Novou realitou je cenotvorba s pomocí umělé inteligence

Umělá inteligence pomáhá obchodníkům dosadit do rozhodovacího procesu prediktabilitu. Jak to funguje, vysvětluje v rozhovoru Pavel Tománek, Business development director společnosti Yieldigo.

Český startup Yieldigo vznikl v roce 2016. Díky využití umělé inteligence obchodníkům usnadňuje každodenní i strategická rozhodnutí o cenotvorbě. Na základě transakčních a dalších dat dokáže předvídat, jakým způsobem se bude při nákupu zákazník pravděpodobně rozhodovat.

Yieldigo je veleúspěšný start up. V čem spočívá jeho úspěch?

Určitě v tom, proč zaujal i mě. V retailu se pohybuji více než 20 let, zažil jsem množství prezentací IT řešení pro retail. Vždy jsem se díval na dvě věci – produkt, jeho jasný benefit a kdo ho nabízí. Pokaždé jsem se ptal sám sebe, jaké mají kompetence, proč si myslí, že to dokáží dělat jinak, lépe a efektivněji. U Yieldiga je přínos jasně definovaný, je pochopitelný, srozumitelný. Přináší hmatatelný benefit z hlediska ROI, pomáhá řídit a dosahovat klíčové cíle jako je obrat, profit, marže, objem prodaného zboží nebo cenový index vůči segmentu trhu nebo konkurenci. Pomáhá našim klientům, kteří zodpovídají za cenotvorbu v řetězcích dosadit do rozhodovacího procesu prediktabilitu.

To je právě v dnešní době obrovská výhoda! Toto je unikátní know how Yieldiga. Dokážeme říci, jak bude zákazník vnímat určitou cenu na určitém místě v daném čase. To nikdo z centrální kanceláře pomocí Excelu nedokáže. Vezměte si, kolik kombinací musí člověk zodpovídající za ceny určité kategorie produktů promyslet, spočítat, rozhodnout. Proto Yieldigo jako produkt patří mezi nejlepší řešení optimalizace cen pomocí AI na globálním trhu.

Druhou částí úspěchu je tým Yieldigo, kompetence lidí, jejich motivace. Když chcete pracovat s daty řetězců, musíte je přesvědčit, že máte tým profesionálů.

V informacích o firmě je uvedeno: Yieldigo je SaaS služba, která pomocí pokročilé matematiky pomáhá maloobchodním řetězcům řídit regálové ceny zboží. Co všechno umíte obchodníkům nabídnout?

Řešení, které jim pomůže optimalizovat ceny podle jejich požadavků, pokud chtějí zvýšit prodeje nebo marži. Typické zadání je optimalizace cen s cílem zvýšit profitabilitu se zachováním dynamiky prodejů. Klient může definovat role jednotlivých kategorií, definovat jednotlivé cenové koše, cílové marže a indexy cen konkurence. Náš systém pak navrhne v rámci těchto podmínek optimální strategii cenotvorby. Predikce výsledků změny cen pomáhá modelovat možné strategie, a tak dosahovat výsledků bez nutnosti testování in vivo.

Dám vám příklad: nyní před Vánocemi řeší management obchodní řetězců otázku strategie pro Vánoce: Potřebujeme zvýšit tržby? Nebo dodat profit? Které kategorie, výrobky musíme zlevnit/zdražit? Co nám to přinese, jak bude reagovat zákazník? Na tyto otázky jsme schopni připravit jasné scénáře, odpovědi, predikce. Yieldigo pomáhá řešit řetězcům komplexitu cenotvorby, těch variant možností ceny produktů je skutečně hodně, například variant cen u subkategorie s 15 položkami, kde každá položka má 5 možných cen, může být až 30 miliard.

Letošní rok je pro retail charakteristický vysokou mírou nepředvídatelnosti. Jak se prognózují ceny za zcela nové situace, kterou trh ještě ve své historii nezažil?

Yieldigo pomáhá pochopit, jak cena ovlivňuje zákaznické chování, jestli se rozhodne produkt s danou cenou koupit nebo ne. Systém vidí každodenní transakce, kolik a za jakou cenu se prodalo v daný den produktů. Je to nekončící se proces učení, upřesňování vlivů asi 30 parametrů jako elasticita, kanibalismus v kategorii, sezónnost, počasí, brand atd. na finální rozhodovací proces zákazníka – kupuji nebo ne.

Samozřejmě skokové změny v chování zákazníka, jako je panické nakupování předvídat nedokáže. Ale to je spíše úkolem stock managementu (forecasting&replenisment) a supply chainu, zajistit dostupnost v kritických situacích.

Jsou naopak některé stálice v chování trhu a zákazníka?

To je dobrá otázka, trh se mění. Ekonomika na rozdíl od inflace neporoste, customer confidence, tj vůle utrácet bude nižší a nižší. Proto si myslím, že jediná stálice v chování trhu, maloobchodu je a bude nutnost změny, inovace. A v chování zákazníka? Vždy bude vyžadovat nejlepší poměr customer experience/hodnoty a ceny, kterou za to zaplatí. A to jsme opět u Yieldiga.

Jaké metody cenotvorby Yieldigo používá, případně v čem se liší?

To už jsem popsal, to bych se opakoval. Avšak co vnímám jako stěžejní, je zmínit fakt, že samotný software nestačí. Vždy to jde v rámci naší klientské spolupráce, při cenotvorbě pracujeme ruku v ruce s intenzivní podporou klientů. Samotný systém nic neznamená, dokud jej lidé nezačnou skutečně používat. Rozumíme té velké změně na straně klienta v ohledu na cenotvorbu a možná právě to nás odděluje – náš zákaznický přístup.

Má český retail nějaká specifika v oblasti tvorby cen?

Nejsem si vědom vyloženě české zvláštnosti. Pracoval jsem několik let v zahraničí a mohu říci, všude chce zákazník koupit zboží za fér cenu. Jen pro zajímavost, s jediným specifikem jsem se setkal před finanční krizi v roce 2008 v Rusku. Tam v obchodech nefungovaly výprodeje. Lidé nevěřili, že zboží se slevou je kvalitní a není to nějaký levný padělek. Ale to už je historie.

Řadu let si obchodníci vystačili s tzv. baťovskou devítkou. Jak posuzuje psychologický dopad devítky umělá inteligence?

Upřímně, umělé inteligenci je to jedno. Když chceme zaokrouhlení ceny končící devítkou, systém jednoduše určí, co je ideální cena s devítkou na konci podle stanovené cenové strategie a KPI.

 

Pokračování článku a mnoho dalšího naleznete v Retail News 11.2020…

Napsat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *