سوزان فالنتاين، مدير PricingAI في Pricefx – سلسلة مقابلة

سوزان فالنتاين تم تعيينها كمدير لبرنامج PricingAI في Pricefx. في هذا الدور، ستشرف على فريق من علماء التسعير، مع التركيز على تقديم قيمة العملاء من خلال استراتيجيات تسعير مبتكرة. لدي فالنتاين أكثر من 25 عامًا من الخبرة في برامج الحاسوب والتحليلات التجارية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. كان دورها السابق رئيسًا للعلوم البيانات في ميتا، حيث قادت فرقًا تتراوح بين 30 و 100 عالم بيانات، وتوجيه الاستراتيجية وتقييم فعالية المبادرات التي تهدف إلى تعزيز اعتماد الأعمال على منتجات الإعلان في ميتا.

Pricefx توفر برنامجًا لادارة التسعير والتحسين الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، مصممًا لتبسيط استراتيجيات التسعير، من إعداد الأسعار الأساسية إلى تحقيق أقصى ربح. يتيح المنصة للشركات تحسين الربحية، وتعزيز الهامش، وتأمين نتائج صفقات أفضل.

تتضمن حل “PricingAI” تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة، وتقدم رؤى تسعير شخصيّة، وواجهة تشات سهلة الاستخدام، وسمات تحسين سريعة. يركز Pricefx على تبسيط وتحديث عمليات التسعير لمساعدة الشركات على البقاء في المنافسة وتحقيق نجاح قابل للقياس.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي منظر تسعير الشركات الكبيرة، وما الفرص الفريدة التي يقدمها لتحسين استراتيجيات التسعير؟

تتضمن مادة التسعير تحليل أنماط الطلب من المستهلكين، وفهم المنافسين، وتحسين الأسعار، وجعل التسعير أكثر ديناميكية من خلال التutomatisation بناءً على عوامل مثل تقلبات الطلب ومستويات المخزون. توفر أنظمة الوقود بالذكاء الاصطناعي للشركات القدرة على تحليل وتحليل كميات هائلة من البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة) لاتخاذ قرارات أعمال أفضل وأسرع. يتم اتخاذ العديد من قرارات التسعير باستخدام بعض البيانات على الأقل اليوم، ولكن الاستخدام الروتيني للذكاء الاصطناعي لا يزيد فقط من تحليلات أكثر شمولاً وقابلة للتوسيع، بل يساعد أيضًا على الكشف عن رؤى.

على سبيل المثال، هناك حاجة شائعة للتسعير هي تحديد الأسعار لتحقيق أقصى الطلب (المبيعات) مع الحفاظ على الهامش. يبدأ PricingAI بتوضيح الأنماط في البيانات وقياس تأثير العوامل المعروفة وغير المعروفة التي تؤثر على الطلب. مع وضع هذا الأساس، يصبح من الممكن توقع النتائج في ظل سيناريوهات مختلفة، مما يتيح بالتالي تحقيق التحسين الحقيقي لتحقيق أهداف الأعمال.

الشفافية غالبًا ما تكون ضرورية لتحقيق ثقة المستخدم في الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. كيف يحقق Pricefx هذه الشفافية، ولماذا هي حاسمة لاعتماد الذكاء الاصطناعي الناجح في التسعير؟

معالجة البيانات والتحليلات القوية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي حاسمة في بيئة المنافسة الحالية. لكن بدون فهم ووضوح كيفية اتخاذ التوصيات، قد لا يطور المستخدمون الثقة في برنامج التسعير، وربما يعودون إلى “طريقة قديمة” لاتخاذ القرارات. في المثالية، الشفافية في PricingAI تشمل كل من الأساليب المعمول بها و تجربة المستخدم .

فيما يتعلق بأساليب الذكاء الاصطناعي : يستخدم Pricefx مجموعة متنوعة من أساليب الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على متطلبات المشكلة، والشفافية المرغوبة للخوارزميات، والنتائج المطلوبة. لتحسين الخوارزميات، يعتمد Pricefx عادةً على خوارزميات التعلم التكراري (المعروفة باسم Multi-Agent AI) التي تم تطويرها وتحسينها على مدار العديد من السنوات. مع هذا النهج، يتم تعريف أهداف وأحكام التسعير في إطار عمل تجاري مريح، وتتم إتاحة التوصيات بشكل واضح للمستخدم من خلال عرض التفاعلات بين تلك الأهداف والأحكام.

