Suzanne Valentine, direktør for PricingAI hos Pricefx – Interviewserie

Suzanne Valentine er udnævnt til direktør for PricingAI hos Pricefx. I denne rolle vil hun være ansvarlig for et hold af prisvidenskabsmænd, der fokuserer på at levere kundevalue gennem innovative prissætningsstrategier. Valentine har mere end 25 års erfaring inden for virksomhedssoftware og AI-drevet merchandisinganalyse. Hendes tidligere rolle var som chef for Data Science hos Meta, hvor hun ledte hold på mellem 30 og 100 datavidenskabsmænd, og vejledte strategi og vurderede effekten af initiativer rettet mod at forbedre virksomhedens adoption af Metas annonceringsprodukter.

Pricefx tilbyder AI-drevet prissætningsstyring og -optimeringssoftware, der er designet til at strømline prissætningsstrategier, fra grundprissætning til profitmaximering. Platformen giver virksomheder mulighed for at forbedre deres profit, forbedre deres margener og sikre bedre handelsresultater.

Deres “PricingAI”-løsning integrerer avanceret generativ AI-teknologi, der tilbyder personlige prissætningsindsigter, en intuitiv chat-baseret interface og hurtig optimeringsfunktion. Pricefx fokuserer på at forenkle og modernisere prissætningsprocesser for at hjælpe virksomheder med at blive konkurrencedygtige og opnå målbare succes.

Hvordan transformerer AI prissætningslandskabet for store virksomheder, og hvilke unikke muligheder tilbyder det for at optimere prissætningsstrategier?

Prissætningsdisciplinen omfatter analyse af forbrugerkrav, forståelse af konkurrenter, personliggørelse og/eller optimering af priser og gøre prissætning mere dynamisk via automation baseret på faktorer som kravfluktuationer og lagerbeholdning. AI-drevne systemer giver virksomheder mulighed for at syntetisere, analysere og udnytte store mængder data (struktureret og ustruktureret) for at træffe bedre forretningsbeslutninger hurtigere. Mange prissætningsbeslutninger træffes ved hjælp af mindst nogen data i dag, men den rutinemæssige brug af AI gør ikke kun analyser mere omfattende og skalerbare, men hjælper også med at afsløre indsigt.

For eksempel er et almindeligt prissætningsbehov at sætte priser for at maksimere efterspørgsel (salg) samtidig med at opretholde profitmargener. PricingAI begynder med at belyse mønstre i data og kvantificere effekten af både kendte og ukendte faktorer, der påvirker efterspørgsel. Med denne grundlag kan det blive muligt at forudsige resultater under forskellige scenarier, hvilket igen giver mulighed for sand optimering for at opnå forretningsmål.

Gennemsigtighed er ofte afgørende for at opbygge bruger Tillid til AI-drevne systemer. Hvordan opnår Pricefx denne gennemsigtighed, og hvorfor er det afgørende for en succesfuld AI-adopteringsproces i prissætning?

Kraftfuld AI-drevet dataforarbejdning og -analyse er afgørende i dagens konkurrencemiljø. Men uden forståelse og indsigt i, hvordan anbefalinger bliver lavet, vil brugerne sandsynligvis ikke udvikle tillid til prissætningssoftwaren, og kan vende tilbage til deres “gamle måde” at træffe beslutninger på. Ideelt set omfatter gennemsigtighed i PricingAI både teknikkerne, der implementeres, og brugeroplevelsen.

Med hensyn til AI-teknikker: Pricefx anvender en række AI-tilgange afhængigt af problemkrav, ønsket gennemsigtighed af algoritmer og nødvendig granularitet af resultater. Til optimering anvender Pricefx typisk unikke Forstærkning Learning (Multi-Agent AI)-algoritmer, der er udviklet og forbedret over mange år. Med denne tilgang defineres prissætningsmål og -begrænsninger i en brugervenlig forretningsramme, og efterfølgende anbefalinger bliver klart for brugeren ved at gennemsigtigt vise interaktioner mellem mål og forskellige begrænsninger.

Pricefx har også en “glasboks”-filosofi, når det kommer til brugeroplevelse. Mange analyser og sammenfattelser bliver leveret som standard, men brugere kan let dykke dybt ned i kilde-tabeller og endda se og tilpasse kildekode. Kombinationen af intuitiv AI og fuld gennemsigtighed fra rådata til anbefalinger opbygger den nødvendige tillid hos forretningsbrugere, der fører til tillid til anbefalingerne.

Med Pricefx, der giver kunder mulighed for at bruge deres egen datavidenskab inden for AI-rammen, hvordan påvirker denne fleksibilitet kundetilfredshed og langsigtsvende ROI?

En udfordring med adoption af enhver softwareløsning er at vinde over brugere af en eksisterende løsning, og de fleste af vores potentielle og eksisterende kunder har investeret i AI-mennesker, -processer og -værktøjer. Vi ønsker, at Pricefx-platformen skal blive det primære destination for Prissætningshold, fordi den kontinuerligt og sikkert syntetiserer deres nøgledata… så vi opmuntrer faktisk vores kunder til at “medbringe deres egen” videnskab til platformen.

