La previsione del prezzo ottimale di un prodotto è una parte fondamentale di qualsiasi strategia di vendita del prodotto stesso. Spesso però può trattarsi di un compito arduo, in particolare quando ci sono centinaia di prodotti da valutare insieme a dati critici come la cronologia degli acquisti dei clienti, la cronologia dei prodotti, le tendenze del settore e i tassi di inflazione. In aggiunta alla complessità, spesso tali dati sono incompleti o in rapida evoluzione.
I venditori e i Business Partner IBM hanno dovuto affrontare delle difficoltà nella stima dei prezzi ottimali per i prodotti che stavano vendendo. A causa dell’accesso limitato a dati storici critici sulle vendite dei prodotti, sulle tendenze del settore e sulla cronologia delle negoziazioni, hanno dovuto fare affidamento in gran parte sulle esperienze personali con lunghe valutazioni manuali, non scalabili quando si prendono decisioni sui prezzi per migliaia di clienti e centinaia di prodotti. Queste valutazioni manuali hanno portato anche a processi di approvazione molto lunghi, che hanno influito sulla capacità di concludere efficacemente le trattative in tempo e con un elevato grado di fiducia.
Inoltre, era difficile per i venditori integrare i dati di vendita e di prodotto con i dati provenienti da sistemi legacy eterogenei e di terze parti. Anche le variazioni nei dati geografici, aziendali e sulle tendenze del mercato hanno influito sull’accuratezza delle previsioni. Tutto questo ha reso difficile per IBM competere con aziende con offerte meno numerose ma simili e tempi di approvazione più rapidi sul mercato.
Per risolvere questo problema aziendale, il team IT CIO Pricing Systems, il Chief Analytics Office di IBM e IBM Research hanno sviluppato congiuntamente la soluzione Cognitive Pricing Analytics per consigliare previsioni di prezzo ottimali e aiutare così i venditori e i partner commerciali IBM a vendere prodotti hardware e software IBM.
La soluzione consiglierà i prezzi ottimali per ogni singolo cliente in base alla posizione geografica e ai modelli di acquisto. La progettazione della soluzione Cognitive Pricing Analytics tiene conto di questi e altri parametri utilizzando modelli di machine learning (ML) e anni di dati transazionali tra le linee di business di IBM, per determinare il prezzo ottimale. Utilizzando questi dati, ciascun modello di Cognitive Pricing Analytics determina i fattori che contribuiscono alla sensibilità al prezzo di un determinato preventivo e utilizza questo valore per consigliare il prezzo ottimale.
Cognitive Pricing Analytics è un modello di prezzo basato sull'AI e sui dati per migliorare i prezzi di vendita e il processo di negoziazione ed è progettato per integrarsi perfettamente nei flussi di lavoro di vendita.
"Quando i venditori e i partner commerciali IBM richiedono allo stesso modo la previsione dei prezzi di Cognitive Pricing Analytics, riceveranno un preventivo ottimizzato e approvato in pochi minuti, approvato automaticamente in base alle regole aziendali pertinenti", spiega Sachin Shinde, CIO Data Scientist, IBM. Il prezzo ottimale consigliato, combinato con una maggiore precisione nella previsione dei prezzi, offre un grande valore aziendale. Il team che si occupa dei prezzi beneficia dalla riduzione del numero di livelli di approvazione grazie all'utilizzo del prezzo ottimale che consente approvazioni più rapide. IBM sta valutando l'espansione dell'uso di Cognitive Pricing Analytics in tutte le unità di business.
Il team Cognitive Pricing Analytics sta ulteriormente migliorando la soluzione con strumenti chiave di AI e Data Science e con funzionalità di governance, per monitorare continuamente i modelli di pricing per verificarne l'equità e la spiegabilità.
- Le aggiunte pianificate includono IBM Watson Studio per lo sviluppo collaborativo di modelli, con dashboard per ottenere una chiara comprensione visiva dei dati. La funzionalità AutoAI di Watson Studio valuta automaticamente più modelli incorporati per determinare i migliori da applicare a dati specifici e raccomanda rapidamente i modelli più adatti.
- La pipeline di Watson Studio verrà utilizzata per costruire una struttura visiva ai fini dell'implementazione di modelli nell'ambiente run-time e il monitoraggio tramite IBM Watson OpenScale.
- Le funzionalità di governance sono integrate in Watson OpenScale, incluso il kit Fairness 360. Inoltre, i modelli implementati e monitorati tramite OpenScale vengono verificati in funzione dei rischi tramite IBM OpenPages GRC (Governance Risk and Compliance), stabilendo così la governance end-to-end, dallo sviluppo all'implementazione.
“Si tratta in gran parte di una soluzione AI, che utilizza la nostra piattaforma di punta e standard di data science. Il team Cognitive Pricing Analytics ha completato un proof of concept per modernizzare ulteriormente la soluzione con strumenti chiave di AI e Data Science e per monitorare costantemente i modelli per verificarne l'equità e la spiegabilità per la governance dell'AI. Il prossimo passo è utilizzare al meglio le funzionalità di IBM watsonx.governance", spiega Suj Perepa, IBM Distinguished Engineer, CTO Data & AI.
L'organizzazione Chief Information Officer (CIO) guida la strategia IT interna di IBM ed è responsabile della fornitura, protezione, modernizzazione e del supporto delle soluzioni IT che i dipendenti IBM utilizzano ogni giorno per svolgere il proprio lavoro. La sua strategia prevede la creazione di una piattaforma IT adattiva che semplifichi l'accesso all'IT in tutta l'azienda, acceleri la risoluzione dei problemi e funga da motore di innovazione per IBM, catalizzando la crescita aziendale.
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Prodotto negli Stati Uniti d'America. Febbraio 2024.
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