Как искусственный интеллект меняет продажи и работу с ценами

Терри Аррондо о том, каким было ценообразование раньше, какой вид цен поможет получить максимальную прибыль и как искусственный интеллект помогает работать с ценой товаров.

Терри Аррондо — управляющий директор Vendo. Он находится в авангарде обучения использованию новых инновационных инструментов для увеличения доходов продавцов. 

Вступление

Я хочу рассказать вам 3 короткие истории. Все они об искусственном интеллекте. О том, как AI меняет подход к ценообразованию и продажам. 

Я работаю в Vendo. Vendo — процессинговая компания, биллер. В первую очередь я расскажу о том, какую проблему мы пытаемся решить. Далее мы совершим путешествие во времени, посвященное ценообразованию. Я расскажу, каким было ценообразование 500 лет назад и как оно выглядит сейчас. И напоследок я познакомлю вас с героем этой истории.

Фиксированные цены

Важный факт: фиксированные цены разрушают ценность. Я попытаюсь это объяснить.

Объясню на примере. Я живу в Барселоне, но провожу выходные на Коста-Брава. Коста Брава — это место в 100 км к северу от Барселоны. Я, как потребитель, буду вести себя по разному в каждом контексте, который вы мне задали. 

На отдыхе я могу заплатить за пиво 10 долларов. Это дорого, но учитывая то, что я нахожусь в отпуске, я согласен на такую цену. А в Барселоне, где я живу, в продуктовом магазине я готов заплатить за подобное пиво только 2 евро.

Одинаковый продукт и одинаковый потребитель, но при этом другой контекст и в итоге разные цены. Если вы не будете учитывать такие вещи в ценообразовании, то вы заработаете меньше, недополучите доход. 

Какие варианты возможны?

1. Вы устанавливаете слишком высокую цену, я отказываюсь покупать. Это слишком дорого. Я ни за что не куплю пиво в продуктовом магазине за 10 долларов. 
2. Вы устанавливаете слишком низкую цену, я покупаю, но вы зарабатываете меньше, чем могли бы. Вы могли бы поставить цену выше и я бы заплатил. 
3. И третий вариант: вы предлагаете мне именно ту цену, которую я был готов заплатить. 

Миф и реальность

Факт: фиксированные цены — это миф

Фиксированные цены — это идея, что продукт может стоить одинаково. Реально ли это?

Давайте переместимся в США, на Манхэттен, в Центральный парк. Нас интересует магазин Apple, рядом с отелем Plaza. У магазина Apple по этому адресу средний доход 180 000 долларов.

Если мы переместимся всего 4 км на север, это полчаса ходьбы, то увидим средний доход 28 000 долларов. Разница в доходе 90 000 долларов. Цены в этих магазинах отличаются. 

И так относительно всего: цены на детский сад в разных районах отличаются, цена на недвижимость тоже будет разной. Так что однозначно фиксированные цены не реальны.

Мы должны изменить способ работы. Зачем мы используем фиксированные цены, если это не выгодно? В этом нет смысла. Это подводит меня к третьему пункту.

Ценовая революция

Я начну с определения цены. Ценообразование — это процесс, посредством которого бизнес устанавливает цену, по которой он будет продавать свои продукты и услуги. Это определение написано в Википедии. 

Почему же компании имеет смысл устанавливать разные цены на свои продукты?

Первое правило маркетинга: знай своего клиента. Если вы знаете своих клиентов, вы можете их сегментировать. Это даст вам лучшие продажи. А конечная цель — продать больше и заработать больше денег. 

Путешествие во времени: Средневековье

Я хочу, чтобы вы подумали о том, как продавали на средневековом рынке.

Давайте отправимся на 600 лет назад и подумаем о пыльном средневековом рынке. Вторая половина дня, прилавок, продавец продает фрукты. Цен нет, потому что он не умеет писать, а покупатели не умеют читать. 

