Sử dụng AI để định giá sản phẩm: Chiến lược mới của các doanh nghiệp trong kỷ nguyên số

Nhà sản xuất tự đề xuất giá bán lẻ là một chiến thuật kinh doanh rất hiếm khi xuất hiện trong xã hội tư bản tự do của Mỹ. P.H. Hanes, người sáng lập ra nhà máy dệt HanesBrands, đã nảy ra ý tưởng này vào những năm 1920. Điều này cho phép anh ta sử dụng ấn phẩm quảng cáo trên khắp nước Mỹ để hạn chế tình trạng các nhà phân phối hét giá những người mua hàng dệt kim của anh ta. 

Ngay cả ngày nay, nhiều đại lý bán hàng ở Mỹ cũng phải cân nhắc giá khuyến nghị của các nhà sản xuất nếu họ muốn tăng giá lên để bù đắp áp lực lạm phát ảnh hưởng các chi phí khác của họ. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều người sử dụng các kỹ thuật định giá phức tạp hơn.

Theo nghiên cứu từ năm 2010 của công ty tư vấn McKinsey, một công ty tư vấn, ước tính rằng việc tăng giá 1% mà không làm giảm doanh thu có thể tăng trung bình 8,7% lợi nhuận kinh doanh. Làm được điều này tưởng chừng lại là một bài toán khó. Định giá quá cao đẩy doanh nghiệp vào nguy cơ mất khách hàng; định giá quá thấp và lại để lỡ cơ hội thu lợi. 

Trước đây, các nhà bán lẻ thường sử dụng các quy tắc chung, chẳng hạn như thêm biên độ cố định vào đầu chi phí hoặc tính toán sao cho phù hợp với giá mà  đối thủ cạnh tranh đưa ra. Khi chi phí vận hành máy móc, nhân công và các yếu tố đầu vào khác trở nên đắt đỏ, họ không thể coi việc định giá như một vấn đề cân nhắc sau nữa.

Để có được lợi thế, các chủ cửa hàng đã chuyển sang hệ thống tối ưu hóa giá cả. Phương pháp này dự đoán cách khách hàng sẽ phản ứng với các tình huống đặt giá khác nhau và đề xuất những tình huống tối ưu hóa doanh số bán hàng hoặc lợi nhuận. Cốt lõi của doanh nghiệp là các mô hình toán học sử dụng vô số dữ liệu giao dịch để ước tính độ co giãn của giá — nhu cầu tăng bao nhiêu khi giá giảm và ngược lại — cho hàng nghìn sản phẩm. 

Sau đó, các mặt hàng nhạy cảm với giá có thể được giảm giá và những mặt hàng không nhạy cảm với giá được tăng giá. Người bán có thể tinh chỉnh các thuật toán để loại bỏ các kết quả không mong muốn, chẳng hạn như tăng giá hai con số hoặc các gói hàng có trọng lượng lớn hơn sẽ có giá cao hơn các gói hàng nhẹ cân hơn.

Các hệ thống này ngày càng trở nên thông minh hơn nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI). Trong khi các mô hình cũ hơn sử dụng dữ liệu bán hàng trước đây để ước tính độ co giãn của giá cho các mặt hàng riêng lẻ, thì kết quả do AI cung cấp có thể chỉ ra các điểm tương đồng và mối quan hệ giữa nhiều sản phẩm. 

Doug Fuehne của Pricefx cho biết các nhà sản xuất phần mềm định giá trong kinh doanh đang kết hợp các nguồn dữ liệu mới vào các mô hình của họ, chẳng hạn như bình luận của khách hàng đến các bài đánh giá sản phẩm trực tuyến. Nền tảng đám mây được phát triển bởi Eversight, một nhà cung cấp phần mềm định giá khác, cho phép các đơn vị bán lẻ kiểm tra mức độ tăng hoặc giảm nhẹ của tương cà Heinz tại các cửa hàng khác nhau ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không chỉ của loại gia vị cụ thể đó mà còn trên toàn bộ danh mục. Phần mềm này được sử dụng bởi các nhà sản xuất lớn như Coca-Cola và Johnson & Johnson, cũng như một số siêu thị (Raley’s) và doanh nghiệp kinh doanh quần áo (JCPenney).

Tất cả điều này làm cho hệ thống định giá đa chiều hơn nhiều, Chad Yoes, một cựu giám đốc điều hành tại Walmart, người đã giám sát việc định giá tại đây nhận xét. Các ông chủ của cửa hàng bán lẻ rất muốn quảng bá sự tinh vi này cho các nhà đầu tư, những người coi trọng sức mạnh định giá của các công ty tại thời điểm lạm phát cao. Vào tháng 2, chuỗi cửa hàng cà phê Starbucks, đã tự hào về việc sử dụng phân tích dữ liệu và AI để lập mô hình định giá “trên cơ sở liên tục”. us Foods, một nhà phân phối thực phẩm, tự hào nói về khả năng sử dụng “hơn một chục đầu vào khác nhau” của hệ thống định giá để thúc đẩy doanh số và lợi nhuận.

Tối ưu hóa giá có thể làm cho chúng trở nên biến động hơn. Matt Pavich của Revionics, một công ty phần mềm định giá khác cho biết: “Các nhà bán lẻ ngày nay đang định giá mặt hàng nhanh hơn bao giờ hết. Điều đó đặc biệt đúng trong thế giới thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng. Ông Yoes cho biết, ngay cả Walmart cũng xem xét giá của nhiều mặt hàng trong các cửa hàng của mình 2-4 lần một năm, so với vài năm trước chỉ thực hiện một hoặc hai lần.

Một trong những hiểu lầm lớn nhất về phần mềm định giá là chúng chỉ nhằm tăng giá bán mặt hàng. Sysco, một nhà phân phối thực phẩm lớn đã tung ra phần mềm định giá mới vào năm ngoái, là một trường hợp điển hình phản bác lại sai lầm trên. Công ty cho biết hệ thống cho phép họ giảm giá trên "các mặt hàng có giá trị quan trọng" - như những sản phẩm bán chạy nhạy cảm với giá được biết đến trong lĩnh vực thương mại - và tăng giá trên các sản phẩm khác. Do đó, nó có thể tăng lợi nhuận bằng cách mở rộng doanh số bán hàng trong khi vẫn duy trì tỷ suất lợi nhuận. Điều đó giữ cho các nhà đầu tư hài lòng và người mua sắm vui vẻ.

Nguồn: Economist