Suzanne Valentine, Giám đốc PricingAI tại Pricefx – Loạt Phỏng Vấn

Suzanne Valentine đã được bổ nhiệm làm Giám đốc PricingAI tại Pricefx. Trong vai trò này, cô sẽ giám sát một đội các nhà khoa học định giá, tập trung vào việc cung cấp giá trị cho khách hàng thông qua các chiến lược định giá sáng tạo. Valentine có hơn 25 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp và phân tích thương mại điện tử dựa trên trí tuệ nhân tạo. Vai trò trước đây của cô là Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu tại Meta, nơi cô lãnh đạo các đội từ 30 đến 100 nhà khoa học dữ liệu, hướng dẫn chiến lược và đánh giá hiệu quả của các sáng kiến nhằm tăng cường việc áp dụng sản phẩm quảng cáo của Meta.

Pricefx cung cấp phần mềm quản lý và tối ưu hóa định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để đơn giản hóa các chiến lược định giá, từ việc đặt giá cơ bản đến tối đa hóa lợi nhuận. Nền tảng này cho phép các doanh nghiệp cải thiện lợi nhuận, tăng cường biên độ và đạt được kết quả thỏa thuận tốt hơn.

Giải pháp “PricingAI” của công ty kết hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh tiên tiến, cung cấp thông tin định giá cá nhân hóa, giao diện trò chuyện trực quan và khả năng tối ưu hóa nhanh chóng. Pricefx tập trung vào việc đơn giản hóa và hiện đại hóa các quy trình định giá để giúp các doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh và đạt được thành công có thể đo lường được.

Làm thế nào trí tuệ nhân tạo đang biến đổi cảnh quan định giá cho các công ty lớn, và những cơ hội độc đáo nào nó mang lại cho việc tối ưu hóa các chiến lược định giá?

Ngành học về định giá bao gồm việc phân tích các mẫu nhu cầu của người tiêu dùng, hiểu đối thủ cạnh tranh, cá nhân hóa và/hoặc tối ưu hóa giá, và làm cho định giá trở nên động hơn thông qua tự động hóa dựa trên các yếu tố như sự thay đổi nhu cầu và mức tồn kho. Các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các công ty khả năng tổng hợp, phân tích và tận dụng lượng dữ liệu lớn (cấu trúc và không cấu trúc) để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và nhanh hơn. Nhiều quyết định định giá được thực hiện bằng cách sử dụng ít nhất một số dữ liệu ngày nay, nhưng việc sử dụng thường xuyên trí tuệ nhân tạo không chỉ làm cho các phân tích trở nên toàn diện và có thể mở rộng hơn mà còn giúp khám phá các thông tin chi tiết.

Ví dụ, một nhu cầu định giá phổ biến là đặt giá để tối đa hóa nhu cầu (bán hàng) trong khi duy trì biên độ lợi nhuận. PricingAI bắt đầu bằng cách làm sáng tỏ các mẫu trong dữ liệu và lượng hóa tác động của cả các yếu tố đã biết và chưa biết ảnh hưởng đến nhu cầu. Với nền tảng này, có thể dự đoán kết quả dưới các kịch bản khác nhau, điều này cho phép tối ưu hóa thực sự để đáp ứng mục tiêu kinh doanh.

Minh bạch thường là điều cần thiết để xây dựng niềm tin của người dùng vào các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo. Làm thế nào Pricefx đạt được sự minh bạch này, và tại sao nó lại quan trọng cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo thành công trong định giá?

Xử lý và phân tích dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ là rất quan trọng trong môi trường cạnh tranh ngày nay. Nhưng nếu không có sự hiểu biết và tầm nhìn vào cách các khuyến nghị được đưa ra, người dùng có thể sẽ không phát triển niềm tin vào phần mềm định giá, và có thể quay lại cách “cũ” của việc đưa ra quyết định. Lý tưởng nhất, sự minh bạch trong PricingAI bao gồm cả các kỹ thuật được thực hiện và trải nghiệm người dùng.