Vi ser en bred vifte af, hvordan dette ser ud i praksis – nogle kunder starter med en eksisterende accelerator og tilpasser den, nogle kunder udnytter “videnskabsklodser”, der følger med platformen (såsom Multi-Factor Elasticity, Clustering og Product Similarity), og nogle kunder integrerer eksisterende kode via vores Model Class-ramme. Vi mener, at denne tilgang kun kan forbedre kundetilfredshed og ROI, præcis fordi vi kan vokse og udvikle os med en organisation.

Pricefx foreslår, at kunder kan se afkast på op til 70 gange ROI inden for det første år. Hvordan bidrager faktorer i AI-softwaren til at nå så høje potentielle afkast, og hvordan måles ROI typisk i disse tilfælde?

Først og fremmest er ROI-beregningen ret enkel: vores kunder ser på størrelsen af deres bruttomargenforbedringer i forhold til omkostningerne ved AI-softwareimplementeringen. I bred forstand kan ROI, der opnås via AI-drevet prissætningssoftware, tilskrives en omfattende syntese af relevant data og udnyttelse af denne til at træffe bedre prissætningsbeslutninger.

Men der er flere måder, dette kan manifestere sig på i praksis – AI-drevne beslutninger inkluderer ændringer såsom øget handelsvindingsrate ved at forstå, hvad der påvirker prisfølsomhed efter kundetype, geografi og produktlinje, og ved at forbedre margener ved systematisk at identificere prissætningsafvigere, overholde ønskede regler og optimere priser. Nogle gange kommer ROI-forbedringer også fra effektiviteter i prissætningsprocessen, der reducerer driftsomkostninger og muliggør hurtig simulation af effekten af ændringer i strategi. Indirekte kan AI-software endda forbedre kundens livstidsvalue ved at sikre, at prissætningsstrategier er tilpasset til at opmuntre langsigtede forhold.

For at sikre, at vores kunder forstår den værdi, de får fra AI-softwaren, tilbyder Pricefx en kombination af rapporter og dashboards, der giver den nødvendige forståelse og gennemsigtighed.

I betjening af diverse sektorer som fremstilling og energi, hvordan tilpasser Pricefx’s AI sig for at møde specifikke branchekrav og adresse unikke prissætningsudfordringer?

Der er flere fælles byggesten, der kan gavne alle brancher, såsom at have en fleksibel og skalerbar platform til at indfange ikke kun interne data, men også afgørende eksterne signaler, såsom markedsfluktuationer, teknologiske fremskridt og udvikling i forbrugerkrav. Og vores investeringer i AI-teknologier er omhyggeligt valgt og testet for at give nøjagtighed og stabilitet til en bred vifte af forretningsproblemer.

Det er dog klart, at der er forskelle i prissætningsfaktorer på tværs af sektorer og brancher. Pricefx har dannet et hold af branchefagfolk, der har direkte erfaring med de brancher, vi betjener – disse fagfolk dækker vores Solution Strategy og Implementation-hold og arbejder tæt sammen med vores Product-hold for at oversætte unikke behov til specifikke krav. Softwaren er højtilgængelig, og vi arbejder med hver kunde for at foreslå en løsning, der kan implementeres hurtigt, men også er en god fit til unikke processer. Vores partnerøkosystem er også uvurderligt i at bringe branchefaglig løsningsdesignekspertise til vores kunder.

En intern AI-råd blev etableret for at integrere AI på tværs af Pricefx’s operationer. Hvad er rådets rolle, og hvordan stemmer det overens med virksomhedens produkt- og forretningsstrategi?

Som udbydere af AI-software er det vigtigt for os at holde trit med, hvordan industriteknologier udvikler sig og ændrer sig. Vi ønsker også at sikre, at vores interne brug af AI fortsat driver innovation, men også inkorporerer ansvarlige praksisser, såsom gennemsigtighed, privatliv, sikkerhed, lighed og bæredygtig brug af ressourcer. Vores AI-råd bringer AI-eksperter og ledere sammen for at have åbne diskussioner om fordelene og mulige udfordringer, når vi fortsætter med at omfavne AI.

Pricefx CoPilot, der integrerer GenAI til konversationsbaserede dataindsigter, sigter mod at forbedre prissætningsbeslutninger. Hvad er effekten af denne funktion på kundebeslutninger, og hvad er planerne for fremtidige udviklinger?

Pricefx CoPilot er en naturlig udvikling af vores produktsuite, der bygger på grundlaget af AI-baseret optimering, som vi tilbyder Prissætningshold og -ledere.