كما أن Pricefx لديها فلسفة “ال盒ة الزجاجية” عند يتعلق الأمر بتجربة المستخدم. يتم توفير العديد من التحليلات والملخصات افتراضيًا، ولكن يمكن للمستخدمين بسهولة النقر على أزرار العرض للاطلاع على جداول المصدر حتى مستوى العرض والمصدر والتعديل على شفرة المصدر. يبني الجمع بين الذكاء الاصطناعي المريح والشفافية الكاملة من البيانات إلى التوصيات الثقة اللازمة في المستخدمين التي تؤدي إلى الثقة في التوصيات.

مع السماح للعملاء باستخدام علوم البيانات الخاصة بهم داخل إطار العمل بالذكاء الاصطناعي، كيف تؤثر هذه المرونة على رضا العملاء و عائد الاستثمار على المدى الطويل؟

تحديات في تبني أي حل برمجي هو كسب المستخدمين الحاليين، ومعظم عملائنا المحتملين والحاليين قد استثمروا في أشخاص وعمليات وأدوات الذكاء الاصطناعي. نريد منصة Pricefx أن تصبح الوجهة الرئيسية للفرق التسعيرية لأنها تدمج بشكل مستمر وأمن بياناتها الرئيسية… لذلك نحن نشجع عملائنا على “جلب علومهم الخاصة” إلى المنصة.

نرى مجموعة واسعة من ما يعنيه هذا في الممارسة – يبدأ بعض العملاء مع معزز موجود ويعدلونه، ويستفيد بعض العملاء من “science bricks” التي تأتي مع المنصة (مثل Multi-Factor Elasticity و Clustering و Product Similarity)، ويدمج بعض العملاء رمزًا موجودًا من خلال إطار فئة النموذج. نعتقد أن هذا النهج يمكن أن يعزز رضا العملاء و عائد الاستثمار على المدى الطويل، بالضبط لأننا يمكن أن ننمو وتطوير مع المنظمة.

يقترح Pricefx أن العملاء قد يرون عوائد تصل إلى 70 ضعف الاستثمار في السنة الأولى. ما العوامل في برنامج الذكاء الاصطناعي التي تساهم في تحقيق عوائد محتملة عالية، وكيف يتم قياس عائد الاستثمار بشكل عام في هذه الحالات؟

أولاً، حساب عائد الاستثمار بسيط: يبحث عملاؤنا في حجم تحسينات الهامش الإجمالي بالنسبة لتكلفة تنفيذ برنامج الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، يمكن أن يُعزى عائد الاستثمار الذي تحققه برامج الذكاء الاصطناعي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى وجود تخليط شاملة للبيانات ذات الصلة، وتحويلها لاتخاذ قرارات تسعير أفضل.

لكن هناك العديد من الطرق التي يمكن أن تظهر فيها في الممارسة – تشمل القرارات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تغييرات مثل زيادة معدل الفوز بالصفقات من خلال فهم ما يؤثر على حساسية الأسعار حسب نوع العملاء والجغرافيا وخطوط المنتجات، و تحسين الهامش من خلال تحديد بشكل منهجي مخالفات التسعير، وامتثال للقواعد المرغوبة، وتحسين الأسعار. في بعض الأحيان يأتي تحسين عائد الاستثمار أيضًا من كفاءات في عملية التسعير التي تقلل من التكاليف التشغيلية وتسمح بمحاكاة سريعة لتأثير التغييرات في الاستراتيجية.

لضمان أن يفهم عملاؤنا القيمة التي يحصلون عليها من برنامج الذكاء الاصطناعي، يوفر Pricefx مزيجًا من التقارير واللوحات التي توفر الفهم والشفافية اللازمة.

في خدمة قطاعات متنوعة مثل التصنيع والطاقة، كيف يتكيف الذكاء الاصطناعي في Pricefx لتلبية متطلبات الصناعة المحددة ومواجهة تحديات التسعير الفريدة؟

هناك العديد من الكتلة الأساسية المشتركة التي ت惠 جميع الصناعات، مثل وجود منصة مرنة وقابلة للتوسيع لالتقاط البيانات الداخلية والخارجية الحيوية، مثل تقلبات السوق والتقدم التكنولوجي والطلب المتغير للمستهلك. واستثماراتنا في تقنيات الذكاء الاصطناعي تم اختيارها بعناية واختبارها لتوفير الدقة والاستقرار لمجموعة واسعة من مشاكل الأعمال.

