큰 데이터와 더 나은 가격 결정

& http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37954.html "> nbsp; 정확한 가격의 중요성 평가 하기 어렵습니다. 제품의 평균 가격은 1% %로 상승, 기업의 영업 이익 (물론, 손실 가정) 8.7%에 의해 증가 합니다. 그러나, 우리의 추정에 따르면 최대 30% %로 가격 결정의 수천의 제작자 매년 실패 최고의 가격을 제공 하. 이것은 비즈니스에 큰 손실 이다. 그것은 특히 기업 더 나은 가격 결정을 내릴 수 있는 기회를 제공 하는 사용 가능한 데이터의 방대한 하지만 큰 데이터는 복잡 하 고 큰 데이터 복잡성을 솔루션의 가치는 거 대 한 불안.

우리는 이것이 단순한 생각 하지: 다중 채널 복잡성 증가 결과로 디지털 확산의 소스로 점의 고객 접촉 수. 그리고 가격대는 그들과 함께 동기화 상태를 유지 해야 합니다. 많은 회사 발견 또는 큰 데이터에 의해 제공 하는 기회를 이용 하지 않고 수익에 있는 달러의 수백만 놓친. 이윤폭을 증가 하는 비밀은 대용량 데이터를 사용 하 고 최고의 제품 보다는 범주 보다는 숫자의 급류에 익사의 수준에 따라 제품에 대 한 가격을 찾을 수 있습니다.

성공 하는 것은 쉽지 않다입니다.

각 제품에 대 한 기업 고객은 최상의 가격을 지불할 용의가 찾을 수 있어야 합니다. 이상적으로, 그들은 가격, 다음 매우 경쟁력 있는 제품의 비용 등은 고객에 게 제품의 가치에 영향을 미칠 다음 최고의 가격을 얻을 수 있는 매우 구체적인 관측을 고려할 것 이다. 실제로, 제품의 작은 수를 가진 회사에 대 한 가격 산정 법은 간단 합니다.

제품 번호 매기기 종류 증식 하는 때이 방식은 복잡 합니다. 일반적인 회사의 소득의 약 75%는 다른 종류의 수천의 그들의 표준 제품에서 온다. 가격 수동 설정의 연습 시간과 가격 모델을 수 출시 값으로 예견 하는 것은 거의 불가능 이다. 대기업, 그것은 분석 하 고 이러한 변화 가격 변수의 복잡성 관리 스트레스입니다. 문제의 핵심에는 이것이 큰 데이터 문제는 (도표 참조).

지를 지불을 기반으로, 분석 및 다른 고객-제품의 디스플레이 기회 수준.

많은 마케터는 맹목적으로 제품 가격의 문제를 피 한다. 그들은 제품 가격만 간단한 요소 제품 비용, 표준 이윤폭, 유사 제품, 볼륨 할인 가격 기준 등 개발. 그들은 과거 관행에 따라 그들의 제품을 관리 하거나 구상 하지 변명으로 "시장 가격"을 인용. 아마도 모두 최악의 그들은 항상에 의존 10%의 속도로 상승 하는 어떤 제품 든 지의 가격 등의 겉보기 시간의 역사적 관행.

"실제로, 매년 우리의 가격의 성장 기반 크기와 수량, 과학 기반 알고리즘에" 고 말했다. "로저 Britschgi, Linde 가스에 판매 비즈니스의 머리를 말했다. "우리 생각 하지 가격, 다른 방법이 있다 그리고, 솔직히, 우리는 가격을 인상 필요는 우리의 고객을 설득 준비가 아니에요," 고 말했다. "

4 단계 수익 데이터 변환:

더 나은 가격에 열쇠는 회사의 기존 데이터를 완전히 이해 하는 것 이다. 회사를 데이터를 볼 하지만 특정 분석 후 데이터를 확대 해야 합니다. 로 톰 Oblein, 부사장 및 총관리인 케이블 그룹에서 마케팅 및 영업 부서 믿는 "영업 팀 그들의 가격을 이해 하 고 그들은 시장 용량을 알고 있을 수 있습니다 하지만이 방법은 포함: 데이터-진짜 의미 각 송장에서 제품의 상세 고객 데이터를 상세 하 고 분류 포장.