Når Pricefx-platformen er live, deployerer den prædiktiv og preskriptiv AI for at løbende overflade indsigt. Power-brugere af Pricefx-tilbud bliver dygtige til at udnytte disse indsigt… og ofte er deres udforskning kun begrænset af de personlige timer, der er til rådighed på deres hold. Vores vision er, at CoPilot skal fungere som den bedste analytiker, der kan trænes på dine data og forretningsprocesser, og tillade prissætningsfagfolk at spørge platformen med naturlige sprogprompt, såsom “Hvem er mine mest og mindst profitable kunder i dette kvartal?” CoPilot vil ikke kun bringe tilbage svar hurtigt og omfattende, men også give forslag til den bedste næste handling, de kan tage. Dette frigør prissætningsfagfolk til at fokusere på mere strategiske elementer af prissætning, mens CoPilot håndterer rutineopgaver og fungerer som en interface til dataanalyser. Og ved at udnytte CoPilot vil det ikke kun skabe mere bandwidth, men også hurtigere beslutningsprocesser, hvilket forbedrer effekten af prissætningsstrategier.

To vigtige ting at forstå om Pricefx CoPilot:

1. Kundens data beholdes fuldstændigt privat og sikret. Vi har aldrig (og vil aldrig) delt data mellem vores kunder, og vi bygger vores egen interne LLM-kapaciteter specifikt til Prissætningsområdet, ikke ved at ringe til en offentligt tilgængelig GenAI.
2. Investering i datagrundlaget er et afgørende første skridt. Som med alle analyser og AI, vil indsigt kun være så god som kvaliteten af den underliggende data. Pricefx arbejder med kunderne for at infusere deres platform med de mest relevante data først og bringe op dashboards, der fremhæver muligheder, både fra et dataintegritets- og et prissætningspraktisk perspektiv.

I forhold til fremtidige udviklinger: GenAI’s fleksibilitet er virkelig dens styrke. Vi forventer ikke kun at gøre CoPilot “klogere” ved at udnytte anbefalinger fra Optimerings-AI, men også at låse op for yderligere funktioner på tværs af en virksomheds prissætningsøkosystem, fra at demokratisere data og foreslå arkitektoniske forbedringer til at optimere prissætningskommunikation med forskellige interessenter.

Medens AI-drevet automation tilbyder betydelige fordele, hvor giver Pricefx mulighed for menneskelig oversigt for at sikre overensstemmelse med strategiske virksomheds mål?

Til sidst er vores mål med PricingAI at give prissætningspraktikeren mere kontrol over deres beslutninger.

Vi designer arbejdsgangen til at give indsigt i hvert trin af processen – en bruger starter med at definere omfanget af deres analyse og ser straks statistik, der bekræfter, hvilke data der skal analyseres. Nogen initial AI køres for at give indsigt i prissætningsfaktorer; brugeren gennemgår output og sætter parametre for den endelige optimering. Fordi AI-drevet platform accelererer og automatiserer komplekse dataforarbejdninger, kan hele processen køres, gennemgås, justeres og gentages flere gange om dagen. Og ved ikke at behøve en “datavidenskabsmand i midten” kan prissætningspraktikere uafhængigt forstå, hvordan forskellige strategier kan bruges til at opnå virksomheds mål.

AI fremhæver ofte profitmaximering, men mange virksomheder prioriterer også bæredygtig, langsigtsværkende vækst. Hvordan hjælper Pricefx kunder med at balancere disse mål?

Næsten alle Pricefx-kunder balancerer multiple mål – de ønsker at øge deres salg og “vindingsrate”, mens de beskytter deres margener, og samtidig skabe en prissætningsarkitektur, der opretholder nøgleforhold og konsekvens. Pricefx’s PricingAI-løsninger er designet til at hjælpe kunder med at nå denne balance og have mulighed for at forstå det forventede resultat af forskellige strategier. Et kraftfuldt eksempel er vores Price Waterfall-optimering, der udnytter Multi-Agent AI (MAAI) til at optimere listepriser, rabatter, incitamenter og andre faktorer på samme tid, given en række mål og begrænsninger.

Hvad er Pricefx’s langsigtsvision for AI-drevet prissætning, og hvordan planlægger virksomheden at udvikle sine strategier for at møde fremtidige behov og teknologiske fremskridt i årene fremover?

Vores vision gennem årene har været at gøre PricingAI-videnskab tilgængelig for prissætningspraktikere, der ikke nødvendigvis er datavidenskabs-eksperter. Vi sigter mod at forskning og investere i fremtidig AI-teknologi relateret til prissætning, men også erkender, at avanceret videnskab er mest effektiv, når den opereres og forbruges af dem, der forstår prissætningsstrategi.

Nogle eksempler på, hvordan vi forventer, at vores strategi vil udvikle sig:

• At analysere og forbedre brugeroplevelsen med hurtig produktudviklingseksperimenter
• At udvikle, hvordan data indfanges, valideres, harmoniseres og forbedres for at maksimere værdi
• At udnytte AI til at supplere træning, support og konsulenttjenester ved at proaktivt identificere huller
• Og (selvfølgelig) at udvide vores GenAI CoPilot til at omfatte en bredere, mere sofistikeret række af prissætnings-spørgsmål

Men… vi erkender også, at mulighederne for AI er begrænsede kun af vores kollektive imagination – vi ser frem til at samarbejde med kunder og partnere for at låse op for det fulde potentiale i PricingAI!

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Pricefx.