مع ذلك، هناك فروق واضحة في مشغلات التسعير عبر القطاعات والصناعات. قام Pricefx بتربية فريق من الخبراء في الصناعة الذين لديهم خبرة مباشرة مع الصناعات التي نخدمها – يمتد هؤلاء الخبراء عبر استراتيجية الحل وتحسينه، ويعملون بشكل وثيق مع فريق المنتج لترجمة الاحتياجات الفريدة إلى متطلبات محددة. البرنامج مرن للغاية، ونعمل مع كل عميل لوصف حل يمكن تنفيذه بسرعة ولكنه مناسب أيضًا لعمليات فريدة.

تم إنشاء مجلس الذكاء الاصطناعي الداخلي لتكامل الذكاء الاصطناعي عبر عمليات Pricefx. ما الدور الذي يلعبُه هذا المجلس، وكيف يتوافق مع استراتيجية المنتج والأعمال للشركة؟

كما مزودي برامج الذكاء الاصطناعي، من المهم لنا الحفاظ على مواكبة تقنيات الصناعة المتقدمة والتطور. كما نريد ضمان استمرار استخدامنا الداخلي للذكاء الاصطناعي في تعزيز الابتكار ولكنه يدمج أيضًا ممارسات مسؤولة، مثل الشفافية والخصوصية والأمان والعدالة والاستخدام المستدام للموارد. يجتمع مجلس الذكاء الاصطناعي مع خبراء الذكاء الاصطناعي والقيادة لمحاكمة مفتوحة حول الفوائد والاحتياطات المحتملة أثناء استمرارنا في تبني الذكاء الاصطناعي.

يهدف Pricefx CoPilot، الذي يدمج GenAI لاستكشاف البيانات الحوارية، إلى تحسين قرارات التسعير. ما هو التأثير الذي يخلفه هذا الميزة على اتخاذ القرار العميل، وما التطورات المخطط لها للمستقبل؟

Pricefx Copilot هو تطور طبيعي لمجموعة منتجاتنا، بناءً على أساس التحسين القائم على الذكاء الاصطناعي الذي نقدمه لأفرقة التسعير والقادة.

مرة واحدة عندما يتم تشغيل منصة Pricefx، يُploy الذكاء الاصطناعي التنبؤي والتشخيصي لتقديم استكشافات مستمرة. يصبح مستخدمو Pricefx محترفين في استغلال هذه الاستكشافات… وغالبًا ما يكون استكشافهم محدودًا فقط بالساعات التي تتوفر في فريقهم. رؤيتنا هي أن يتصرف Copilot ك أفضل محلل يمكن تدريبه على بياناتك وعمليات أعمالك، مما يسمح لمحترفي التسعير بالاستفسار عن المنصة باستخدام محفزات لغة طبيعية مثل “من هم العملاء الأكثر والأقل ربحية هذا الربع؟” سيعود Copilot ليس فقط بالاجابات بسرعة وشمولية، بل أيضًا يقدم اقتراحات على الإجراء التالي الذي يمكنهم اتخاذه. هذا يحرر محترفي التسعير للتركيز على عناصر استراتيجية أكثر في التسعير، بينما يتعامل Copilot مع المهام الروتينية ويعمل كواجهة للتحليلات البيانات. وستخلق الاستفادة من Copilot ليس فقط مزيدًا من النطاق، ولكن في النهاية سوف تسريع عملية اتخاذ القرار، وبالتالي تحسين فعالية استراتيجيات التسعير.

هناك شيءان مهمان لفهمهما حول Pricefx Copilot:

1. يتم الاحتفاظ ببيانات العملاء بشكل كامل وآمن. لم نشارك أبدًا (ولن نشارك أبدًا) البيانات عبر عملائنا، ونبني قدرات LLM الخاصة بنا في المنزل المحددة لمساحة التسعير، وليس الاتصال بخدمة GenAI العامة.
2. استثمار في أساس البيانات هو خطوة أولى حاسمة. كما هو الحال مع جميع التحليلات والذكاء الاصطناعي، لن تكون الاستكشافات جيدة إلا بنسبة جيدة لجودة البيانات الأساسية. يعمل Pricefx مع عملائه لتحويل منصاتهم بأهم البيانات أولاً وتقديم لوحات تسلط الضوء على الفرص، من منظور صحة البيانات وممارسة التسعير.

