Comment l'intelligence artificielle crée de réels profits pour les fabricants

Les modèles de tarification automatisés qui utilisent l'intelligence artificielle peuvent aider les fabricants à mieux comprendre la fluctuation des coûts et les préférences d'achat.

Pour suivre le mouvement constant du secteur industriel, les fabricants doivent adopter des stratégies d'investissement axées sur la technologie qui vont au-delà des logiciels traditionnels et des équipements d'automatisation. Il s'agit de tirer parti de nombreuses technologies améliorées par le marché industriel et de les appliquer de manière à améliorer les stratégies de tarification et d'approvisionnement.

Richard Blatcher, responsable principal des solutions industrielles pour l'industrie automobile et la fabrication industrielle chez le fournisseur de logiciels basés sur le cloud PROS, s'est récemment entretenu avec nous pour partager ses réflexions sur la manière dont la vision artificielle, l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive peuvent jouer un rôle clé pour garantir la compétitivité et la rentabilité des fabricants.

Jeff Reinke, directeur éditorial de l'IEN : En raison des pressions concurrentielles et de la fluctuation des coûts des matériaux, la fixation des prix peut être une question délicate pour certains fabricants. Selon vous, quel est le point de départ de la conversation lorsque l'on cherche à intégrer des stratégies de tarification en temps réel ?

Richard Blatcher, PROS : Cela commence par un examen interne des données existantes. Alors que nous nous enfonçons dans ce que beaucoup appellent la quatrième révolution industrielle, il ne fait aucun doute que les données sont l'un des actifs les plus précieux pour fixer les prix. Malgré les volumes massifs de données que les fabricants ont à portée de main, beaucoup ont également la possibilité de mieux gérer cet actif grâce à une plus grande puissance de calcul brute. La dernière étape pour les fabricants est la capacité à transformer les données en informations et en perspectives exploitables.

Si les fabricants savent que la fixation des prix est un élément essentiel de leur compétitivité et de leur rentabilité, ils ne savent peut-être pas encore très bien comment en prendre le contrôle et la gérer comme un atout stratégique, et ce pour un certain nombre de raisons, notamment la fragmentation du marché, la fluctuation des coûts des matériaux, l'évolution des canaux de vente et l'amenuisement des marges.

Simultanément, les fabricants souhaitent naturellement améliorer leurs relations avec les clients en comprenant les modes de consommation et les préférences d'achat. L'un des moyens les plus efficaces consiste à déployer des modèles de tarification automatisés qui utilisent l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et la tarification dynamique en temps réel.

Ces technologies sont conçues non seulement pour aider les fabricants à réagir aux changements rapides qui ont une incidence sur les prix, mais aussi pour permettre une meilleure interprétation et une meilleure analyse des données afin de personnaliser les expériences pour leurs clients.

JR : Quelles sont les données qui, le plus souvent, ne sont pas disponibles ou ne sont pas correctement gérées lorsque les fabricants cherchent à mettre en œuvre cette approche de la tarification ?

RB : Les fabricants se trouvent souvent dans l'incapacité d'obtenir des prix de marché actualisés pour un produit donné, ou d'optimiser les prix pour ce client au point d'achat. La possibilité de mettre à jour les prix plus fréquemment en utilisant des données en temps réel est ce qui leur donnera le plus d'avantages.
La transparence totale des prix dans un environnement en temps réel échappe souvent aux fabricants, notamment en raison des fluctuations des coûts des matières premières, des modèles de tarification concurrentiels et du retour d'information des partenaires de distribution. Ce dernier point a tendance à être le plus grand angle mort des données de fabrication.
Lorsque les fabricants ne sont pas en mesure d'identifier la manière dont les tiers fixent les prix de leurs produits et services, il devient plus difficile de gérer les prix du marché et de garantir des expériences d'achat cohérentes. Une approche commerciale moderne utilisant la tarification dynamique et l'analyse prédictive génère une plus grande transparence dans la tarification globale.

