価格を科学的に最適化することで得られる効果とは？
価格最適化とは、データを活用して製品の最適な価格を決定するプロセスのことを指します。文章だけを見るとシンプルですが、ビジネス・ケースに当てはめてみると、非常に奥の深いトピックになります。
価格の設定には、まず目的が必要になります。市場シェアを高めたいのでしょうか、できる限り高い利益を得たいのでしょうか、それとも、在庫を処分しながら利益を確保したいのでしょうか。どのような目的であったとしても、データとアルゴリズムを活用すれば、顧客・市場・タイミングに合わせて最適な販売価格を決めることができます。
すべての始まりはデータから
データとアルゴリズムを活用するには、何から始めれば良いでしょうか。そのためには、まず、良質でクリーンなデータが必要になります。そのデータを用意することで、価格の変動によって需要と供給にどのくらい影響があったのかを知ることができます。例えば、前回の価格変更で起きた事象をデータから分析することで、得意先X社は購入数が大幅に減少し、Y社は購入数の減少がわずかだったことや、Z社は同じペースで購入し続けたことが分かるかもしれません。
そして、それぞれのお客様のデータを把握できれば、目標を達成するために設定すべき価格を判断できるようになります。ソフトウェアを使えば、利益を確保できる価格範囲、顧客の行動モデル、目標（およびその相対的な優先順位）、そして制約条件（限られた在庫数や生産量、競合他社の価格など）を入力するだけで結果の予測ができるようになります。それを何パターンも繰り返し、目標に近づけていきます。顧客や商品の数が多いほど制約条件やパターンが多くなり、価格最適化の計算も複雑になるので、自動化ツールを活用することをおすすめします。
また、価格への感度の高さに基づいてお客様をグループ化することで、価格設定のプロセスが管理しやすくなります。例えば、挙動が似ているお客様をグループ化することで、そのグループの価格設定をまとめて行えるようになり、それによって業務時間が短縮できます。このグループ化（セグメンテーション）を行うには、「類似性」を定義して、お客様の属性を判断する必要があるため、繰り返しになりますがツールを活用したほうが良いでしょう。
類似属性に基づいて顧客をグループ化する重要性とは？
新規のお客様に対して適切な価格を提示する場合にも、顧客のグループ化が重要な役割を果たします。類似するお客様と比較することで、新規のお客様がその価格に対してどのような反応をするかを予測できるからです。既存のお客様との共通属性に基づいて新規のお客様を既存のグループに当てはめて、そのグループに設定された最適な価格を新規のお客様に対しても提案できるようになります。このように、価格最適化は既存のお客様に対するプライシングだけでなく、新規のお客様から得る利益の最大化にもつなげることができます。
価格最適化の最大の特徴は、一度その仕組みを導入してしまえば、既存の取引であっても、そこから利益を得る機会を見つけることが可能になり、すぐに元が取れることにあります。ツールを活用すれば、取引で利益の取りこぼしが発生する心配もありません。そして、価格を最適化とは単に価格を調整するだけなので、追加のコストやプロモーションが発生しません。しかも、売上への影響もなく、利益を押し上げることができるのです。
データサイエンスは決して難解ではない
データサイエンスは決して難解なわけではなく、専門家でなくても、プライシングに適用することができます。また、Vistexを活用すれば、これまでは予算が豊富にある企業しか採用できていなかったデータを活用したプライシングを比較的予算を掛けずに実行できるようになります。プライシングや価格分析についてご興味のある方は、下記よりお問い合わせください: