Comment gérer la tarification basée sur l'IA lorsque la précision est essentielle
L’IA générative a révolutionné plusieurs secteurs en offrant des outils avancés pour extraire des informations à partir d’ensembles de données complexes. En matière de tarification, cette technologie transformatrice est très prometteuse pour identifier les opportunités de révision des prix et optimiser les stratégies. Cependant, l’application de l’IA générative à la tarification comporte son propre lot de défis, nécessitant une réflexion approfondie sur la structure, l’interprétation et l’intégration des données.
Dans ce blog, j'explorerai le potentiel de l'IA générative en matière de tarification, les obstacles auxquels vous êtes confrontés et les solutions pour les surmonter pour une exécution efficace.
L’IA générative est-elle la clé principale ?
L’IA générative, en particulier lorsqu’elle est intégrée aux chatbots, fournit des réponses directes aux requêtes des utilisateurs. En tant que data scientist, je peux vous assurer que lorsque vous regardez « derrière la porte », le processus est plus compliqué qu’il n’y paraît. Cette figure montre une façon dont le processus pourrait se dérouler :
La question de l'utilisateur est traduite en une requête SQL équivalente, qui est exécutée indépendamment puis fusionnée dans la réponse avant d'être transmise à l'utilisateur. Cette approche offre 3 avantages distincts pour la tarification des applications :
- Les données sensibles restent sécurisées car elles n’ont pas besoin d’être transmises à la plateforme d’IA générative.
- Minimiser le nombre de jetons traités réduit les coûts d’exploitation.
- L'utilisation de serveurs SQL garantit que les calculs complexes sont effectués efficacement sans surcharger la plateforme d'IA.
Ces avantages font de l’IA générative un outil précieux pour analyser de grands ensembles de données et découvrir des informations exploitables sur les prix.
Un défi majeur en informatique
Les ordinateurs, y compris les plateformes d’IA générative, sont intrinsèquement confrontés à l’ambiguïté. Dans les applications traditionnelles avec des instructions codées directement, l’ambiguïté entraînerait un échec d’exécution directe. Cependant, dans l’IA générative, les échecs sont moins évidents et nécessitent une gestion prudente pour éviter des résultats inexacts. Les applications de tarification, où la précision est essentielle, laissent peu de place à l’erreur. Pour atténuer ce problème, des garde-fous appropriés doivent être mis en place et les données doivent être structurées et annotées pour éliminer toute ambiguïté et garantir des résultats fiables.
Voyons quelques exemples de ce qui peut mal se passer lorsque nous posons une question simple comme « Quel est le produit le plus cher ? » si seules les données de transaction suivantes sont fournies :
La plateforme d'IA devinera simplement quelle colonne utiliser et ce que l'on entend par « la plus chère », puis renverra la requête suivante :
Toutefois, cela ne correspond peut-être pas au résultat souhaité : le prix catalogue est utilisé au lieu du prix net, et le calcul est basé sur une transaction unitaire plutôt que sur un prix pondéré en fonction de la quantité, ce qui serait plus approprié dans ce contexte. Cela souligne l’importance de compléter les données avec un dictionnaire de données complet qui fournit des définitions de champs précises et suffisamment claires pour que même un ordinateur puisse les interpréter et les appliquer avec précision.
Une question similaire se pose lorsqu’il s’agit de déterminer le produit le plus vendu en fonction du chiffre d’affaires. Si l'agent IA sélectionne la colonne du prix catalogue au lieu de la colonne du prix net, le résultat sera inexact. Pour atténuer ce risque, des valeurs précalculées doivent être utilisées pour les mesures critiques telles que les revenus, minimisant ainsi la possibilité d’erreurs et garantissant des résultats fiables.
Exploitez la puissance des données prêtes pour l'IA
Ces exemples sont volontairement basiques, mais même les questions les plus simples peuvent être très ambiguës. Par exemple, s’interroger sur les tendances en matière de revenus soulève la question de savoir ce qui constitue exactement une « tendance » ? Faites-vous référence aux variations d’une année sur l’autre ou à une analyse statistique où la signification de la pente indique si les revenus « augmentent », « restent stables » ou « diminuent » ?
Une solution pratique que je recommande est de créer des tables subsidiaires à partir de l’ensemble de données de transaction qui intègrent des garde-fous clairs et des options de configuration. Ces tableaux définissent avec précision des concepts tels que les tendances, précisent le niveau (par exemple, le produit ou le groupe de produits) des actions de tarification et définissent des limites clés pour des mesures telles que l'élasticité et l'efficacité des prix, garantissant ainsi une interprétation cohérente et précise.
L’IA générative est un outil puissant, mais elle a ses limites : elle ne peut pas répondre à des questions véritablement ambiguës. Pour l'utiliser avec succès dans les applications de tarification, il est nécessaire :
- Que les données soient structurées et annotées avec des définitions claires. Un dictionnaire de données très précis devrait définir explicitement chaque champ, comme « prix net » ou « prix catalogue ».
- Les quantités clés doivent être précalculées ou fournies via des API externes plutôt que de s’appuyer uniquement sur des plateformes d’IA génératives. Cela minimise les erreurs et augmente la fiabilité des résultats.
Une dernière pensée :Je pense qu’il est important de noter que l’IA générative n’est pas une solution autonome. Il complète les techniques de tarification standard en améliorant la prise de décision et en fournissant des informations plus approfondies. Des solutions permettant à l’utilisateur de configurer explicitement les paramètres clés et d’éviter les comportements indésirables seront toujours nécessaires. Est-il temps d’explorer comment l’IA générative peut révolutionner votre stratégie de tarification ?