Transformación de los precios de los productos en IBM
Predecir el precio óptimo de un producto es una parte fundamental de cualquier estrategia de ventas de productos. Pero a menudo puede ser una tarea desalentadora, especialmente cuando hay cientos de productos para evaluar junto con datos críticos, como los historiales de compra de los clientes, los historiales de productos, las tendencias de la industria y las tasas de inflación. Además de la complejidad, a menudo dichos datos están incompletos o cambian rápidamente.
Los vendedores y asociados de negocios de IBM se enfrentaban a retos a la hora de estimar el precio óptimo de los productos que vendían. Debido al acceso limitado a datos históricos críticos sobre ventas de productos, tendencias del sector e historial de negociaciones, dependían de forma abrumadora de las experiencias personales con largas evaluaciones manuales, que no se podían escalar al tomar decisiones sobre precios para miles de clientes y cientos de productos. Estas evaluaciones manuales también generaban procesos de aprobación muy largos, lo que afectaba a su capacidad para cerrar las operaciones a tiempo y con un alto grado de confianza.
Además, era difícil para los vendedores integrar los datos de ventas y productos con datos de sistemas distintos, tanto de terceros como heredados. Las variaciones en los datos geográficos, comerciales y de tendencias del mercado también afectaban la precisión de sus predicciones. Esto dificultó la posibilidad de que IBM compitiera con empresas con menos ofertas pero similares y tiempos de aprobación más rápidos en el mercado.
Para resolver este desafío comercial, el equipo de TI de los sistemas de precios de la organización CIO, la oficina principal de análisis de IBM y el área de investigación de IBM desarrollaron conjuntamente la solución Cognitive Pricing Analytics para recomendar predicciones de precios óptimos para ayudar a los vendedores y asociados de negocios de IBM que venden productos de hardware y software de IBM.
La solución recomendará precios óptimos para cada cliente individual en función de su ubicación geográfica y patrones de compra. El diseño de la solución Cognitive Pricing Analytics toma en cuenta estos parámetros, entre otros, mediante el uso de modelos de aprendizaje automático (ML) y años de datos transaccionales en todas las líneas de negocio de IBM, para determinar el precio óptimo. Al usar estos datos, cada modelo de Cognitive Pricing Analytics determina los factores que contribuyen a la sensibilidad del precio de una cotización determinada y utiliza este valor para recomendar el precio óptimo.
Cognitive Pricing Analytics es un modelo de precios basado en IA e impulsado por datos, que pretende mejorar los precios de venta y el proceso de negociación y está diseñado para integrarse a la perfección en los flujos de trabajo de ventas.
"Si los vendedores y los asociados de negocios de IBM aplican la predicción de precios de Cognitive Pricing Analytics, tendrán una cotización optimizada y aprobada en cuestión de minutos, con aprobación automática en función de las reglas comerciales pertinentes", explica Sachin Shinde, científico de datos de la organización CIO, IBM. El precio óptimo recomendado, combinado con la mayor precisión en la predicción de precios, ofrece un gran valor comercial. El equipo de precios se beneficia de la reducción del número de capas de aprobación mediante el uso del precio óptimo que permite que las aprobaciones sean más rápidas. IBM está evaluando ampliar el uso de Cognitive Pricing Analytics en todas las unidades de negocio.
El equipo de Cognitive Pricing Analytics está trabajando en mejorar aún más la solución, con herramientas clave de IA, ciencia de datos y capacidades de gobernanza para monitorear continuamente los modelos de precios con el fin de garantizar la equidad, con explicabilidad.
- Las adiciones planeadas incluyen IBM Watson Studio para el desarrollo colaborativo de modelos, con paneles para obtener una comprensión visual clara de los datos. La funcionalidad AutoAI de Watson Studio evalúa de forma automática múltiples modelos integrados, para determinar cuáles son los mejores y luego aplicarlos a cualquier dato específico, y recomienda con rapidez los mejores modelos.
- La canalización de Watson Studio se aprovechará para crear una estructura de canalización visual para la implementación del modelo en el entorno de tiempo de ejecución y la supervisión a través de IBM Watson OpenScale.
- Las capacidades de gobernanza están integradas en Watson OpenScale, incluso el kit Fairness 360. Los modelos desplegados y monitorizados a través de OpenScale también son monitorizados para detectar riesgos a través de IBM OpenPages GRC (Governance Risk and Compliance), estableciendo así un gobierno de extremo a extremo, desde el desarrollo hasta el despliegue.
"En gran medida, se trata de una solución de IA, que aprovecha nuestra plataforma insignia y estándar de ciencia de datos. El equipo de Cognitive Pricing Analytics completó una prueba de concepto para modernizar aún más la solución con herramientas clave de IA y ciencia de datos, así como para monitorear continuamente los modelos en busca de equidad y explicabilidad para la gobernanza de la IA. El siguiente paso es aprovechar las capacidades de IBM watsonx.governance”, explica Suj Perepa, ingeniera distinguida de IBM, directora de tecnologia, datos e IA.
La Chief Information Officer (CIO) Organization lidera la estrategia de TI interna de IBM y es responsable de entregar, proteger, modernizar y dar soporte a las soluciones de TI que utilizan los empleados de IBM para hacer su trabajo todos los días. La estrategia de CIO abarca la creación de una plataforma de TI adaptable que facilita el acceso a TI en toda la empresa, acelera la resolución de problemas y sirve como un motor de innovación para IBM, catalizando el crecimiento del negocio.
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Producido en los Estados Unidos de América. Febrero de 2024
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Todos los ejemplos de clientes citados o descritos se presentan como ilustraciones de la manera en que han utilizado los productos de IBM y los resultados que pueden haber logrado. Los costos ambientales reales y las características de rendimiento variarán según las configuraciones y condiciones individuales de cada cliente. No es posible garantizar resultados esperados, puesto que los resultados de cada cliente dependerán por completo de los sistemas y servicios solicitados por este. LA INFORMACIÓN CONTENIDA EN ESTE DOCUMENTO SE PROPORCIONA "TAL CUAL", SIN NINGUNA GARANTÍA, EXPRESA O IMPLÍCITA, INCLUIDAS LAS GARANTÍAS DE COMERCIABILIDAD, IDONEIDAD PARA UN FIN DETERMINADO Y CUALQUIER GARANTÍA O CONDICIÓN DE NO INFRACCIÓN. Los productos de IBM están amparados de conformidad con los términos y condiciones de los acuerdos en virtud de los cuales se proveen.