사실, 일부는 흥미로운 경우에와 같은 가격을 넘어 회사와 접촉의 실용적인 응용 프로그램의 비즈니스 대 비즈니스 분야에서 큰 데이터의 실용적인 응용 프로그램의 다른 비즈니스 시스템의. 예를 들어 동적 거래 점수 결정 에스컬레이션 포인트, 인센티브, 성능 점수 및 더 많은 트랜잭션을 전송/승리의 비슷한 모드에 따라 개인 트랜잭션 수준에서 가격 지침을 제공 합니다. 모든 거래와 관련 된 요인 변수 이기 때문에, 작은 샘플 크기, 관련 거래 샘플의 사용이 필요, 그리고 변수 요인으로 이어질 중요 한 거래의 그룹에 대 한 참조로 쓸모가 될. 우리는 기술에의 응용, 즉, 4%-8% (같은 회사 제어 그룹)를 기준으로 거 대 한 수익 성장의 판매 수익의 큰 성공이 되었습니다 보았다.

다음 4 개의 부서는 정확한 데이터를 통해 가격을 회사를 도울 수 있다:

데이터를 들으려면. 가장 적절 한 가격 설정의 도전 (회사 이미 관은 거 대 한 데이터) 데이터를 하지 않습니다 하지만 오히려 데이터의 분석. 좋은 회사 해석 하 고, 회사에 의해 소유 데이터 부를 구성 하는 방법을 알지만, 기업 기업 데이터 관리 보다는 그것을 사용 하 여 드라이브를 의미. 좋은 분석 어떤 컨텍스트에서 광범위 한 경제는 각 고객 세그먼트와 제품 가격, 예를 들어 제품 환경과 영업 담당자가 협상 공개 되었습니다 같은 회사에 의해 종종 간과 되는 요소를 식별 하는 회사를 도울 수 있다.

Automation。 제품의 수천의 수동 분석은 어렵고 비싼. 자동화 된 시스템은 좁은 제품 세그먼트를 식별, 결정 요인과 각 하위 값, 드라이브 고 역사적 트랜잭션 데이터를 일치 수 있습니다. 제품 및 데이터에 따라 세분의 동일한 클래스 가격을 기업 수 있습니다. 자동화 또한 쉽게 복사 하 여 수정 따라서 매번 처음부터 시작 하는 필요를 피하는 분석에 있습니다.

당신의 능력과 자신감을 향상 시킵니다. 새로운 가격을 구현 하는 것은 통신 및 운영 이중 도전 이다. 성공적인 기업이 과도 하 게 이해 하 고 새로운 가격 방법에 동의 그들의 영업 수 있도록 신중한 전환 프로젝트에 투자할 용의가 있다. 회사 가격 제안에 대 한 이유를 설명 하기 위해 그들의 판매원과 긴밀 하 고 구매를 신뢰할 수 있는 시스템 최고의 가격을 얻을 하는 방법. 그것은 또한 새로운 가격 값을 강조 표시 한 다음 전달 하는 이러한 매개 변수는 고객을 위한 기초를 제공 하도록 설계 된 통신 방법의 명확한 세트를 개발 하는 회사에 대 한 중요 한. 강화 협상 훈련 또한 자신감을 향상 하 여 고객과 의사 소통을 위해 영업 직원에 대 한 설득력 있는 증거를 제공 필수적 이다. 최고의 리더십은 영업 새로운 가격 방법 수락에 그들의 신뢰를 늘릴 수 있도록 고객을 설득 하 고, 빠른 승리에 초점을 열심히 영업을 동반 하는 기능 이다. "새로운 가격 전략 뒤에 리더십이 중요 합니다. "Pangas, 회사의 제너럴 매니저 로버트 Crigg 말했다. "우리는 되었습니다 협상 고객과 약혼 하 고 어려운 우리의 영업 담당자 뿐만 아니라 토론을 수행 하는 방법 그들을 보여." "

긍정적인 성능 관리입니다. 개선 하기 위해 기업 성과 관리, 기업 영업 직원을 지원 하기 위해 유용한 목표를 설정 해야 합니다. 큰 영향 일선 직원 수익성에 대 한 명확한 이해를가지고 보장에서 오는 그들의 고객, 그리고 또한 그의 비즈니스 시장 바로 분석 기술을 식별 하 고이 기회를 이용 했다. 영업 가격을 조정 하는 힘을 주어질 필요가 중앙된 팀에 의존 하지 않고. 이 기업에 대 한 어느 정도의 창의성 마인드로 서 특정 고객 가격 전략의 수립에 필요합니다. 인센티브 메커니즘 수 있습니다 또한 가격 전략으로 변경 하 고 성능 평가 방법 변경.