Vì sao tôi nghĩ mô hình định giá bằng AI sẽ tồn tại lâu dài

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã là một giải pháp hữu ích cho nhiều quy trình bán hàng, từ tự động hóa các tác vụ thủ công đến việc tìm kiếm dữ liệu cá nhân. Vậy tại sao không áp dụng phương pháp dựa trên dữ liệu của AI vào các mô hình định giá và tối ưu hóa?

Tôi muốn tìm hiểu thêm về các mô hình định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và cách AI có thể giúp tối ưu hóa giá cả cho tất cả các ngành, vì vậy tôi đã trò chuyện với các chuyên gia. Tôi sẽ chia sẻ tất cả những gì tôi đã học được với các bạn ở đây!

Mô hình định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo là gì?

Mô hình định giá bằng AI là cách để mô tả một mô hình hoặc chiến lược định giá được tạo ra với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI). Việc sử dụng AI để tạo ra các mô hình định giá hoặc tối ưu hóa giá hiện có bao gồm việc cung cấp dữ liệu cho công cụ AI và sử dụng máy học để tạo ra các tập dữ liệu, phân tích dữ liệu lịch sử, dự báo xu hướng mua hàng và đưa ra dự đoán dựa trên hành vi mua hàng.

Tối ưu hóa giá cả bằng AI có thể giúp người bán như thế nào?

Tôi tò mò về cách các công ty sử dụng AI để tối ưu hóa hoặc xây dựng chiến lược định giá, vì vậy tôi đã hỏi một vài người am hiểu nhất về ngành này. Dưới đây là cách định giá bằng AI có thể giúp người bán tối ưu hóa giá cả của họ, theo các chuyên gia.

Trí tuệ nhân tạo có thể điều chỉnh theo thời gian thực.

Một trong những ưu điểm nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán. Là người bán, bạn có thể sử dụng các công cụ AI để đánh giá cả dữ liệu khách hàng trong quá khứ và thời gian thực nhằm tận dụng chính sách giá linh hoạt.

“Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động điều chỉnh giá dựa trên nhiều yếu tố khác nhau như phân khúc khách hàng, khả năng chi trả và bối cảnh cạnh tranh,” Valeria Gutowski , giám đốc kế toán tại Enfusion , cho biết . “Bằng cách liên tục phân tích dữ liệu khách hàng, AI giúp các công ty triển khai các chiến lược định giá thích ứng, điều chỉnh các ưu đãi cho các phân khúc khách hàng khác nhau, từ đó tối đa hóa tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng.”

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp xác định các xu hướng hoặc hiện tượng bất thường.

Các xu hướng hoặc giá trị thị trường thường ảnh hưởng đến chiến lược định giá. Mặc dù người bán có thể tự mình xem xét dữ liệu khách hàng hoặc phân tích xu hướng thị trường, nhưng việc xác định các mô hình, dữ liệu ngoại lệ hoặc thậm chí lỗi trong mô hình định giá hiện tại có thể rất khó khăn và tốn thời gian.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tiết lộ xu hướng khách hàng hoặc xác định những bất thường mà nếu không sẽ không được chú ý, và thực hiện điều đó một cách chính xác hơn — và không có lỗi. Đó là lý do tại sao Gutowski khuyên nên sử dụng AI để tạo biểu đồ giá.

“Những biểu đồ này cho phép các nhóm hình dung được mối tương quan giữa giá cả với hành vi khách hàng và doanh thu, đồng thời xác định bất kỳ trường hợp ngoại lệ nào, chẳng hạn như những khách hàng có thể đang trả quá nhiều hoặc quá ít so với mức sử dụng hoặc giá trị thị trường của họ,” cô ấy nói.

Theo Gutowski, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động vẽ các biểu đồ này. Hệ thống sử dụng dữ liệu từ doanh số bán hàng, mức độ sử dụng sản phẩm và tương tác hỗ trợ để tạo ra một bản đồ trực quan làm nổi bật những khách hàng nằm ngoài phạm vi bình thường.

