur les ventes et les produits aux données provenant de systèmes tiers et hérités. Les variations dans les données géographiques, commerciales et de tendances du marché avaient également un impact sur la précision des prévisions. Il était donc difficile pour IBM de rivaliser avec des entreprises qui proposaient des offres similaires, mais en plus petit nombre et avec des délais d’approbation plus rapides sur le marché.
Pour résoudre ce problème, l’équipe informatique de CIO Pricing Systems, le Chief Analytics Office d’IBM et IBM Research ont développé conjointement la solution Cognitive Pricing Analytics pour recommander des prévisions de prix, le but étant d’aider les vendeurs et les partenaires commerciaux d’IBM à vendre du matériel et des logiciels IBM.
La solution recommande une tarification optimale pour chaque client en fonction de sa situation géographique et de ses habitudes d’achat. Afin de déterminer le prix optimal, la conception de la solution Cognitive Pricing Analytics tient compte de ces paramètres et d’autres en utilisant des modèles de machine learning (ML) et des années de données transactionnelles dans tous les secteurs d’activité d’IBM. Grâce à ces données, chaque modèle de Cognitive Pricing Analytics détermine les facteurs qui contribuent à la sensibilité au prix d’un devis donné et utilise cette valeur pour recommander le prix optimal.
Cognitive Pricing Analytics est un modèle de tarification fondé sur les données et piloté par l’IA. Il vise à améliorer les prix de vente et le processus de négociation. Il est conçu pour s’intégrer parfaitement aux flux de travail des ventes.
« Lorsque les vendeurs d’IBM et les partenaires commerciaux font une demande de prévision de tarification à Cognitive Pricing Analytics, ils obtiennent un devis optimisé et approuvé en quelques minutes, automatiquement basé sur des règles métier pertinentes », explique Sachin Shinde, DSI et data scientist chez IBM. Le prix optimal recommandé, combiné à une plus grande précision dans les prévisions de tarification, génère une grande valeur commerciale. L’équipe de tarification bénéficie de la réduction du nombre de couches d’approbation en utilisant le prix optimal, qui permet des approbations plus rapides. IBM envisage d’étendre l’utilisation de Cognitive Pricing Analytics à toutes ses unités commerciales.
L’équipe de Cognitive Pricing Analytics améliore encore la solution avec des outils essentiels d’IA et de science des données, mais aussi avec des capacités de gouvernance, le but étant de surveiller en permanence l’équité et l’explicabilité des modèles de tarification.
- Les ajouts prévus incluent IBM Watson Studio pour le développement de modèles collaboratifs, avec des tableaux de bord pour obtenir une compréhension visuelle claire des données. La fonctionnalité AutoAI de Watson Studio évalue automatiquement plusieurs modèles intégrés pour déterminer les meilleurs à appliquer à des données spécifiques et recommande rapidement les meilleurs modèles.
- Watson Studio Pipeline sera exploité pour créer une structure de pipeline visuelle pour le déploiement du modèle dans l’environnement d’exécution, la surveillance devant être assurée parIBM Watson OpenScale.
- Les capacités de gouvernance sont intégrées à Watson OpenScale, notamment le kit Fairness 360. Les modèles déployés et surveillés avec OpenScale sont également surveillés du point de vue des risques par IBM OpenPages GRC (Governance Risk and Compliance), ce qui établit une gouvernance de bout en bout, du développement au déploiement.
« Il s’agit essentiellement d’une solution basée sur l’IA, qui s’appuie sur notre plateforme phare et standard de science des données. L’équipe de Cognitive Pricing Analytics a réalisé une preuve de concept afin de moderniser davantage la solution avec des outils essentiels d’IA et de science des données, et de surveiller en permanence l’équité et l’explicabilité des modèles pour la gouvernance de l’IA. La prochaine étape consiste à tirer parti des fonctionnalités d’IBM watsonx.governance », explique Suj Perepa, ingénieure émérite, directrice technique des données et de l’IA chez IBM.
Dirigeant la stratégie informatique interne d’IBM, la Chief Information Officer (DSI) Organization est chargée de fournir, de sécuriser, de moderniser et de soutenir les solutions informatiques utilisées par les utilisateurs d’IBM, les clients et les partenaires pour accomplir leurs tâches au quotidien. La stratégie de la CIO Organization englobe la création d’une plateforme informatique adaptative qui facilite l’accès aux ressources informatiques dans l’ensemble de l’entreprise, accélère la résolution des problèmes et sert de moteur d’innovation pour IBM en accélérant la croissance commerciale.
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