samedi, 27 avril 2024

Comment l’IA peut compenser l’impact du COVID-19 sur les chaînes d’approvisionnement B2B

Il va sans dire que COVID-19 a considérablement perturbé les chaînes d’approvisionnement B2B. Prédire les différences géographiques et le moment des fermetures d’entreprises, ajuster les plans en fonction de la demande inégale et de la position des stocks, et adapter les méthodes d’exécution ont été des situations difficiles et fluides à gérer.

En plus des problèmes de chaîne d’approvisionnement, nous avons assisté à un changement radical de canal vers le commerce électronique. Au début de la pandémie, les entreprises qui étaient équipées pour prendre des commandes en ligne et avaient investi dans une expérience client en ligne de qualité, par opposition à celles qui n’avaient pas fait l’effort de faire installer leurs clients sur les plateformes de commerce électronique, étaient mieux placées. pour servir les clients et potentiellement gagner une part de portefeuille. Cette différence de capacité a été accentuée par la perturbation actuelle du COVID.

Heureusement, il n’est jamais trop tard pour optimiser et développer l’offre de commerce électronique que vous avez en place aujourd’hui. Les clés du succès ici sont une tarification rationnelle et adaptée au marché, des recommandations de produits pertinentes, la disponibilité des stocks et la rapidité de livraison.

Bien que rien de ce que nous traversons collectivement ne puisse être qualifié de normal, les entreprises B2B doivent agir de manière décisive pour répondre au moment à ses conditions. Réagir rapidement, intelligemment et avec compassion du point de vue des prix est quelque chose que les entreprises peuvent encore contrôler.

Étapes à suivre pour utiliser l’intelligence artificielle et l’optimisation des prix pour évaluer efficacement

Une étude1 d’Enable sur l’impact des offres de rabais B2B, alors qu’il ne s’agissait que d’une facette de la tarification en B2B, a révélé un fait intéressant: 64% des entreprises ont rencontré des défis dans leurs processus actuels de gestion des transactions. Assurer que la tarification est alignée sur les conditions actuelles du marché d’une transaction à l’autre est un élément clé d’un processus de gestion des transactions optimal et rentable. Voyons comment l’intelligence artificielle et l’optimisation des prix peuvent aider à lisser ces processus tout en vous protégeant contre la perte de marge.

Premièrement, il est essentiel d’utiliser les données dont vous disposez et de les comprendre. Les gens sont des êtres émotionnels qui peuvent avoir un impact sur les décisions commerciales quotidiennes qu’ils prennent, comme le prix à citer. Les commerciaux sur le terrain nerveux peuvent commencer à baisser les prix au plancher de manière préventive ou à dépasser les objectifs de prix sur la base de la peur plutôt que des faits. Pour compenser cette tendance, ils ont besoin de conseils éclairés par des données et de garde-corps objectifs pour limiter ce comportement.

Jetez un regard objectif sur les changements dans les performances récentes des revenus, l’historique des transactions client et les prix de vente, en utilisant idéalement une analyse visuelle complète. Faites une évaluation à chaque niveau de catégorie de produit pour obtenir des informations détaillées sur les prix qui doivent baisser et ceux qui peuvent rester aux niveaux actuels. Le service de tarification et l’équipe de vente doivent échanger l’approche brutale de la tarification en faveur d’une approche éclairée.

Deuxièmement, il est essentiel d’utiliser l’IA et l’optimisation des prix pour compenser les perturbations de la chaîne d’approvisionnement. Bien que la demande générale du marché et les problèmes de chaîne d’approvisionnement ne soient pas toujours directement sous votre contrôle, les entreprises B2B ont une opportunité significative de relancer financièrement grâce à une tarification plus optimale. Grâce à un rapport annuel de référence2, nous avons analysé des milliards de transactions B2B pour découvrir certains domaines clés qui méritent d’être améliorés. Dans l’ensemble, les entreprises subissent un certain degré de perte de marge – allant de 0,5% à 17,1% – en raison d’une combinaison de prix de marché mal alignés, de prix incohérents et de pratiques de tarification inefficaces.

Cette perte de marge survient dans des conditions de marché normales ainsi que dans l’environnement sans précédent dans lequel nous nous trouvons actuellement. Ce que beaucoup constatent, c’est que la prise en compte des changements de coûts drastiques, la compréhension de la volonté de payer des clients, la mise à jour en masse des accords de prix, la prévision de l’impact des changements de prix et le changement rapide de cap en raison des demandes du marché ne sont tout simplement pas des tâches manuelles réalistes et restent donc annulées.

Les entreprises les mieux placées pour répondre à ces dynamiques en évolution rapide disposent d’outils pour effectuer ces actions de manière efficace et intelligente. À mesure que les coûts des intrants changent considérablement, les équipes de tarification doivent calculer rapidement la répercussion des coûts à grande échelle. Ils doivent déterminer des stratégies de transmission au niveau des produits et des catégories spécifiques tout en tenant compte des prix que les différents clients supporteront.

Pour quels produits veulent-ils répercuter tous les coûts? Pour stimuler la demande, y a-t-il des produits pour lesquels ils ne devraient passer qu’à 50%? Grâce à l’IA, à l’optimisation des prix et au logiciel de gestion dynamique des prix, les équipes de tarification ont l’agilité de tester différentes stratégies, d’effectuer rapidement des mises à jour dans un hub centralisé et de prédire avec précision l’impact des différentes stratégies sur les revenus et la marge.

De plus, la possibilité d’effectuer une modélisation «hypothétique» permet aux services de tarification d’être proactifs. En comprenant où les clients sont historiquement sensibles et où ils ne le sont pas, un gestionnaire de prix proactif peut apporter des modifications ciblées au niveau de la catégorie qui préservent la marge sans réduire les ventes.

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