“Quá trình nhận diện này, được thúc đẩy bởi máy học, giúp các công ty nhanh chóng xem xét các bất thường về giá cả có thể cần điều chỉnh, cho dù đó là do hành vi bất thường của khách hàng hay do lỗi tiềm ẩn trong mô hình định giá,” Gutowski nói.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể kiểm tra chiến lược định giá hiện tại của bạn.

Tôi nhận ra rằng một lợi ích đáng chú ý khác của việc sử dụng AI để tối ưu hóa giá cả là khả năng đánh giá lại chiến lược định giá hiện tại của bạn .

Việc xác định mức giá tốt nhất cho sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn là một quá trình luôn thay đổi. Mục tiêu là tối đa hóa lợi nhuận đồng thời xem xét nhu cầu của người tiêu dùng và thị trường, do đó cần phải liên tục theo dõi. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp bạn phân tích hiệu quả tổng thể của chiến lược định giá hiện tại.

Bằng cách so sánh các chỉ số hiệu suất trong quá khứ như doanh thu trên mỗi người dùng, tỷ lệ khách hàng rời bỏ và chi phí thu hút khách hàng, các mô hình AI có thể đánh giá xem việc thay đổi giá có tác động tích cực đến các chỉ số kinh doanh quan trọng hay không.

Gutowski cho rằng AI cũng có thể mô phỏng những thay đổi tiềm năng đối với cấu trúc giá cả, chẳng hạn như giới thiệu các bậc giá mới hoặc điều chỉnh giá cho một số phân khúc khách hàng nhất định, dự đoán những thay đổi đó có thể ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận và khả năng giữ chân khách hàng.

"Những mô phỏng này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính bền vững lâu dài của phương pháp định giá hiện tại và đề xuất những điều chỉnh chủ động trước khi tổn thất doanh thu hoặc tỷ lệ khách hàng bỏ đi trở nên đáng kể," bà nói.

Trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra các khuyến nghị về giá cả.

Việc tối ưu hóa giá bằng AI có thể giúp người bán không chỉ thiết lập giá mà còn đưa ra các đề xuất về giá. Meghan Anzelc , người sáng lập và CEO của Three Arc Advisory , đã chia sẻ với tôi một trường hợp sử dụng thú vị: sử dụng AI để dự báo các kịch bản định giá khác nhau.

“Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cho người bán thấy các kịch bản khác nhau liên quan đến giá cả, bao gồm cả sự đánh đổi khi chọn mức giá này so với mức giá khác,” cô ấy gợi ý. “Ví dụ, nếu người bán muốn sử dụng một chương trình giảm giá mới để thu hút khách hàng mới, AI có thể cho thấy có thể bán được bao nhiêu mặt hàng với mức giảm giá đó trước khi lợi nhuận giảm xuống dưới kế hoạch kinh doanh.”

Điều này không chỉ mang lại cho người bán nhiều lựa chọn mà AI còn có thể cung cấp lý luận dựa trên dữ liệu cho từng trường hợp, giúp họ có thêm bối cảnh khi đưa ra quyết định về giá.

Định giá bằng AI giúp tiết kiệm thời gian.

Các đội ngũ bán hàng đã sử dụng AI để tiết kiệm thời gian cho các quy trình thủ công như viết kịch bản gọi điện chào hàng và tái sử dụng nội dung bán hàng. Vì vậy, việc sử dụng AI để tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho việc tối ưu hóa giá cả là điều hoàn toàn hợp lý .

Patrick Murphy , người sáng lập kiêm CEO của Togal.AI , một giải pháp AI dành cho ngành xây dựng, cho rằng việc tối ưu hóa giá cả bằng AI có thể đặc biệt hữu ích cho việc định giá theo dự án hoặc các ngành có đấu thầu cạnh tranh.

“Trong ngành xây dựng, trí tuệ nhân tạo loại bỏ các quy trình tẻ nhạt, tốn thời gian thường làm chậm tiến độ dự án, giúp chúng tôi làm việc hiệu quả và chính xác hơn”, ông nói. “Điều này dẫn đến việc ra quyết định nhanh hơn, ít sai sót hơn và giá thầu cạnh tranh hơn.”