L'"effet Amazon" a bouleversé le marché en permettant aux entreprises et aux consommateurs de mieux comprendre la disponibilité d'un produit, son prix et la date à laquelle ils peuvent s'attendre à le recevoir. Un enseignement important pour les fabricants est que l'"effet Amazon" n'aurait pas pu se produire sans données et sans la capacité de transformer les données en informations exploitables qui améliorent les marges, tout en offrant une excellente expérience au client.

JR : Quels sont les facteurs du marché qui, selon vous, constituent le plus d'obstacles à des stratégies de prix qui garantissent la compétitivité ? La rentabilité ?

RB : Rentabilité : Malgré la volatilité des matières premières, certaines entreprises n'actualisent leurs prix que tous les trimestres, voire tous les ans, et vendent à ce prix statique pendant cette période. Cette résistance à des modèles de tarification plus fluides constitue un obstacle majeur à la maîtrise de la rentabilité.
Si le prix d'une matière première baisse, un fabricant fonctionnant selon un modèle de tarification annuelle risque de perdre du terrain face à des concurrents capables de proposer un prix plus bas. À l'inverse, si le prix augmente, les fabricants risquent de perdre des revenus. La technologie de tarification alimentée par l'apprentissage automatique et la science de la tarification dynamique donne aux fabricants les outils pour ajuster leurs prix à la performance du marché en temps réel.
Compétitivité : Nous voyons de nombreux clients B2B passer à des pratiques de vente B2C en raison de l'accès à des données en temps réel. Pour offrir le niveau de transparence que les clients attendent, tout revient aux données. Les fabricants ont besoin d'une visibilité complète sur le parcours de l'acheteur de bout en bout. Ils peuvent obtenir cette visibilité en accédant à des outils qui automatisent l'information et fixent avec précision le prix de leurs produits et services en temps réel.

JR : La sécurité devient une préoccupation de plus en plus importante, en particulier avec les plateformes logicielles basées sur l'informatique en nuage. Pourriez-vous décrire brièvement l'approche adoptée par PROS en matière de cybersécurité ?

RB : PROS fonctionne conformément à la certification mondiale ISO/IEC 27001 : 2013, la norme la plus prestigieuse de l'industrie en matière de gestion de la sécurité de l'information. Les exigences de l'ISO en matière de certification sont extrêmement rigoureuses.

JR : À l'avenir, quelle est la technologie qui, selon vous, aura le plus d'impact sur les achats des fabricants ?

RB : Nous considérons l'IA comme le plus grand changement dans le domaine de la tarification dans un avenir prévisible. L'IA représente la base de l'amélioration des processus critiques tout au long du cycle de vie du produit - de la conception, des essais et de la simulation à la compréhension de l'efficacité de l'usine grâce aux données d'ingénierie.
Le volume de données à lui seul exige la puissance de calcul et de traitement de l'IA pour aider les fabricants à suivre l'évolution des modèles commerciaux et des facteurs de marché dans lesquels ils opèrent. Les connaissances fondées sur l'IA devraient permettre de rationaliser l'ensemble du parcours commercial, depuis l'approvisionnement en matières premières et la compréhension des coûts de production, jusqu'à la mise en œuvre d'une plus grande transparence des prix et la fourniture de la meilleure expérience client possible.
Les outils d'apprentissage automatique alimentés par la science de la tarification dynamique peuvent garantir que les produits des fabricants sont conçus, testés et commercialisés de la manière la plus rentable possible. Si l'on n'identifie pas les domaines dans lesquels les nouvelles technologies basées sur le cloud peuvent améliorer l'efficacité de l'entreprise, les clients risquent de se tourner vers d'autres entreprises.

L'IA et l'apprentissage automatique donnent aux fabricants la possibilité de traduire les données en informations significatives et exploitables, qui peuvent à leur tour améliorer l'expérience client, renforcer la fidélité à la marque et augmenter les marges bénéficiaires.