根据BAIn最近对1700多位企业高管的全球调查，85%的B2B管理团队表示其定价决策亟需改进，而仅有15%的企业拥有有效的工具和仪表盘来设置和监控价格趋势。对于那些将定价视为竞争优势的企业而言，将AI与机器学习技术纳入IT平台路线图已变得极为重要。
保持竞争优势的关键在于，基于AI与机器学习的专业知识，利用新兴技术构建新的定价和收入管理优势。数据是消除恐惧和焦虑的良方，尤其是在许多企业面临前所未有的市场变化时，数据驱动的决策逐渐成为最可靠的决策方法。
接下来，我们将探讨AI技术在改善定价和收入管理方面的十种重要应用：
一、制定优惠策略
AI技术能够识别并消除效果不佳的客户折扣和细分市场。BAIn公司最近的一项研究摘要显示，利用AI对现有客户细分和折扣类型进行分析，可以发现并剔除那些成本高、效果差的优惠策略。以下两图总结了该研究的主要发现：
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二、优化定价规则
在收入管理系统中引入AI自动建立定价规则，能够将总收入提升约5%。波士顿咨询集团（BCG）发现，在成功的数字化转型计划中，95%的企业使用了一个或多个收入增长杠杆。结合六大收入增长杠杆，数字化转型所带来的财务影响可实现77%的收益占比。利用AI等先进技术优化定价机制，有望推动总收入增长5%。此外，BCG还认为，自动执行定价规则并强制执行合同定价变更可有效提升收入水平。
三、实时价格优化
AI与机器学习技术可以揭示交易价格、数量及组合分析中的潜在模式，为企业提供重要的洞见和可量化的收益。通过对交易数据中的模式和趋势性洞见的合理解释，企业能显著增强竞争力。以往的尝试表明，将交易数据与价格、数量及组合波动相结合是一项复杂的任务，Vendavo便是成功运用AI整合交易与产品组合数据的企业之一。他们的方法不仅有效解决了可用性挑战，还实现了许多企业在价格优化方面的目标。
Vendavo已经能够根据当地市场条件、竞争对手情报以及跨境参数实现实时价格优化。康宁光学通信公司利用其基于AI的利润分析器，在一年内实现了1000万美元的收入增长。下图为Vendavo PRincePoint的使用界面：
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四、验证折扣政策效果
机器学习技术帮助定价管理者确定客户愿意支付的价格，优化客户产品组合定价，从而提升企业收入和利润。仅依赖电子表格难以为客户和产品确立理想的定价水平和折扣，并发现大规模交易决策中的盲点。在这方面，AI与机器学习帮助管理者将交易规模与既定折扣政策关联，分析现有折扣的实际效果，并根据客户的反馈确定可提供的折扣极限。
五、洞察客户偏好
AI技术使得构建倾向性模型成为可能，能够预测和识别愿意接受捆绑服务或定价方案的客户。倾向性模型依赖于包括机器学习在内的预测分析手段，预测特定客户对捆绑服务、定价方案和促销活动的接受度。凭借出色的表现，倾向性模型在提高客户留存率和降低流失率方面得到广泛认可。如今，几乎所有全渠道销售企业都在利用倾向性模型分析客户偏好及以往行为可能促成的未来购买行为。下图展示了TIBCO公司提供的倾向性模型仪表板。
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六、定价策略分析
价格优化和价格弹性已不再局限于航空或酒店等高度依赖库存的行业，而是逐渐扩展至制造业和服务业。当前，营销人员越来越依赖机器学习技术，以定义更具竞争力和场景匹配的定价结果。此外，机器学习的应用也在不断扩展到更多产品和服务的定价问题。现在，机器学习能够确定每种产品的价格弹性，充分考虑渠道细分、客户细分、销售周期及产品在整个产品线定价策略中的角色。以下示例为微软Azure提供的交互式定价分析预配置解决方案（PCS）。
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七、提升企业盈利能力
AI通过提高价格管理与优化的准确性和可控性，增强配置、定价与配额（CPQ）的效果，从而提升利润、降低成本并改善财务表现。下图展示了一套AI价值路线图，评估了AI在改善定价管理和优化中的价值，强调了卓越商业定义在于组织每年获得稳定的毛利率、收入和盈利能力。
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八、改善价格细分机制
运用AI提供的洞见来微调价格细分策略，从而稳定并提升现有的利润和收入。不同客户细分市场对产品或服务的接受价格各有不同。通过AI与机器学习对客户愿意支付的价格进行细分，AI应用程序能够为销售和收入经理提供更精准的价格建议。结合CRM与CPQ系统自动执行市场细分的定价指导，将成为决定定价策略成败的关键。下图展示了价格细分机制的实现方式。销售与交易数据以及AI系统的质量越高，模型给出的买家价格认可结论也就越准确。
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九、提高定价效率
AI为销售及财务等相关人员提供了更为准确的交易价格指导，帮助他们更高效地使用价格折扣工具。在销售周期中，卖方希望尽快达成交易，销售代表因此快速提供大幅折扣，这种做法可能严重损害企业的利润。麦肯锡的研究发现，使用以折扣为基础的动态交易评分机制，可以帮助销售代表确定在不损害利润的前提下，能够接受的折扣水平。
十、降低业务风险
利用AI技术监控基于风险的指标和KPI，从而更好地理解潜在收入风险及其根源。引发销售额和客户流失的原因，往往是销售与服务团队对客户了解不足。为解决这一问题，AI技术驱动的关键收入、定价和报价指标警报机制能够保护销售额、留住客户并识别特定产品中的问题。基于AI的风险警报可以针对特定指标和条件进行自定义设置，并将结果发送给客户支持团队。通过这些警报，我们能够准确找到各类问题的根本原因。