Nếu đội ngũ bán hàng của bạn hoạt động trong ngành đòi hỏi quy trình đấu thầu chi tiết, hãy cân nhắc sử dụng các công cụ AI để rút ngắn quy trình và giảm thiểu rủi ro sai sót do thao tác thủ công.

Sử dụng mô hình định giá bằng trí tuệ nhân tạo

Để hiểu rõ hơn cách áp dụng AI vào các mô hình định giá khác nhau, tôi nghĩ sẽ hữu ích nếu chia sẻ một vài trường hợp sử dụng, vì vậy tôi đã hỏi ý kiến ​​các chuyên gia. Dưới đây là một số mô hình định giá phổ biến và cách tối ưu hóa chúng bằng cách sử dụng định giá AI.

Mô hình định giá linh hoạt

Sau khi trao đổi với các chuyên gia, tôi nhận thấy mô hình định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất mà mọi người đề cập đến là định giá linh hoạt.

Định giá linh hoạt , hay còn gọi là định giá theo nhu cầu, là một chiến lược mà các công ty điều chỉnh giá dựa trên nhu cầu. Nó thường dựa trên thời gian và đôi khi được gọi là định giá tăng đột biến vì lý do này. Hãy nghĩ đến giá cước Uber tăng lên trong giờ cao điểm hoặc giá vé máy bay tăng lên trong các dịp lễ.

- Cách sử dụng AI cho định giá động

Mặc dù định giá linh hoạt thường gắn liền với các tình huống dựa trên thời gian hoặc địa điểm, nhưng nó cũng có thể được tối ưu hóa dựa trên hành vi của khách hàng bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể nhận thấy khách hàng điều chỉnh thói quen chi tiêu của họ dựa trên mùa vụ. Hoặc, một công ty phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) có thể sử dụng AI để phát hiện khi nào tỷ lệ khách hàng rời bỏ tăng lên.

“Trong ngành công nghiệp SaaS, nơi mà giá cả phải linh hoạt và dựa trên dữ liệu, AI cung cấp một giải pháp tiên tiến để quản lý, tối ưu hóa và liên tục điều chỉnh chiến lược định giá,” Gutowski gợi ý. “Bằng cách trực quan hóa hành vi khách hàng bằng biểu đồ giá cả, các công ty có thể dễ dàng xem xét các trường hợp ngoại lệ và đảm bảo rằng giá cả của họ phù hợp với giá trị khách hàng.”

Cô ấy nói thêm: “Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đánh giá hiệu quả của các chiến lược định giá trong thời gian thực, đề xuất các điều chỉnh giúp tăng cả lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng, biến nó thành một công cụ thiết yếu cho việc tối ưu hóa giá cả phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS).”

Mô hình định giá dựa trên dự án

Định giá theo dự án là mô hình tính phí cố định cho toàn bộ dự án. Giá cả dựa trên giá trị của sản phẩm bàn giao, chi phí hàng hóa và thời gian dự kiến ​​hoàn thành dự án. Mô hình định giá này phổ biến đối với các nhà thầu, người làm việc tự do, tư vấn viên hoặc các doanh nghiệp dịch vụ. Là một người viết nội dung tự do, đây là mô hình định giá tôi sử dụng cho khách hàng của mình, nhưng tôi chưa thử nghiệm nó với AI… cho đến nay.

- Cách sử dụng AI để định giá theo dự án

Một trường hợp sử dụng tuyệt vời cho việc định giá dự án dựa trên AI là công việc theo hợp đồng. Murphy gợi ý rằng các nhà thầu, đặc biệt là trong các ngành nghề xây dựng, có thể sử dụng AI để định giá chính xác các dự án của họ trước khi đấu thầu một công việc.

“Ví dụ, một nhà thầu sơn có thể tải lên bản vẽ thiết kế, và AI sẽ ngay lập tức tính toán chính xác lượng sơn cần thiết, đến từng giọt cuối cùng,” ông nói. “Mức độ chính xác này cho phép các nhà thầu ước tính chi phí nhanh chóng và chính xác, giúp họ tự tin hơn khi đấu thầu nhiều dự án hơn.”