Về các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo: Pricefx sử dụng nhiều cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu của vấn đề, sự minh bạch của thuật toán và độ hạt của kết quả. Đối với tối ưu hóa, Pricefx thường dựa vào các thuật toán Học tăng cường (Trí tuệ nhân tạo đa tác nhân) độc đáo được phát triển và cải tiến trong nhiều năm. Với cách tiếp cận này, các mục tiêu và hạn chế định giá được định nghĩa trong một khuôn khổ kinh doanh thân thiện với người dùng, và sau đó các khuyến nghị được hiển thị rõ ràng cho người dùng bằng cách hiển thị tương tác giữa các mục tiêu và các hạn chế đó.

Pricefx cũng có một triết lý “hộp kính” khi nói đến trải nghiệm người dùng. Nhiều phân tích và tóm tắt được cung cấp theo mặc định, nhưng người dùng có thể dễ dàng đi sâu vào các bảng nguồn và thậm chí xem và tùy chỉnh mã nguồn. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo trực quan và sự minh bạch đầy đủ từ dữ liệu thô đến các khuyến nghị xây dựng sự tự tin cần thiết ở người dùng kinh doanh, dẫn đến sự tin tưởng vào các khuyến nghị.

Pricefx cho phép khách hàng sử dụng khoa học dữ liệu của riêng họ trong khuôn khổ trí tuệ nhân tạo của công ty. Làm thế nào sự linh hoạt này ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và ROI dài hạn?

Một thách thức trong việc áp dụng bất kỳ giải pháp phần mềm là thuyết phục người dùng của một giải pháp hiện có, và hầu hết khách hàng tiềm năng và hiện tại của chúng tôi đã đầu tư vào người, quy trình và công cụ trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi muốn nền tảng Pricefx trở thành điểm đến chính cho các nhóm định giá vì nó tổng hợp và bảo mật liên tục dữ liệu chính của họ… vì vậy chúng tôi thực sự khuyến khích khách hàng của chúng tôi “mang theo” khoa học của riêng họ đến nền tảng.

Chúng tôi thấy một loạt các cách thức này trong thực tế – một số khách hàng bắt đầu với một bộ tăng tốc hiện có và tùy chỉnh nó, một số khách hàng tận dụng “gạch khoa học” đi kèm với nền tảng (như Đàn hồi đa yếu tố, Phân cụm và Tương tự sản phẩm), và một số khách hàng tích hợp mã hiện có thông qua khuôn khổ Lớp mô hình của chúng tôi. Chúng tôi tin rằng cách tiếp cận này có thể tăng cường sự hài lòng của khách hàng và ROI, chính xác vì chúng tôi có thể phát triển và tiến hóa cùng với một tổ chức.

Pricefx gợi ý rằng khách hàng có thể thấy ROI lên đến 70 lần trong năm đầu tiên. Những yếu tố nào trong phần mềm trí tuệ nhân tạo đóng góp vào việc đạt được ROI tiềm năng cao như vậy, và ROI thường được đo lường như thế nào trong những trường hợp này?

Trước hết, việc tính toán ROI khá đơn giản: khách hàng của chúng tôi xem xét mức độ cải thiện biên độ lợi nhuận so với chi phí triển khai phần mềm trí tuệ nhân tạo. Broadly, ROI đạt được thông qua phần mềm định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể được quy cho việc tổng hợp toàn diện dữ liệu liên quan và tận dụng nó để đưa ra quyết định định giá tốt hơn.