فيما يتعلق بالتطورات المستقبلية: إن مرونة GenAI هي قوتها الحقيقية. نتوقع أن نجعل Copilot “أذكى” من خلال الاستفادة من التوصيات من Optimization AI، ولكن أيضًا لفك القدرات الإضافية عبر نظام تسعير الشركة، من تحرير البيانات وتقترح تحسينات معمارية إلى تحسين اتصالات التسعير مع مختلف أصحاب المصلحة.

في حين أن التutomatisation القوية بالذكاء الاصطناعي تقدم مزايا كبيرة، أين يسمح Pricefx بالرقابة البشرية لضمان الانسجام مع أهداف الشركة الاستراتيجية؟

في النهاية، هدفنا مع PricingAI هو إعطاء ممارس التسعير المزيد من التحكم في اتخاذ القرار.

نصمم سير العمل لتمكين الرؤية في كل جزء من العملية – يبدأ المستخدم بتحديد نطاق تحليله ويرى على الفور الإحصائيات التي تؤكد ما البيانات التي سيتم تحليلها. يتم تشغيل بعض الذكاء الاصطناعي الأولي لتوفير رؤى في مشغلات التسعير؛ يراجع المستخدم الإخراج ويحدد معايير التحسين النهائي. بسبب أن منصة الذكاء الاصطناعي تعمل على تسريع وتutomatisation معالجة البيانات المعقدة، يمكن تشغيل هذا整个 العملية ومراجعتها وتعديلها وتكرارها عدة مرات في اليوم. ومن خلال عدم الحاجة إلى “عالم بيانات في الوسط”، يمكن لمحترفي التسعير فهم بشكل مستقل كيف يمكن استخدام استراتيجيات مختلفة لتحقيق أهداف الشركة.

يؤكد الذكاء الاصطناعي غالبًا على تحقيق أقصى ربح، ومع ذلك، فإن العديد من الشركات تؤثر أيضًا على النمو المستدام على المدى الطويل. كيف يساعد Pricefx العملاء على موازنة هذه الأهداف؟

يحاول عملاء Pricefx تقريبًا جميعهم موازنة أهداف متعددة – يريدون زيادة مبيعاتهم و “معدل الفوز” مع الحفاظ على هامشهم، مع创建هيكل تسعير ي維ن العلاقات الرئيسية والاتساق. تم تصميم حلول PricingAI في Pricefx لمساعدة العملاء على تحقيق هذا التوازن والقدرة على فهم النتيجة المتوقعة لاستراتيجيات مختلفة. واحد من الأمثلة القوية هو تحسين Price Waterfall Optimization، الذي يستخدم Multi-Agent AI (MAAI) لتحسين الأسعار والخصومات والحوافز والعوامل الأخرى معًا مع مجموعة من الأهداف والقيود.

ما هو رؤية Pricefx الطويلة الأجل لبرنامج التسعير الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، وكيف تخطط الشركة لتطوير استراتيجياتها لتلبية الاحتياجات والتقدم التكنولوجي الناشئ في السنوات القادمة؟

كانت رؤيتنا على مر السنين هي جعل علم PricingAI متاحًا لمحترفي التسعير الذين ليسوا بالضرورة خبراء في علوم البيانات. نهدف إلى البحث والاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة المتعلقة بالتسعير، ولكننا ندرك أيضًا أن العلوم المتقدمة هي الأكثر تأثيرًا عندما يتم تشغيلها وابتلاعها من قبل أولئك الذين يفهمون استراتيجية التسعير.

بعض الأمثلة على كيفية تطور استراتيجيتنا:

• تحليل وتحسين تجربة المستخدم من خلال تجربة تصميم المنتج السريع
• تطوير كيفية استهلاك البيانات واعتمادها وتنسيقها وتحسينها لتحقيق أقصى قيمة
• استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم التدريب والدعم والاستشارة عن طريق تحديد الفجوات بشكل استباقي
• ومنطوقًا (بالطبع) توسيع GenAI Copilot لاستيعاب مجموعة أوسع وأكثر تعقيدًا من أسئلة التسعير

لكننا… ندرك أيضًا أن فرص الذكاء الاصطناعي محدودة فقط بخيالنا الجماعي – نتطلع إلى التعاون مع العملاء والشركاء لفك القدرة الكاملة لبرنامج PricingAI!

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في معرفة المزيد يجب زيارة Pricefx.