Mô hình định giá dựa trên giá trị

Định giá dựa trên giá trị xem xét giá trị của sản phẩm/dịch vụ để xác định giá của sản phẩm/dịch vụ đó. Mô hình định giá này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về những thách thức, mong muốn và mục tiêu của khách hàng để biết cách định vị sản phẩm của bạn như là giải pháp tốt nhất.

- Cách sử dụng AI để định giá dựa trên giá trị

Theo Anzelc, một cách mà AI có thể được sử dụng trong định giá dựa trên giá trị là để hiểu nhu cầu cụ thể của người mua và người dùng, từ đó tạo ra các gói sản phẩm hoặc tính năng cụ thể.

“Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng trên dữ liệu khách hàng của bạn, bao gồm cả dữ liệu dịch vụ khách hàng, để hiểu rõ hơn về nhu cầu và khó khăn cụ thể của khách hàng, từ đó liên hệ những điều này với các sản phẩm và tính năng,” cô ấy nói. “Với những hiểu biết thu được từ AI về giá trị và nhu cầu của khách hàng, bạn có thể điều chỉnh thông điệp và phương pháp bán hàng để đáp ứng những gì khách hàng mong muốn nhất.”

Mô hình định giá theo bậc

Mô hình định giá theo bậc thang cung cấp cho khách hàng nhiều cấp độ hoặc gói dịch vụ khác nhau để lựa chọn. Thông thường có ba cấp độ, khác nhau về giá cả và tính năng, từ "cơ bản" đến "cao cấp". Mô hình định giá theo bậc thang hoạt động tốt cho các công ty SaaS hoặc bất kỳ ai cung cấp dịch vụ đăng ký hoặc thành viên.

- Cách sử dụng AI để định giá theo bậc thang

Là người bán sử dụng giá theo bậc thang, điều quan trọng là phải đảm bảo bạn định giá chính xác cho từng bậc thang. Trong khi bạn muốn duy trì sự tin tưởng và lòng trung thành của khách hàng bằng cách cung cấp giá cả nhất quán, bạn cũng muốn đảm bảo giá theo bậc thang của mình vẫn cạnh tranh. Đó là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy tác dụng.

Gutowski khuyến nghị sử dụng AI để đánh giá dữ liệu lịch sử nhằm dự báo giá trị vòng đời khách hàng (CLV), mô hình sử dụng và rủi ro khách hàng rời bỏ.

“Tất cả những điều đó góp phần tinh chỉnh các cấp độ đăng ký và kế hoạch giá cả,” bà nói. “Mức độ chính xác này có thể dẫn đến các chiến lược định giá chi tiết hơn, chẳng hạn như định giá dựa trên mức sử dụng hoặc các gói theo cấp độ tính năng phù hợp chặt chẽ với nhận thức về giá trị của khách hàng.”

Vì sao mô hình định giá bằng AI là chìa khóa cho sự tăng trưởng doanh số?

Việc tối ưu hóa giá cả rất quan trọng vì một lý do. Cách bạn định giá sản phẩm hoặc dịch vụ có thể ảnh hưởng trực tiếp đến việc thu hút khách hàng, doanh số bán hàng và giữ chân khách hàng.

Với kinh nghiệm viết và nghiên cứu nhiều trường hợp ứng dụng AI trong lĩnh vực bán hàng và tiếp thị, tôi biết đây là một lĩnh vực kinh doanh mà AI thực sự tỏa sáng. Theo tôi, AI được sử dụng hiệu quả nhất như một công cụ phân tích. Nó tạo ra những kết quả có giá trị nhất khi được cung cấp dữ liệu để phân tích và được yêu cầu dự đoán hành vi và xu hướng. Người bán hàng có thể tận dụng tối đa AI khi sử dụng nó để tạo ra các mô hình định giá năng động, hướng đến khách hàng hoặc để tối ưu hóa giá cả.

Nói một cách đơn giản, nếu bạn muốn tăng doanh số bán hàng, tôi khuyên bạn nên sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa giá cả.