المحتوى
إنَّ التحدّيات التي تواجهها الشركات في تسعير منتجات وخدمات B2B، لا تقتصر فقط على تحديد السعر الأمثل، بل تتعدَّى إلى ضمان اِستمرارية التوازن بين العرض والطلب، وتحقيق أقصى ربحية مُمكنة.
ومع تقدّم التكنولوجيا، برز الذكاء الاصطناعي كأداة قوية يُمكنها تحليل البيانات الضخمة، وفهم الأنماط السلوكية للعملاء، لتقديم حلول تسعير مُبتكرة ودقيقة.
سنتعرَّف في هذا المقال، على كيفية اِستخدام الذكاء الاصطناعي في تسعير B2B لتحسين الدقّة، وتعظيم الأرباح، وتحقيق ميزة تنافسية مُستدامة في السوق.
كيف تعمل خوارزمية الذكاء الاصطناعي في تسعير B2B؟
تستخدم خوارزميات الذكاء الاِصطناعي في تسعير (B2B) مجموعة متنوعة من البيانات والتقنيات لتحليل السوق وتحديد الأسعار المثلى. وتشمل الخطوات الأساسية:
1- جمع البيانات
تبدأ خوارزمية التسعير بالذكاء الاصطناعي بجمع البيانات التاريخية والبيانات الفورية من مصادر مختلفة. تشمل هذه البيانات الداخلية مثل تاريخ المبيعات، وتكاليف الإنتاج، ومستويات المخزون، بالإضافة إلى البيانات الخارجية مثل اِتّجاهات السوق، وأسعار المنافسين، وسلوك العملاء.
2- معالجة البيانات
يتمّ تنظيف وتجهيز البيانات المجمعة للتحليل. تتطلَّب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بيانات عالية الجودة وملائمة لإجراء تنبّؤات دقيقة. تتضمَّن هذه المرحلة غالباً معالجة القيم المفقودة، وإزالة القيم المتطرّفة، والتأكّد من أنَّ البيانات بتنسيق مناسب للتحليل.
3- تحديد العوامل ذات الصلة
تحدّد الخوارزمية العوامل (الميزات) الأكثر صلة بالتسعير. يُمكن أن يشمل ذلك أنواع المنتجات، والمواعيد، والموسم، وشرائح العملاء، وغيرها من العوامل التي تؤثّر على الطلب والسعر.
4- تدريب النموذج
تستخدم خوارزمية الذكاء الاصطناعي البيانات المعدَّة لتدريب نموذج التعلّم الآلي. يتضمَّن ذلك إدخال البيانات في النموذج وضبطه، حتَّى يتمكن من التنبؤ بالأسعار بدقّة.
5- الاختبار والتحقق
يتمّ اِختبار النموذج على مجموعة منفصلة من البيانات للتحقّق من دقّته. يُساعد ذلك في ضمان أداء النموذج بشكل جيّد على البيانات الحقيقية، وليس فقط البيانات التي تمَّ تدريبه عليها.
6- التحليل التنبؤي
بمجرَّد التحقّق من دقّة النموذج، يُحلّل بيانات السوق الحالية ويتنبّأ باستراتيجية تسعير أكثر فعّالية. ويأخذ في الاِعتبار كيفية تأثير خيارات التسعير المختلفة على الطلب، واِستجابة المنافسين، والربحية الإجمالية.
7- التسعير الديناميكي
تستمر خوارزمية الذكاء الاصطناعي في تحديث توقّعاتها بناءً على البيانات الجديدة. ومع تغيّر ظروف السوق، تعدّل الخوارزمية توصياتها بالتسعير للبقاء على أفضل وضع ممكن. ويُشار إلى هذا باِسم التسعير الديناميكي أو الوقت الحقيقي.
8- مراقبة الأسعار وتعديلها
تتمّ مراقبة أداء نموذج تسعير الذكاء الاصطناعي بشكل مستمرّ، فإذا تغيّر السوق أو أصبحت تنبّؤات النموذج أقلّ دقة، فقد يتمّ إعادة تدريبه أو تعديله لتحسين الأداء.
فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تسعير B2B
يُقدّم الذكاء الاصطناعي في تسعير B2B فوائد عديدة لتعزيز قدرة الشركات على تحقيق الربحية والتنافسية في سوق (B2B) المتطوّر، وتشمل هذه الفوائد ما يلي:
تحسين الأسعار تلقائياً
تُمكن الخوارزميات الشركات من ضبط الأسعار تلقائياً بناءً على التغيّرات في السوق والطلب على المنتج، وتوافر المخزون، والتركيبة السكانية للعملاء. مما يُحسّن من كفاءة التسعير. بهذه الطريقة، يُمكن للشركات تعديل الأسعار لتحقيق أقصى ربح، مع الاِستفادة من التغيّرات التي تحدث في السوق.
تعزيز دقة التسعير
تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحليل كمية كبيرة من المعلومات مثل؛ مشتريات العملاء، وسلوكهم، وأسعار المنافسين. يُساعد هذا في تحديد أسعار أكثر دقة، مع مراعاة جميع العوامل ذات الصلة، مما يُحسّن من هامش الربح.