Nhưng có một số cách thức này có thể biểu hiện trong thực tế — các quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo bao gồm các thay đổi như tăng tỷ lệ thắng thầu bằng cách hiểu những gì ảnh hưởng đến độ nhạy cảm về giá theo loại khách hàng, địa lý và dòng sản phẩm, và bằng cách cải thiện biên độ bằng cách xác định hệ thống các ngoại lệ về định giá, tuân thủ các quy tắc mong muốn và tối ưu hóa giá. Đôi khi, ROI cải thiện cũng đến từ hiệu quả trong quy trình định giá, giảm chi phí hoạt động và cho phép mô phỏng nhanh chóng tác động của các thay đổi trong chiến lược. Gián tiếp, phần mềm trí tuệ nhân tạo thậm chí có thể cải thiện giá trị khách hàng suốt đời bằng cách đảm bảo rằng các chiến lược định giá được tùy chỉnh để khuyến khích mối quan hệ lâu dài.

Để đảm bảo rằng khách hàng của chúng tôi hiểu giá trị họ nhận được từ phần mềm trí tuệ nhân tạo, Pricefx cung cấp một sự kết hợp của báo cáo và bảng điều khiển cung cấp sự hiểu biết và minh bạch cần thiết.

Trong việc phục vụ các lĩnh vực đa dạng như sản xuất và năng lượng, làm thế nào trí tuệ nhân tạo của Pricefx thích nghi để đáp ứng các yêu cầu ngành cụ thể và giải quyết các thách thức định giá độc đáo?

Có một số khối xây dựng chung mang lại lợi ích cho tất cả các ngành, chẳng hạn như có một nền tảng linh hoạt và có thể mở rộng để thu thập không chỉ dữ liệu nội bộ mà còn các tín hiệu ngoại部 quan trọng, chẳng hạn như biến động thị trường, tiến bộ công nghệ và nhu cầu tiêu dùng thay đổi. Và các khoản đầu tư của chúng tôi vào công nghệ trí tuệ nhân tạo được lựa chọn cẩn thận và thử nghiệm để cung cấp độ chính xác và ổn định cho một loạt các vấn đề kinh doanh.

Đó nói, rõ ràng có sự khác biệt trong các yếu tố định giá trên các lĩnh vực và ngành. Pricefx đã nuôi dưỡng một đội chuyên gia ngành có kinh nghiệm trực tiếp với các ngành chúng tôi phục vụ – những chuyên gia này bao gồm các Chiến lược Giải pháp và Thực hiện, và làm việc chặt chẽ với Đội sản phẩm để dịch các nhu cầu độc đáo thành các yêu cầu cụ thể. Phần mềm này rất có thể cấu hình, và chúng tôi làm việc với từng khách hàng để quy định một giải pháp có thể được thực hiện nhanh chóng nhưng cũng phù hợp với các quy trình độc đáo. Hệ sinh thái đối tác của chúng tôi cũng vô giá trong việc mang lại chuyên môn thiết kế giải pháp cụ thể của ngành cho khách hàng của chúng tôi.

Một hội đồng trí tuệ nhân tạo nội bộ được thành lập để tích hợp trí tuệ nhân tạo trên các hoạt động của Pricefx. Vai trò của hội đồng này là gì, và làm thế nào nó phù hợp với chiến lược sản phẩm và kinh doanh của công ty?

Là nhà cung cấp phần mềm trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là chúng tôi phải theo kịp sự tiến bộ của công nghệ ngành. Chúng tôi cũng muốn đảm bảo rằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo nội bộ của chúng tôi tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới nhưng cũng kết hợp các thực tiễn có trách nhiệm, chẳng hạn như minh bạch, quyền riêng tư, bảo mật, công bằng và sử dụng bền vững tài nguyên. Hội đồng trí tuệ nhân tạo của chúng tôi đưa together các chuyên gia trí tuệ nhân tạo và lãnh đạo để có các cuộc thảo luận cởi mở về lợi ích và các cảnh báo tiềm ẩn khi chúng tôi tiếp tục chấp nhận trí tuệ nhân tạo.

Pricefx CoPilot, tích hợp GenAI cho thông tin dữ liệu trò chuyện, nhằm cải thiện quyết định định giá. Tác động của tính năng này đối với việc ra quyết định của khách hàng là gì, và những phát triển nào được lên kế hoạch cho tương lai?