Когда вы будете приближаться, он будет смотреть на вас. Если вы будете одеты в красивую одежду, он сделает вывод, что вы приехали из замка, и вы, вероятно, богаты. К тому же он помнит вас, потому что на прошлой неделе вы купили его лучшие апельсины.

Продавец скажет: «Добро пожаловать, что вам сегодня нужно?». В этот момент он будет думать о том, какой продукт и по какой цене вам лучше предложить, чтобы заработать больше денег. По сути он пытается увеличить коэффициент конверсии и пытается увеличить доход, который он получит от этой транзакции.

Когда к продавцу придете человек из деревни, одетый в простую одежду, он не получит лучшего предложения. Но он получит фрукты двух-трехдневной давности по приличной цене. Именно так выглядели продажи в течение многих лет. 

Путешествие во времени: Модерн

Вернемся на 100 лет назад. У нас есть производственная линия Ford T. Это та машина, которую можно было получить в любом цвете, если этот цвет черный. 

Промышленные предприятия сосредоточились на затратах. Идея заключалась в том, чтобы производить как можно больше, контролируя затраты. Именно тогда стали устанавливать цену, одинаковую для всех.

Путешествие во времени: цены сегодня

Как выглядят цены сегодня? Ниже вы видите цену обычной микроволновой печи, которую один покупатель видел в течение одного дня в 3 разных местах: на Amazon, Best Buy и Sears.

На Amazon цена менялась 9 раз. В Best Buy цена менялась 2 раза. В Sears никогда не меняли цену. В этих изменениях цен не участвовал человек. Все было автоматически.

Как это работает? Какие инструменты для этого нужны? Как обеспечить возможность предлагать разные цены на каждый продукт? Есть 3 варианта.

Искусственный интеллект

Первый вариант — это искусственный интеллект.

Почему? Потому что контекст, который вам нужен, все данные, которые вам нужны, полностью выходят за рамки человеческих возможностей.

Если мы подумаем о небольшом сайте, который принимает 100 000 посетителей в день, то это означает, что вам придется принимать решение о цене каждую секунду. Нет такого человека, нет даже группы аналитиков, которые могли бы сделать это вручную. Это невозможно. Для этого вам понадобится машина.

Кроме того, в идеале вам понадобится система. Вам нужны алгоритмы, которые создадут цикл обратной связи, которые будет учиться, понимать, изменился ли контекст, чтобы иметь возможность предоставлять разные цены для разных контекстов.

Когда мы создавали это, мы использовали A/B-тестирование. Это подходит, если я хочу увидеть среди 3-х различных вариантов, какой из них лучший для меня или для конечного пользователя. Я разделю свой трафик на 3 части и подожду, пока у меня не будет статистически значимых результатов. Когда я найду лучший вариант, я направлю на него весь трафик. 

Такой способ ведения дел не очень эффективен, потому что фаза исследования длится довольно долго, а вы тем временем теряете время. Есть ли лучший способ сделать это? Да, есть способ получше.

“Проблема бандитов”

Этот алгоритм назван в честь игровых автоматов. В чем проблема “бандита”? 

Представьте, что вы находитесь в казино, где у вас есть 20 различных автоматов, и вы хотите знать, на каком из них сделать ставку, чтобы больше заработать. Вы можете провести A/B-тест, разделить свои деньги и посмотреть, какие машины дадут вам больше денег. Вы можете делать это до тех пор, пока не обретете нужный уровень уверенности. 

Если вы тестируете лекарство от рака, вам нужен очень высокий уровень уверенности, около 99%, чтобы быть уверенным, что вы не убиваете людей. Но если вы тестируете разные цены, может быть достаточно и 70%.

Итак, альтернатива A/B-тесту: для каждого результата вы будете рассчитывать вероятность того, что эта машина будет лучше других. Обладая этой информацией, вы будете перераспределить трафик. Итак, если одна машина имеет более высокую вероятность, вы отправляете на нее больше трафика.

Что вам нужно?

