ビル・ブリュースター氏はRevenue AnalyticsのCEOである。
不安定な時代において、多くのCEOは経費削減に注力する。彼らは組織再編、統合、自動化を行い、わずかなコスト削減を追求する。しかし私の経験では、CEOは往々にして自分たちが持つ最も強力なレバー、すなわち価格設定を見落としがちだ。
価格設定の未開拓の力
価格設定はしばしばバックオフィスに置き去りにされ、取締役会の優先事項ではなく管理業務として扱われている。しかし価格設定は単なる財務メカニズムではなく、価値の反映である。価格設定は収益性、市場ポジショニング、顧客の認識、競争力の強靭性を決定する上で重要だ。
コスト削減だけでは企業をある程度以上に成長させることはできない。利益率は縮小し、機会は失われ、競合他社はより速く動く。その間、企業は一貫性のない値引き、時代遅れの価格表、勘に頼った意思決定によって価値を漏出させている。最近、あるCEOと話したが、彼のチームは生産コストを数セント削減することに集中する一方で、営業担当者はたった一度のキー操作で最大50%の値引きを行う権限を持っていた。この矛盾は驚くべきものだ。どれほど優れた業務効率化を行っても、このような漏出を克服することはできない。
私の経験では、価格のわずかな改善でも、同等のコスト削減や販売量の増加よりも、はるかに大きな利益への影響をもたらすことができる。最近の調査もこれを裏付けている。Revenue Management Labsによる2024年エグゼクティブ価格設定調査では、AI対応の価格設定ツールに投資している企業は、そうでない企業よりも価格設定と売上の成果が強かったことが判明した。
AIがゲームを変える方法
私が考えるに、これまで欠けていたのは価格設定を戦略として運用する能力だ。歴史的に、価格設定はリスクが高いと見なされてきた。大幅な値上げを行い、顧客が離れないことを願い、それから1年待って再び行う。しかし、この「設定して忘れる」アプローチは過去の遺物だ。価格設定は年に一度の決定ではなく、動的で、反応性があり、継続的であるべきだ。
今日、AIと高度な分析技術がゲームを変え、価格設定を反応的なものから先見的なものへと移行させている。これらのシステムは需要シグナル、競合他社の動き、顧客行動をリアルタイムで取り込むことができる。年次調整の代わりに、企業は変化する状況に毎日対応できるようになる。
精度の可能性も同様に変革的だ。AI駆動の弾力性モデリングを使用すると、顧客がどこで値上げを最も受け入れやすいか、また小さな値下げがどこで販売量を解放できるかを明らかにすることができる。経営者はもはや直感や鈍器に頼る必要はなく、販売量や競争力を犠牲にすることなく利益率を高める精密な動きを行うことができる。
おそらく最も重要なのは、現代のAIは説明可能であることだ。これらのツールは「何を」だけでなく「なぜ」も含めた推奨事項を提供できる。透明で監査可能な洞察は、リーダーが断固とした行動を取るために必要な自信を構築できる。
これは人間の判断を置き換えることではない。それを強化することだ。ビジネスコンテキストでこの技術を適用して学んだことは、AIはスピードと規模を提供するために使用すべきであり、一方でリーダーと収益チームがコンテキスト、戦略、ストーリーテリングを提供するということだ。
後回しから優位性へ
価格設定はあまりにも頻繁に財務や運営部門に埋もれ、戦略から切り離されている。企業における価格設定を強化するには、それを自ら所有し、リーダーシップチームが価格設定を戦略的レバーとして扱うよう確保することが重要だ。
そこから、ニーズに合った適切なインテリジェンスへの投資を始めることができる。時代遅れのスプレッドシートと年次調整は、変動の激しい経済では通用しない。代わりに、生データを信頼できる実用的で説明可能な洞察に変換できるAI駆動のプラットフォームを構築または採用することをお勧めする。
この思考と実践のシフトを促進するいくつかの方法を紹介する：
1. 価格設定をリーダーシップの会話にする。価格設定は予算シーズンや四半期レビューの時だけ表面化すべきではない。経営会議の常設議題項目にすべきだ。最近の成功を推進している要因や、価値が漏出している可能性のある場所について議論する。この可視性は、価格設定を取引機能から、あらゆる商業的決定に情報を提供する戦略的能力へと高めるのに役立つ。
2. 価格設定に関するストーリーテリングを構築する。価格設定の決定には意味がある。それは企業が自社の価値をどのように認識しているかを示すシグナルだ。私の経験では、最高のリーダーはデータを使ってその物語を明確に伝える：なぜ価格が変化しているのか、どのような顧客や市場のダイナミクスがそれに影響しているのか、そしてそれらの決定がどのように企業の広範な戦略を強化するのか。社内では、これは統一されたメッセージの周りにチームを整列させるのに役立つ。社外では、顧客の信頼とブランド価値への自信を強化できる。
3. テクノロジーと同じくらい人間の能力に投資する。AIは精度とスピードを提供できるが、人間の判断がコンテキストを提供する。データをレビューし、洞察を解釈し、行動を導くために、収益管理、営業、財務、マーケティングのリーダーを集めた機能横断的な「価格設定評議会」を作ることをお勧めする。弾力性、セグメンテーション、行動経済学に関するトレーニングを提供し、チームがデータが何を言っているかだけでなく、なぜそれが重要なのかを理解できるようにする。
この人間の監視がなければ、AIは短期的な異常に過剰反応したり、時代遅れのパターンを増幅したり、ビジネス戦略と一致しない推奨事項を生成したりする可能性がある。安全装置はコンテキストだ：出力をストレステストし、組織の知識を適用し、最終的な判断を下すことができる人間の専門家。
4. 適合性と透明性のレンズを通して価格設定技術を評価する。既存のAIベースのツールを検討する場合は、特定の推奨事項を行う理由を説明でき、ビジネスルールを反映するためにロジックを調整でき、チームが洞察に基づいて行動しやすくするプラットフォームを探す。目標は人間の意思決定を置き換えることではなく、それを強化することだ。
5. 価格設定を継続的な規律に変える。ダイナミックプライシングに関する最近の研究では、強化学習AIフレームワークが需要が予測不可能に変化したとき、静的アプローチを一貫して上回ったことがわかった。パフォーマンスを常に監視し、調整をテストし、市場シグナルにリアルタイムで適応していることを確認する。
行動への呼びかけ
経済的不確実性はなくならない。関税、インフレ、サプライチェーンショック、需要の変動は引き続き市場を混乱させるだろう。価格設定を後回しやバックオフィス機能として扱うのではなく、私は答えは取締役会にそれを持ち込むことだと考える。価格設定をAIによって強化され、人間の専門知識によって導かれ、最上層で所有される生きた戦略として見始めよう。