Pricefx Copilot là một sự tiến hóa tự nhiên cho bộ sản phẩm của chúng tôi, xây dựng trên nền tảng tối ưu hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo mà chúng tôi cung cấp cho các nhóm và lãnh đạo định giá.

Sau khi triển khai, nền tảng Pricefx triển khai trí tuệ nhân tạo dự đoán và quy định để liên tục hiển thị thông tin chi tiết. Người dùng mạnh của các dịch vụ Pricefx trở nên thành thạo trong việc tận dụng những thông tin chi tiết này… và thường việc khám phá của họ chỉ bị giới hạn bởi số giờ có sẵn trên đội của họ. Tầm nhìn của chúng tôi là Copilot sẽ đóng vai trò nhà phân tích tốt nhất có thể được đào tạo trên dữ liệu và quy trình kinh doanh của bạn, cho phép các chuyên gia định giá đặt câu hỏi cho nền tảng với các lệnh tự nhiên như “Khách hàng nào là khách hàng có lợi nhuận nhất và ít nhất của tôi trong quý này?” Copilot sẽ không chỉ đưa lại câu trả lời nhanh chóng và toàn diện mà còn đưa ra đề xuất về hành động tiếp theo mà họ có thể thực hiện. Điều này giải phóng các chuyên gia định giá tập trung vào các yếu tố chiến lược hơn của định giá trong khi Copilot xử lý các nhiệm vụ thường xuyên và đóng vai trò giao diện với phân tích dữ liệu. Và việc tận dụng Copilot sẽ không chỉ tạo ra nhiều băng thông hơn mà cuối cùng sẽ tăng tốc quá trình ra quyết định, do đó cải thiện hiệu quả của các chiến lược định giá.

Hai điều quan trọng cần hiểu về Pricefx Copilot:

1. Dữ liệu khách hàng được giữ hoàn toàn riêng tư và bảo mật. Chúng tôi chưa bao giờ (và sẽ không bao giờ) chia sẻ dữ liệu trên các khách hàng của chúng tôi, và chúng tôi đang xây dựng khả năng LLM nội bộ riêng của mình dành riêng cho không gian định giá, không gọi đến GenAI công khai.
2. Đầu tư vào nền tảng dữ liệu là một bước quan trọng đầu tiên. Giống như tất cả các phân tích và trí tuệ nhân tạo, thông tin chi tiết sẽ chỉ tốt như chất lượng của dữ liệu cơ bản. Pricefx làm việc với khách hàng của mình để infuse nền tảng của họ với dữ liệu liên quan nhất và đưa lên các bảng điều khiển突出 cơ hội, cả từ góc độ tính toàn vẹn của dữ liệu và góc độ thực hành định giá.

Về các phát triển trong tương lai: Sự đa năng của GenAI thực sự là điểm mạnh của nó. Chúng tôi dự kiến sẽ không chỉ làm cho Copilot “thông minh” hơn bằng cách tận dụng các khuyến nghị từ Trí tuệ nhân tạo Tối ưu hóa mà còn mở khóa các khả năng bổ sung trên toàn bộ hệ sinh thái định giá của một công ty, từ việc dân chủ hóa dữ liệu và đề xuất cải tiến kiến trúc đến tối ưu hóa giao tiếp định giá với các bên liên quan khác nhau.

Trong khi tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều lợi thế đáng kể, Pricefx cho phép giám sát của con người ở đâu để đảm bảo sự phù hợp với các mục tiêu chiến lược của công ty?

Cuối cùng, mục tiêu của chúng tôi với PricingAI là cung cấp cho người hành nghề định giá nhiều quyền kiểm soát hơn đối với việc ra quyết định của họ.

