Az árverseny mindig is költségstruktúra kérdésének tűnt. Aki olcsóbban vásárolt be, hatékonyabban termelt vagy kevesebb rezsivel dolgozott, élesebb ajánlatot tudott adni. Ez még mindig igaz, de már nem ez a teljes történet. Minden ár mögött munka rejlik: kalkuláció, margeelemzés, a variánsok átszámolása, a versenytársak árainak nyomon követése, annak meghatározása, milyen sávon belül tárgyalhat egy értékesítő. Ez a munka határozta meg eddig, milyen gyorsan és milyen pontosan tudta egy vállalat módosítani az árazását. És pontosan a sebesség és a pontosság az, ami most eltolódik ebben a folyamatban.
Egy egyedi ajánlat megköveteli az önköltségi árak, margék és kockázatok átszámolását ügyfelenként vagy projektenként. Sok vállalatnál ez még manuálisan történik: egy kalkulátor, aki táblázatokat frissít, egy értékesítési vezető, aki jóváhagyja az eltéréseket, egy kereskedelmi igazgató, aki utólag ellenőrzi, hogy a marge helyes-e. Ez olyan kapacitás, amely a folyamathoz van kötve, és pontosan az ilyen jellegű munka az, amely alkalmas arra, hogy az AI vegye át, teljesen vagy részben, emberi felügyelettel, amely indoklással hagyja jóvá vagy utasítja el.
Ahol ez megtörténik, valami alapvető változik: az árkérdés és a megalapozott válasz közötti idő napokról órákra zsugorodik, vagy órákról percekre. Nem azért, mert olcsóbban vásárolnak be, hanem mert maga a számolási munka gyorsabban megy, és kevesebb kapacitás van lekötve ugyanannak a kalkulációnak az ismétlésére.
A lényeg nem az, hogy az AI csökkenti az árakat. A lényeg az, hogy a szolgáltatók közötti összehasonlítás eltolódik attól, hogy kinek van a legalacsonyabb önköltségi ára, afelé, hogy ki tud a leggyorsabban és a legmegalapozottabban reagálni az árnyomásra. Az a beszállító, aki egy órán belül tud élesen és alátámasztott ajánlatot adni, másképp versenyez, mint az, akinek három napra van szüksége ahhoz, hogy belső jóváhagyást szerezzen egy margeeltérésre. Mindkettőnek lehet ugyanaz az önköltségi ára. A különbség abban rejlik, milyen gyorsan fordul le az önköltségi ár ajánlattá, és hány variánst tud egy értékesítő átszámolni, mielőtt leül egy ügyféllel.
Ez azt is érinti, mit érzékel egy ügyfél a tárgyalás során. Ahol az áreltéréseket korábban egy fix folyamaton keresztül, késéssel hagyták jóvá, ott a felügyelet most gyorsabban, indoklással tud elfogadni vagy elutasítani, aminek köszönhetően az értékesítő már a beszélgetés közben mozoghat egy megalapozott margén belül. Ez nem garancia arra, hogy minden szolgáltató már így dolgozik. Ez az, ami ott történik, ahol az ár mögötti számolási munka eltolódott, és ez még nem mindenhol történik meg.
Hogy egy vállalat már él-e ezzel, attól függ, mennyire strukturált az alapul szolgáló adat: önköltségi árak, historikus margék, versenytárs-információ. Ahol ez az adat szétszórtan van jelen külön rendszerekben vagy a munkatársak fejében, ott kevés az, amire automatizálni lehet, és a kalkuláció emberi munka marad. Ahol ez az adat már strukturáltan rendelkezésre áll, ott a folyamat nagyobb része átvehető, és a munkatárs az eredményt értékeli ahelyett, hogy maga számolná ki.
Ez nem érinti a személyzeti döntéseket. Hogy egy vállalat a felszabaduló kapacitást átcsoportosítja-e, és hogyan, az a munkáltató döntése, amelyre saját jogi követelmények vonatkoznak. Itt arról van szó, mi változik a folyamatban, és mit jelent ez abban, ahogyan egy ügyfél egymás mellé teszi két versenytárs ajánlatát.
Az árverseny nem elszigetelten működik. Egy éles ár gyors szállítás nélkül másképp hat, mint egy éles ár rövid átfutási idővel, és hogy ez a két dimenzió hogyan tolódik el együtt, arról olvashat a szállítási idő mint versenytényező témában. Ugyanez igaz a minőségre is: egy alacsony ár, amely a kivitelezéssel kapcsolatos kétséggel párosul, másképp esik latba, mint egy alacsony ár bizonyítható minőségbiztosítással, ahogyan az amit az AI megváltoztat a minőségi versenyben írásban látható. És az árat abban a kontextusban is megítélik, mit várhat el az ügyfél a vásárlás után, ami összefügg azzal, hogyan befolyásolja az AI a vásárlás utáni szolgáltatás terén zajló versenyt.
Ahhoz, hogy tudja, mennyire erős az árpozíciója, tudnia kell, kihez viszonyítva hasonlítják valójában össze. Ez ott kezdődik, hogy hogyan állít össze egy piacát reprezentáló peer groupot. És ha a kérdés az, hol van még olyan tér a kínálatában, amelyet a versenytársak nem töltenek ki, a white space elemzés magyarázata kiindulópontot kínál.
Hogy mindez már érvényes-e az Ön kalkulációs folyamatára, attól függ, hogyan van jelenleg szervezve az ajánlatai, margéi és árazási adatai. Hogy ebben a vállalatban milyen munkát lehet valóban átadni az AI-nak, azt az FTE TO AI munkaszkennerével térképezik fel, feladatonként.
A kérdés nem az, hogy versenyképesek-e az árai, hanem hogy meg tudja-e indokolni, miért. Az ingyenes dimenzióellenőrzéssel megnevezheti, miben gondolja, hogy nyer az áron, és láthatja, mely állítások védhetők bizonyítékkal. A teljes benchmark, peer grouppal és bizonyítékmátrixszal az összes dimenzióra, jelenleg készül.