Hemen hemen tüm sektörlerdeki şirketler, kârlı büyümeyi artırmanın yollarını arıyor. Yıllar geçtikçe çeşitli iş süreçlerini kolaylaştırmak ve otomatikleştirmek için teknolojiye yatırım yaptılar. Buna Kurumsal Kaynak Planlama (ERP), Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM), Talep Planlama, Envanter Yönetimi, Taşıma Yönetimi ve Depo Yönetimi uygulamalarının uygulanması da dahildir. Bu çözümlerin "son derece düşük meyve" avantajlarının çoğunu yakaladıktan sonra şirketler artık şu soruyu soruyor: "Önemli ticari faydalar elde etmek için bir sonraki büyük fırsat nerede?"

Birçok şirket için cevap Fiyat Optimizasyonudur.

Fiyat Optimizasyonu yeni bir disiplin veya yazılım kategorisi değildir. Örneğin 1992'de Michael V. Marn ve Robert L. Rosiello, ufuk açıcı makalelerinde fiyat yönetimi ile kâr arasındaki bağlantıyı tartıştılar. Harvard Business Review makale, "Fiyatı Yönetmek, Kar Kazanmak.” Çeşitli vaka çalışmalarıyla örneklendirdikleri Marn ve Rosiello'ya göre:

Bir firmanın maksimum kar elde etmesinin en hızlı ve etkili yolu fiyatlandırmayı doğru yapmaktır. Doğru fiyat, kârı artan hacimden daha hızlı artırabilir; yanlış fiyat da onu aynı hızla küçültebilir… Ortalama ekonomiye sahip şirketler için birim hacmi %1 artırmak, faaliyet kârında %3.3'lük bir artış sağlar. Ancak hacim kaybı olmadığı varsayıldığında fiyattaki %1'lik bir iyileşme, faaliyet kârını %11 artırır. Fiyattaki iyileşmeler, hacimdeki orantılı artışlara göre genellikle kârlılık üzerinde üç ila dört kat daha fazla etkiye sahiptir.

Yıllar geçtikçe, çeşitli başka çalışmalar da bu bulguları destekledi. Örneğin McKinsey & Company'den Alex Abdelnour ve Walter Baker, Eylül 2019 tarihli bir yazıda öne çıkıyorlar göre distribütörler için "fiyatlandırmanın yeni değer yaratmak için geleneksel marj genişletme yöntemlerinden daha fazlasını yapabileceğini". Yazarlara göre, "2018'de ortalama bir distribütörün, yüzde 5.9'lik bir fiyat artışıyla aynı etkiyi elde etmek için işletme giderlerini sabit tutarken hacmini yüzde 1 oranında büyütmesi gerekecek; özellikle rekabetin şiddetli olduğu ve büyümenin yoğun olduğu olgun pazarlarda bu hiç de küçümsenecek bir başarı değil." çoğu zaman kârlılığın pahasına gelir.”

Şirketler aynı zamanda operasyonlarını iyileştirmek ve iş avantajları elde etmek için Yapay Zeka teknolojisinden yararlanmanın yollarını arıyor, ancak bunu çok pahalı, zaman alıcı ve yıkıcı olacak mevcut sistem ve süreçlerini söküp değiştirmeye gerek kalmadan yapıyorlar. 

İçinde Konuşan Lojistik'in son bölümü, bu iki konuyu (fiyat optimizasyonu ve yapay zekanın etkinleştirilmesi) Başkan Alessandro Chiaramitara ile tartıştım. Delly'ninve Michael Romeri, CEO'su Analytics2Go.

Delly's hakkında 

Delly's'e aşina değilseniz, şirket, yıllık yaklaşık 1 milyar dolarlık geliriyle Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Sysco'ya benzer şekilde, yemek servisi dağıtımında Brezilya'nın lideridir. Şirket, restoranlar, pastaneler, oteller, pastaneler ve süpermarketler de dahil olmak üzere 200,000'den fazla müşteriye hizmet vermekte ve onlara geniş bir ürün yelpazesi (25,000'den fazla SKU) sunmaktadır. Delly's geniş bir dağıtım filosuna ve ülke çapında 20'den fazla dağıtım merkezine ve çapraz sevkiyat tesisine sahip olup, ülkenin %70'ine hizmet vermesini sağlamaktadır.

Kısacası Alessandro'nun ifadesiyle "çok yoğun ve karmaşık bir operasyon." 

Neden Yapay Zeka Etkinleştirme Fiyatlandırmasına Odaklanmalısınız?

Sohbete Alessandro'ya şu soruyu sorarak başladım: "Yapay zekanın etkinleştirilmesiyle ilgili olarak neden önce fiyatlandırmaya odaklanalım?"

Alessandro, "Bir iş lideri olarak her zaman önceliklerinizi ve manzarayı neyin değiştireceğini ve iş üzerinde büyük bir etki yaratacağını düşünmeniz gerektiğine inanıyorum" diye açıkladı. "Gıda dağıtımı hakkında konuştuğunuzda fiyatlandırma yönü çok önemlidir çünkü bunun kârlılığımız üzerinde büyük bir etkisi vardır."

Alessandro, Delly's'te fiyatlandırmayı zorlaştıran çeşitli faktörlerin altını çizdi:

• Emtia fiyatlarında oynaklık: “Piyasadaki fiyat değişikliklerine çok maruz kalan sığır eti, tavuk, pirinç, soya fasulyesi ve diğer emtialarla ilgileniyoruz. Fiyatlandırma açısından doğru tepkiyi vermezseniz hacim kaybedebilir veya marjları azaltabilirsiniz."