Chúng tôi thiết kế quy trình làm việc để cho phép tầm nhìn vào từng phần của quy trình – người dùng bắt đầu bằng cách định nghĩa phạm vi phân tích của họ và ngay lập tức thấy thống kê xác nhận dữ liệu nào sẽ được phân tích. Một số trí tuệ nhân tạo ban đầu được chạy để cung cấp thông tin chi tiết về các yếu tố định giá; người dùng xem xét đầu ra và đặt tham số cho tối ưu hóa cuối cùng. Vì nền tảng dựa trên trí tuệ nhân tạo tăng tốc và tự động hóa quá trình xử lý dữ liệu phức tạp, toàn bộ quy trình này có thể được chạy, xem xét, điều chỉnh và lặp lại nhiều lần trong một ngày. Và bằng cách không cần một “nhà khoa học dữ liệu ở giữa”, các chuyên gia định giá có thể độc lập hiểu cách các chiến lược khác nhau có thể được sử dụng để đáp ứng mục tiêu công ty.

Trí tuệ nhân tạo thường nhấn mạnh việc tối đa hóa lợi nhuận, nhưng nhiều công ty cũng ưu tiên sự phát triển bền vững, lâu dài. Làm thế nào Pricefx giúp khách hàng cân bằng các mục tiêu này?

Đầu tiên, hầu hết khách hàng của Pricefx đều cân bằng nhiều mục tiêu – họ muốn tăng doanh thu và “Tỷ lệ thắng thầu” trong khi bảo vệ biên độ lợi nhuận của họ, tất cả trong khi tạo ra một kiến trúc định giá duy trì các mối quan hệ quan trọng và nhất quán. Các giải pháp PricingAI của Pricefx được thiết kế để hỗ trợ khách hàng trong việc đạt được sự cân bằng này và có khả năng hiểu kết quả dự kiến của các chiến lược khác nhau. Một ví dụ mạnh mẽ là Tối ưu hóa Thác định giá của chúng tôi, tận dụng Trí tuệ nhân tạo Đa tác nhân (MAAI) để tối ưu hóa đồng thời giá danh sách, giảm giá, khuyến mãi và các yếu tố khác cho một tập hợp các mục tiêu và hạn chế.

Pricefx có tầm nhìn lâu dài nào cho định giá dựa trên trí tuệ nhân tạo, và công ty dự định sẽ phát triển chiến lược của mình như thế nào để đáp ứng các nhu cầu mới nổi và tiến bộ công nghệ trong những năm tới?

Tầm nhìn của chúng tôi trong những năm qua đã là làm cho khoa học PricingAI trở nên dễ tiếp cận với các chuyên gia định giá không nhất thiết phải là chuyên gia khoa học dữ liệu. Chúng tôi nhằm nghiên cứu và đầu tư vào công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nổi liên quan đến định giá, nhưng cũng nhận ra rằng khoa học tinh vi nhất có tác động khi được vận hành và tiêu thụ bởi những người hiểu chiến lược định giá.

Một số ví dụ về cách chúng tôi dự kiến chiến lược của mình sẽ phát triển:

• Phân tích và cải thiện trải nghiệm người dùng với thí nghiệm thiết kế sản phẩm nhanh chóng
• Phát triển cách dữ liệu được tiêu thụ, xác thực, hòa hợp và nâng cao để tối đa hóa giá trị
• Sử dụng trí tuệ nhân tạo để bổ sung đào tạo, hỗ trợ và tư vấn bằng cách xác định các khoảng trống một cách chủ động
• Và (tất nhiên) mở rộng GenAI Copilot của chúng tôi để hiểu một tập hợp rộng lớn và tinh vi hơn của các câu hỏi định giá

Nhưng… chúng tôi cũng nhận ra rằng các cơ hội cho trí tuệ nhân tạo bị giới hạn chỉ bởi sự tưởng tượng tập thể của chúng tôi – chúng tôi mong đợi hợp tác với khách hàng và đối tác để mở khóa toàn bộ tiềm năng của PricingAI!

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Pricefx.