IIoT (Internet industrial de las cosas) ha introducido una nueva era de eficiencia e inteligencia para la industria manufacturera. Las empresas ahora están generando un océano de datos operativos, que si se combina con otras entradas de datos y se implementa a través de nuevas tecnologías de fijación de precios, podría multiplicar el impacto de la rentabilidad tanto de la manufactura esbelta como del negocio en general, dice Patrick Moorhead, director de marketing, Pricefx AG.
Clásicamente, el orden de marcha de arriba hacia abajo de la alta gerencia es siempre: "Ir a hacer más ventas". Por supuesto, todos están de acuerdo en querer más ventas, excepto que más ventas no necesariamente producirán más rentabilidad (el objetivo real). Una gama emergente de nuevas tecnologías que utilizan ML (aprendizaje automático), IA (inteligencia artificial), CPQ visual (Configurar cotización de precios) y marketing digital basado en CAD están permitiendo a las organizaciones aprovechar los crecientes recursos de datos para lograr ventas más rentables.
Históricamente, este tipo de soluciones de precios basadas en datos han sido propuestas extremadamente costosas (inversiones multimillonarias y multianuales). La nueva generación de tecnología de precios basada en la nube permite una adopción incremental y eficiente bajo los modelos de negocio SaaS (Software as a Service). Atrás quedaron los días de instalaciones de hardware en las instalaciones de siete u ocho cifras con plazos de implementación de más de 12 meses.
Las plataformas de optimización de precios SaaS como Pricefx ofrecen una solución para fabricantes con fines de lucro que ven la oportunidad de aprovechar recursos únicos de datos IIoT. Dichas plataformas maximizan el margen y la rentabilidad al tiempo que mantienen una estrategia de inversión OpEx manejable y de alta eficiencia para lograr los objetivos.
Queda mucho dinero sobre la mesa porque los fabricantes y los representantes de ventas “precio por instinto” o conocimiento tribal y suposiciones de lo que el cliente está dispuesto a pagar. Estas suposiciones a menudo son incorrectas, pero rara vez se prueban. Al utilizar la optimización de precios, un análisis matemático objetivo e imparcial determina cómo responderán los clientes a diferentes precios de productos y servicios a través de diferentes canales. También determina cómo maximizar la rentabilidad.
Se debe esperar resistencia del proceso a la optimización de precios ya que la autoridad de fijación de precios se encuentra actualmente en bolsillos dispares en muchas empresas. Similar a una implementación de Lean Six Sigma, habrá resistentes que deseen mantener el status quo. Deben participar en esta conversación y entender y priorizar sus preocupaciones; pueden convertirse en campeones de la optimización de precios cuando comprenden y son testigos de primera mano de los impactos positivos.
Los datos IIoT utilizados en la optimización de precios ya son accesibles para empresas manufactureras medianas y grandes. Los datos recopilados de varios puntos abren la posibilidad de fijar precios de nuevas maneras. Los fabricantes pueden establecer precios en función del consumo en tiempo real, tener en cuenta el inventario para impulsar los cambios de precios o incluso ajustar los precios de acuerdo con las diferentes partes del día considerando la capacidad de utilización en una planta, red eléctrica u otras redes. La selección de estos datos de sensores, contratos, encuestas, registros de transacciones, la incorporación de costos operativos, agrega valor extraído de Big Data.
Agregue más información de la competencia, indicadores económicos, éxitos y fracasos promocionales y condiciones estacionales, se aprende mucho que se puede utilizar para optimizar los precios, las promociones y la rentabilidad. Antes del rápido acceso a la recopilación de datos con IIoT, se duplicaban demasiados marcadores, eran incorrectos o faltaban.
La limpieza de datos y la recopilación confiable de datos faltantes es muy costosa y ya no es necesaria en muchos casos. La disponibilidad de datos en tiempo real de IIoT, junto con una plataforma de precios dinámica, les da a las empresas la capacidad de responder a las condiciones cambiantes del mercado y probar nuevas estrategias, experimentar y ver rápidamente si están funcionando o no, en lugar de esperar durante semanas o meses. para recuperar los datos y realizar análisis.
El autor es Patrick Moorhead, director de marketing de Pricefx AG.
Sobre el Autor
Patrick Moorhead ha desarrollado una carrera diversa de 20 años a la vanguardia del marketing digital y la publicidad, con roles que abarcan puestos de liderazgo nacional y global en agencias que incluyen Pez navaja y FCBy responsabilidades de marketing estratégico superior, ventas y gestión de clientes en Catalina Márketing, Gorjeoy más reciente como CMO para Label Insight, Inc.
Este fondo diverso y único es una gran parte de por qué Moorhead es una opción ideal para su papel como director de marketing en la start-up de SaaS, Pricefx. En este cargo, es responsable de todos los aspectos del marketing de marca y las comunicaciones, desde relaciones públicas y prensa, relaciones industriales, medios de pago, marketing de eventos, asociaciones, desarrollo de contenido, mensajes de ventas y garantías, y medios sociales.