Вам нужно время, вам нужна система, которая должна обучиться. Также вам нужны данные. Чем больше данных вы получите, тем лучше, потому что системам нужны данные для фазы разведки. Затем вы найдете победителя и выполните фазу эксплуатации.

В идеале вы хотите установить KPI. На примере игровых автоматов, если они дают вам одинаковое вознаграждение, коэффициента конверсии будет достаточно. Но если машины дают вам разные награды, то вам также придется учитывать и выручку. В этом случае мы обычно используем прибыль за игру или прибыль за клик. Вы обращаете внимание на два момента: конверсия и заработок. 

Все это довольно сложно. Поэтому вам нужна система, вам нужно время, вам нужны машины. Но это единственный способ получить дополнительные результаты от альтернативного ценообразования.

Маловероятный герой

Разрешите познакомить вас с Биллом. Билл — сокращение от Биллинг, его фамилия — Процессор. Он не очень популярен. Людям не нравится Билл. Он делает одно и тоже уже много лет. По сути, он принимает кредитные карты у конечных пользователей от имени продавцов. Он проводит сделку, получает деньги. 

Он никому не нравится, и никто не приглашает его на вечеринки. И я знаю это, потому что я один из этих людей.

Что делает Билла интересным в этой истории?

Билл интересен нам, потому что у него есть доступ ко всем данным, которые нужны для искусственного интеллекта. У него есть доступ к этим данным в том формате, который вам нужен.

У Билла есть доступ к миллионам клиентов. Он имеет доступ к сотням рекламодателей и продавцов. И он может собрать все эти данные в одном формате. Любой аналитик скажет вам, что 80% тяжелой работы по анализу данных заключается в приведении данных в правильный формат.

Так что в этом случае Билл, используя правильные инструменты, искусственный интеллект, машинное обучение, становится крутым парнем. Он больше не тот скучный парень, который занимается затратами. Он становится центром генерации прибыли.

Как мы это делаем?

Биллинг — это бизнес данных Каждый раз, когда конечный пользователь попадает в систему, он знает его IP, какое сейчас время дня, какое устройство он использует. Со всеми этими данными мы можем сегментировать людей в режиме реального времени. А затем, сегментируя людей, мы сможем показать каждому пользователю правильную цену.

На первом этапе показан этап исследования, на котором система обучается. На этом этапе иногда вы теряете деньги. Далее идет рост доходов. Мы определяем базовый уровень, где мы ничего не трогаем. А затем мы вычисляем, какой подъем сравнивается с этой базовой линией.

Наберитесь терпения. Обычно в начале люди приходят в ужас: «О, я теряю деньги, эта система не работает. Давайте остановим ее!».

Но мы должны набраться терпения, мы должны позволить системе работать, мы должны позволить системе учиться. И как только она научится, вы получите рост доходов. Рост выручки, который наблюдается в среднем, составляет 2 цифры, в данном случае — 12%.

Те из вас, кто является партнером, спросят: «Как это влияет на меня? Я работаю на основе конверсии, поэтому мне все равно на цену”.

Существует нерушимый экономический закон, который ограничивает доход, который вы можете получить, и ограничивает доход, который может получить рекламодатель. Вы никогда не заработаете больше денег, чем то, что вы можете получить от конечного пользователя. Поэтому независимо от вашей бизнес-модели и ваших отношений с рекламодателями, в итоге вы сможете получить больше денег.

Ценообразование: прошлое и настоящее

Сейчас мы возвращаемся к средневековому рынку, но уже с миллиардами пользователей, посещающих ваши страницы, с правильными инструментами, искусственным интеллектом, машинным обучением. С помощью всего этого можно зарабатывать гораздо больше.

Используйте первое правило маркетинга — знайте своего клиента. Если вы будете знать своего покупателя, то вы будете знать, по какой цене вы можете продавать ему продукт, чтобы заработать больше денег.

На этом все, спасибо за внимание!
Смотрите видеоверсию материала на Youtube!
Оставляйте свои комментарии и мнения ниже, мы обязательно ответим на них!