تحديد أسعار منافسة دون الإضرار بهامش الربح
تُمكن الخوارزميات الشركات من تحديد أسعار تنافسية دون الإضرار بهامش الربح، ممَّا يُساعد على الحفاظ على حصتها في السوق.
تقسيم أفضل للعملاء للحصول على أسعار مخصصة
تُساعد الخوارزميات على تقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوكيات شرائهم وقوة شرائهم، لمساعدة الشركات على تقديم أسعار مخصَّصة لكلّ مجموعة.
تحسين استراتيجية التسعير
ينظر الذكاء الاصطناعي إلى الأسعار السابقة وكيفية شراء العملاء للمنتجات لاِكتشاف الأنماط. يُساعد هذا في إنشاء خطط تسعير فعَّالة، مثل تحديد الأسعار بناءً على القيمة أو تجميع العناصر معاً، إذ تتناسب هذه الاِستراتيجيات مع رغبات العملاء وتعزّز المبيعات.
تحسين كفاءة الأسعار
تُسهّل خوارزميات الذكاء الاصطناعي عملية التسعير للشركات من خلال أتمتتها؛ ممَّا يُقلّل من الوقت والجهد المُستغرق في تحديد الأسعار.
حيثُ يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء محاكاة للبيانات للعثور على أفضل الأسعار، ويأخذ في الاِعتبار عوامل مثل رغبة العملاء في المنتج وتكلفته؛ ممَّا يُساعد في تحقيق المزيد من الأرباح.
تخفيف حروب الأسعار عن طريق تغيير التركيز إلى القيمة
تُساعد الخوارزميات الشركات على تغيير التركيز من حروب الأسعار إلى التركيز على القيمة، مما يُحسّن من سمعة الشركة.
التنبؤ بتحولات السوق المستقبلية والتسعير الذكي
يستفيد الذكاء الاصطناعي من التحليلات التنبؤية؛ للتنبّؤ باِتجاهات السوق وأنماط الطلب المستقبلية. ومن خلال تحليل البيانات التاريخية والعوامل الخارجية، يُمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقديم تنبّؤات دقيقة لقرارات التسعير، تُساعد على اِتّخاذ قرارات مستنيرة وتكييف اِستراتيجيات التسعير بشكل اِستباقي.
استراتيجيات التسعير الديناميكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمنتجات B2B
تُعدُّ اِستراتيجيات التسعير الديناميكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) أداة قوية للشركات التي تعمل في مجال (B2B)، حيثُ تُمكّنها من تحسين ربحيتها وزيادة تفاعل العملاء.
1- تحليل السوق في الوقت الفعلي
تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمراقبة ظروف السوق بشكل مستمرّ، وتحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر متعدّدة، بما في ذلك أسعار المنافسين وطلب العملاء واِتّجاهات السوق.
ومن خلال تحليل هذه البيانات في الوقت الفعلي، يُمكن للشركات تحديد الفرص المتاحة لتعديل الأسعار، والحفاظ على قدرتها التنافسية.
2- فئات العملاء
يُمكن للذكاء الاِصطناعي تصنيف العملاء إلى فئات مختلفة بناءً على عوامل مثل حجم الشراء، والتاريخ، والسلوك الشرائي، والتفضيلات والقوّة الشرائية.
من خلال ذلك يُمكن للشركات تصميم اِستراتيجيات التسعير لفئات مختلفة من العملاء، ممَّا يسمح بتسعير شخصي يتوافق مع القيمة التي يراها كلّ عميل.
3- توقعات الطلب
تقوم خوارزميات الذكاء الاِصطناعي بتحليل البيانات والأنماط التاريخية؛ للتنبّؤ بالطلب المستقبلي على منتجات (B2B). ومن خلال التنبؤ الدقيق بتقلّبات الطلب، يُمكن للشركات تعديل الأسعار وفقاً لذلك لتحسين إدارة الإيرادات والمخزون بشكل اِستباقي.
4- تحليل الأسعار التنافسية
تُتيح استراتيجيات التسعير الديناميكية المدعومة بالذكاء الاِصطناعي للشركات مراقبة وتحليل أسعار المنافسين في الوقت الفعلي باِستمرار. ومن خلال فهم كيفية قيام المنافسين بتسعير المنتجات، يُمكن للشركات اِتّخاذ قرارات تسعير مستنيرة للحفاظ على التحليل التنافسي.
5- تعديلات التسعير الديناميكية
يعمل الذكاء الاصطناعي على تعديل الأسعار تلقائياً بناءً على العوامل المتغيّرة مثل الطلب، والتنافس، والظروف الاِقتصادية، لتحقيق أقصى قدر من الربح والإيرادات في جميع الأوقات.
الخلاصة
مع التطوّرات والتغيّرات السريعة في عالم الأعمال، تحتاج الشركات إلى اِستخدام اِستراتيجيات التسعير بالذكاء الاِصطناعي للبقاء في الصدارة والاِزدهار.
إذ يُعدُّ الاِستثمار في الذكاء الاصطناعي في تسعير B2B اِستثماراً ذكياً يُحقّق عوائد كبيرة على المدى الطويل. فمن خلال تحسين دقّة التسعير والكفاءة، يُمكن للشركات تحقيق أرباح أعلى، وزيادة حصتها في السوق، وتحسين قدرتها على المنافسة.
