Artificiell intelligens, AI, har många användningsområden, bland annat används tekniken i självkörande bilar och vid analys av kunddata. Nu vill Bubo.AI vässa b2b-företagens prisstrategier med AI-teknik för öka deras lönsamhet.
– Vi utgår från vad respektive kund är villig att betala och sätter priset därefter, så att det är nästan att vända upp och ned på de beräkningsmodeller som finns i dagsläget, säger Magnus Johansson, landschef för Norden på Bubo.AI som är ett brittiskt start-up bolag som nu etablerar sig i Sverige.
Enligt honom är en vanlig beräkningsmodell att man utgår från kostnaden för varan, hur mycket som behöver läggas på för att man ska kunna tjäna det man behöver och konkurrenternas prisnivåer, och därefter slår man fast priset.
Det betyder att alla erbjuds samma pris, vilket Magnus Johansson anser är lika med missade affärsmöjligheter. Han menar att olika kunder värdesätter en specifik vara på olika sätt och vissa kunder kan därför vara beredda att betala ett högre pris än andra.
Värdebaserat pris
Kunder är olika priskänsliga. Magnus Johansson tar Ikea som exempel. När vi som privatpersoner handlar där, betalar vi samma pris för varorna. Han menar dock att det säkerligen finns de som är villiga att betala ännu mer för vissa saker eftersom de tycker att de är värda ett högre pris. Men att identifiera dessa kunder är svårt.
– Vi har hittat en möjlighet att utföra detta just inom b2b-området genom att hjälpa företag att analysera hur kunder beter sig och vad de gör och därmed kunna nå fram till denna unika prissättningsmodellen per kund, per produkt och till och med per köptillfälle i vissa fall, säger Magnus Johansson.
Flera aspekter påverkar
Som ett exempel på vad Bubo.AIs AI-teknik kan resultera i, berättar Magnus Johansson om ett företag som jobbar inom cementdistribution som upptäckte att deras kunder kunde tänka sig att betala ett högre pris för cementen på måndagar och tisdagar, men ett lägre pris från torsdag eftermiddag till fredag.
– Det var mycket beroende på att det inte finns någon bevakning på arbetsplatsen under helgen och att man gärna vill vara färdiga med gjutningarna oftast tidigare på veckan än senare, och det här blev en nyhet för deras del i samband med de analyser som vi gjorde, säger Magnus Johansson.
Han berättar att generellt handlar det om att identifiera vilka kunder som beter sig likvärdigt, att det finns ett mönster i hur de beter sig, exempelvis att kunderna A, B och C gör på ett sätt och även D. Men eftersom D betalar ett lägre pris, finns en möjlighet att justera priset uppåt för kunden D.
Många aspekter tas med i bedömningarna. Enligt Magnus Johansson analyserar de inte bara hur man är som kund utan även beteendet i hur man köper och vad man köper. Exempel på faktorer som kan påverka bedömningen är väder, köptillfälle, säsong, avstånd till konkurrerande filial eller annat som kan påverka köpbeteendet.
Analys transaktioner
Magnus Johansson understryker att det många faktorer och tusentals transaktioner som behöver analyseras för att kunna upptäcka olika kundmönster som ger möjlighet till prishöjningar för enskilda kunder.
– När vi hjälper företag med deras prissättningsstrategier analyserar vi tre års transaktioner för att se hur deras kunder beter sig och hur köpbeteenden ser ut, och därigenom kan vi göra jämförelser och beräkningar för att nå fram till den typ av prissättning som är möjlig att genomföra för varje unik kund, säger Magnus Johansson som understryker att det är en pågående process som görs över tiden och inte något som görs vid ett enstaka tillfälle.
Kraftfull teknik
Idag använder många företag excel för att analysera köpbeteenden hos sina kunder. Magnus Johansson menar att excel har sina begränsningar när du har tusentals kunder och tusentals produkter i ditt sortiment.
– Då blir det ganska många beräkningar för att kunna förstå var möjligheten för prisjustering finns. Där kommer vår ai-teknologi in, för det mänskliga ögat har inte lätt att kunna hitta de områden och tillfällen när den här möjligheten ges.
Han berättar att tidigare tog de analyser Bubo.AI gör 6 till 8 månader att genomföra. Idag kan man göra samma beräkningar på några dagar, och det har banat väg för artificiell intelligens eftersom dess styrka är att den är självlärande.
– Vi för hela tiden tillbaka information in i systemet och kör nya analyser för att ytterligare finjustera prissättningen på produkten mot respektive kund.
Stöd säljare
Tidigare har Magnus Johansson bland annat jobbat inom byggvaruhandeln och enligt honom kan säljarna många gånger vara lite väl snälla i prissättningssituationen.
– Om de förstår hur kunden värdesätter en viss produkt eller tjänst, vet de när en prisjustering uppåt kan vara möjlig. En prisstrategi kan ge god stöttning så att säljarna håller sig till ett intervall eller ett lägsta värde dit man kan gå. Det kommer att leda till att företaget ökar sin lönsamhet utan att de förlorar volymer.
Fakta Maskininlärning/AI
Maskininlärning är ett område inom artificiell intelligens och det innebär att en dator lär sig utifrån data utan att den programmerats att göra just den uppgiften, exempelvis används tekniken i självkörande bilar. Ett annat exempel är Spotify som genom en algoritm lär känna dina musikinställningar för att förutsäga annan musik som du kan gilla. Källa Edig.nu
Per Gidlund