• Çok sayıda "Anne ve Pop" müşterisiyle çalışıyorlar: “Yıllık sabit sözleşmeli çok fazla büyük zincir müşterimiz yok. Müşterilerimizin çoğu için, özellikle ticari ürünlerde satın alma maliyetlerimize bağlı olarak fiyatlarımızı her hafta değiştirmek zorunda kalıyoruz.”

• Fiyatlandırma hem Kategori Yöneticilerini hem de Satışları kapsar: “Fiyatlandırma konusunda iki büyük iki önemli oyuncumuz var: Ürünleri satın alan ve sektördeki trendleri bilen Kategori Yöneticileri ve müşterilerimizi tanıyan Satış elemanları. Dolayısıyla fiyatlandırmayı belirlemek, kârlılığı en üst düzeye çıkarmak amacıyla bu iki grubun teknik bilgisini birleştirmeyi gerektirir ve bu iki grup [bazen çatışan çıkarlara sahiptir]."

Peki, soruya dönecek olursak, neden yapay zeka etkinleştirme fiyatlandırmasına odaklanalım? Alessandro, aşağıdaki kısa klipte bunun nedenlerini özetledi (spoiler uyarısı: büyük miktarda veri bunun büyük bir bölümünü oluşturuyor):

[Gömülü içerik]

Fiyatları dinamik olarak değiştirmek için birleştirilmesi ve analiz edilmesi gereken verilere örnek olarak Alessandro, bu kısa klipte somon balığının fiyatlandırılmasında neler gerektiğini vurguluyor:

[Gömülü içerik]

Alessandro, tüm SKU'ları ve sahip oldukları müşterileri dikkate aldığınızda "ayda 800 milyondan fazla veri noktası üretiyoruz" diyor. Böyle bir analizi yapabilecek kadar büyük bir elektronik tablo veya yeterince güçlü bir insan beyni yok!

Yapay Zekayı Etkinleştirmeyle İlgili Zorluklar

Mike'a yapay zekanın etkinleştirilmesi ve şirketlerin bunu yaparken genellikle karşılaştığı zorluklar hakkında sorular sordum.

“Tedarik zincirinin yapay zeka için mükemmel bir seçim olacağını düşünebilirsiniz çünkü yapay zeka, karmaşıklığın veya veri değişim hızının büyük olduğu yerlerde en iyi şekilde çalışır ve sonuç olarak insan zekasının bununla etkili bir şekilde başa çıkması çok zordur. ”diyor Mike. "Ancak şirketlerin yapay zekayı etkinleştirme konusunda karşılaştığı üç ana zorluk var ve bunlar birbiriyle bağlantılı." 

Aşağıdaki kısa klipte açıkladığı gibi, büyük zorluklardan biri veri düzenlemesidir:

[Gömülü içerik]

Mike, "Verileri doğru şekilde elde etmek ve verileri çalışır hale getirmek, neredeyse tüm projelerimizde hala çadırdaki en uzun direk" diyor.

Şaşırtıcı olmayan bir diğer zorluk da değişim yönetimidir.

Mike, "Değişim tüm kuruluşlar için zordur" diyor. “Yani eğer süreci yeniden tanımlarsanız, bu, insanları yeniden eğitmeniz gerektiği anlamına gelir. Delly'nin durumunda, ilk uygulamaya koyduğumuzda yaklaşık 2,000 satış elemanı vardı ve Alessandro'nun rehberliğiyle bu satış elemanlarının hiçbirinin arayüzünü değiştirmemeye karar verdik ve böylece insan zekasına dayalı fiyatlandırmadan yapay zekaya dayalı fiyatlandırmaya geçtik. bir hafta sonu ve yeni fiyatlar almaya başladılar, ancak bu alışık oldukları formatta ve aynı talep sürecindeydi.”

Faydaları

Alessandro'ya Analytics2Go çözümünü uyguladıktan ve fiyatlandırma süreçlerini mümkün kılan yapay zekadan bu yana elde ettikleri faydaları sordum. 

Alessandro, "Brüt kar marjımızı yüzde 1.1 puan artırdık; bu, 1 milyar dolarlık cirosu olan bir şirket için çok büyük bir rakam ve büyümemizi hızlandırmak için bu parayı tekrar işimize yatırdık" diyor Alessandro. "Diğer bir çok önemli çıktı da eyaletlere göre fiyat listelerinden müşteriye özel fiyat listelerine geçmemiz oldu ve bunun da çok büyük bir etkisi oldu."

Müşteri kümelenmesini de içeren fiyat listesi yaklaşımındaki bu değişiklik hakkında daha fazla ayrıntı için lütfen tüm bölümü izle Alessandro ve Mike, aşağıdakiler de dahil olmak üzere diğer birçok soruyla ilgili görüşlerini ve tavsiyelerini paylaşıyorlar:

• Delly'nin teknoloji çözümlerini değerlendirirken aradığı bazı temel yetenekler veya gereksinimler nelerdi?
• Neden sonuçta iş ortağı olarak Analytics2Go'yu seçtiler? 
• Çözümü uygulamaya nasıl geçtiler?
• Yapay zekayı etkinleştirme yolculuğuna yeni başlayan şirketlere ne gibi tavsiyelerde bulunurlar? 

İzledikten sonra bir yorum gönderin ve fiyat optimizasyonu ve yapay zekanın etkinleştirilmesi hakkındaki bakış açınızı paylaşın!

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://talkinglogistics.com/2023/09/27/pricing-optimization-at-dellys-a-case-study-in-successful-ai-enablement/