Tendência 2020: Automação do Alinhamento de Preços para Fabricantes

Por Thomas R. Cutler

Soluções de automação foram adaptadas e ajustadas promovendo a facilidade de definição e gerenciamento de limites de preços para fabricantes.

Quando objetivos corporativos incluem ajustar preços de forma rápida e repetida no nível mais granular, a automação deve ser projetada para aliviar a dor usando regras simples para derivar preços.

Anteriormente, a maioria dos tomadores de decisão industriais temia tempo de implementação extenso, complexidade e custos significativos para tecnologia de precificação.

Novas soluções superam essas preocupações oferecendo tecnologia automatizada de alinhamento de preços que pode ser implementada de forma custo-efetiva e em apenas semanas.

Entregando melhorias significativas em receita e margem ao fornecer uma experiência de usuário clara e guiada (por meio de dashboards perspicazes e ciência de precificação abrangente), centenas de empresas manufatureiras se beneficiarão dessa automação até o Q4 2020.

Isso garantirá que a execução de preços permaneça alinhada com objetivos estratégicos para navegar pelas margens ideais.

A automação deve começar com fácil integração a sistemas de origem, seguida por população contínua de sistemas transacionais com preços aperfeiçoados. Com esses processos em vigor, o alinhamento de preços permite automação de lógica de precificação complexa.

Especialistas em automação de precificação manufatureira compartilham melhores práticas

Especialistas em precificação, Dallas Crawford e Dan Barrett, foram convidados a elaborar como fabricantes devem analisar necessidades de precificação usando análise de dados.

Crawford (foto à esquerda) insistiu que o alinhamento de preços com análise de dados pode ser feito prontamente em tempo real. A capacidade de concentrar-se em volumes altos e baixos que fogem de uma distribuição normal de tendência ou sazonalidade pode informar onde existem oportunidades de margem.

Volumes maiores oferecem oportunidades para ajustar preços com base na demanda ou capturar participação de mercado. Volumes menores oferecem oportunidades para analisar precificação, determinando se a participação de mercado está sendo perdida ou se o ciclo de vida do produto está próximo do fim.

Barrett (foto à esquerda) observou que o melhor método para analisar e otimizar precificação do cliente é modelar os dados e garantir que a plataforma de análise suporte isso em nível muito discreto. Dados do cliente por localização ou SKUs de produto permitem entrega ótima de precificação única. Entender e prever a elasticidade de preço dos clientes é chave para determinar o preço ideal.

Sensibilidade de Preços

Crawford sugeriu que os modelos de Machine Learning do QueBIT PriceAlign podem ser mais adaptáveis do que modelos típicos de séries temporais no ambiente de pandemia.

Adicionar mais variáveis de entrada qualitativas e oportunas (como custos de combustível) permite que o modelo seja mais contextual e tolerante a dados aberrantes coletados durante este evento único.

A pandemia dá às organizações manufatureiras que abraçam a tecnologia a oportunidade de estudar e modelar os efeitos para estarem melhor preparadas para eventos futuros. Desligamentos podem causar dados incompletos; futuros treinamentos de modelos de Machine Learning terão que lidar com isso.

Barrett está convencido de que, embora a pandemia seja um importante impulsionador para alinhamento de preços, continua sendo apenas um fator impactando fabricantes do lado da demanda e oferta.

Ao eliminar planilhas, o alinhamento de preços melhora a capacidade de ajustar rapidamente a precificação aos níveis mais detalhados e condições de mercado. Em semanas, os dados de precificação automatizados garantem que fabricantes consigam visualizar segmentos de clientes impulsionados por variáveis que moldam a demanda, como demografia, permitindo ajustes de precificação mais direcionados e dinâmicos.

Somente através do alinhamento automatizado de preços fabricantes de médio porte conseguem elevar estratégias de precificação a novos níveis de sofisticação, alcançando precificação dinâmica baseada em uma variedade de fatores, e entendendo a elasticidade de preço entre diferentes clientes, produtos ou regiões.

O uso de Big Data automatiza e acelera o modelo de precificação mais eficaz para fabricantes pequenos ou médios. Barrett sugeriu que informações adicionais frequentemente fornecem contexto e os elementos de dados mais úteis podem ser incorporados a um processo mais holístico.

Segundo Crawford, fabricantes ingerem Big Data na forma de faturas, cotações, informações de custo, demanda e oferta, que não são consumíveis por profissionais de precificação.

Sistemas avançados de precificação podem interagir rapidamente com Big Data, analisá-lo através de dimensões (SKUs, clientes, localizações, etc.), e automatizar o processo iterativo de precificação. Isso dá aos fabricantes a capacidade de fazer mudanças rápidas de preços e gerenciar ativamente o desempenho resultante dessas mudanças.

Essa abordagem única de automação alavanca planos de demanda preditivos que utilizam análises avançadas para impulsionar precisão e preços ideais. Somente com automação de alinhamento de preços as empresas poderão responder adequadamente a flutuações rápidas de preços durante a pandemia.

Especialistas da Indústria de Precificação:

Dallas Crawford é executivo de Advanced Analytics na QueBIT com mais de 10 anos de experiência ajudando clientes a alavancar analytics preditivo para decisões estratégicas informadas. Antes da QueBIT, passou 7 anos na IBM atendendo clientes no Setor de Distribuição e liderou múltiplos projetos-chave de Predictive Analytics e Reporting. Dallas graduou-se com MBA pela Florida A&M University em 2008.

Dan Barrett é gerente técnico de advanced analytics na QueBIT. Barrett serviu como Controller e CFO para uma organização manufatureira por mais de 12 anos. Liderou com sucesso avaliações de soluções de Advanced Analytics em centenas de ciclos de avaliação com algumas das principais organizações manufatureiras e varejistas do mundo. Dirigiu o desenvolvimento e habilitação de campo de Soluções de Gestão de Desempenho de Distribuição e Manufatura enquanto na IBM e Cognos.

Perfil do Autor: Thomas R. Cutler é Presidente e CEO da TR Cutler, Inc., baseada em Fort Lauderdale, Flórida, celebrando seu 21º ano. Cutler é fundador do Manufacturing Media Consortium incluindo mais de 8000 jornalistas, editores e economistas escrevendo sobre tendências em manufatura, indústria, manuseio de materiais e melhoria de processos. Cutler escreve mais de 1000 artigos anualmente sobre o setor manufatureiro. Mais de 4500 líderes da indústria seguem Cutler no Twitter diariamente em @ThomasRCutler. Contato: trcutler@trcutlerinc.com.