전통적으로 B2B(business-to-business) 세계의 가격 책정은 정적이고 비교적 간단했습니다. 대부분의 경우 매년 또는 연 2회, 계약별로 가격이 설정되었으며 종종 비용 플러스 마진 방정식으로 책정됩니다.

그 후 세상은 변했다. 수년간 공급과 수요에서 극적인 스윙과 불균형, 높은 인플레이션의 기간, 그리고 이제 새로 제정된 관세의 배열 이후, 기존의 방식은 이제 참을 수 없게 되었다. 오늘날 비즈니스가 신속하고 예상치 못한 변화를 반영하여 가격을 빠르게 조정할 수 없다면, 고객(다른 곳에서 낮은 가격을 추구하는 사람), 수익(비즈니스에서 증가된 비용을 흡수하는 경우) 또는 둘 다를 잃을 수 있습니다.

한편, 조직은 클라우드 플랫폼, 강력한 분석 및 인공 지능과 같은 디지털 기술을 사용하여 보다 유연한 가격 책정 모델을 구축함으로써 이러한 새로운 현실에 적응할 기회가 증가하고 있습니다. 이러한 모델을 통해 기업은 급속하고 극적인 자재 원가 상승과 같은 실시간 시장 상황을 반영하도록 가격을 변경할 수 있습니다.

컨설팅 회사 BCG의 매니지먼트 디렉터 겸 파트너인 Lionnel Bourgouin은 "가격 책정에 적시성과 정밀성을 모두 제공하는 것이 목표"라고 말합니다. “이제 추가 데이터 소스를 사용하여 적시에 가격을 업데이트할 수 있습니다. 고객에 고유한 특정 가격 포인트로 이동할 수도 있습니다.”

C스위트는 Bourgouin이 말합니다. “인플레이션으로 인해 경영진에게 중요한 주제가 되었습니다. 갑자기 그들은 가격 책정 역량에 더 많은 투자를 할 의향이 있었다.”

그러나 B2B 기업들은 여전히 유연한 가격결정을 가능하게 하는 근력을 키우려고 노력하고 있습니다. 그는 “엄청난 잠재력에도 불구하고 많은 기업들이 어떻게 해야 할지 고민한다.

소비자 시장에서는 동적 가격결정이라고도 하는 유연한 가격결정이 일반적인 관행입니다. 항공사 티켓을 구입한 사람은 누구나 특정 요일 또는 여행일에 더 가까운 시간에 티켓을 구매할 때 가격이 더 높아질 것이라는 것을 알고 있습니다. 이는 재고를 기준으로 한 유연한 가격입니다. 주어진 항공편의 좌석 수는 제한되어 있습니다. Uber의 서지 가격은 바 마감 후 승차 비용을 인상하며, 이는 최고 수요 시간을 기준으로 한 가격결정 모델을 반영합니다.

그러나 B2B에서는 가격 변동이 더 복잡합니다. 대부분의 B2B 가격에는 판매자의 가격 조정 기능이 제한되는 계약이 적용됩니다. 계약에 종종 공식을 바탕으로 가격 인상을 허용하는 조항이 포함되고 있지만, 기업들은 소비자 시장에서 사용되는 실시간 동적 가격에 익숙하지 않으며, 몇 분마다 가격이 변경될 수 있습니다. B2B 계약 가격결정도 불투명합니다. 회사 간 가격 협상은 관계를 기반으로 하기 때문에 회사 A는 회사 B가 공급업체 C에서 동일한 구성요소에 대해 지불하는 금액을 알지 못합니다.

소비자 가격 결정도 일반적으로 트랜잭션입니다. 그대로 두거나 가져가십시오. Uber가 제공하는 서지 가격이 마음에 들지 않으면 현지 택시 서비스를 선택할 수도 있습니다. 그러나 당신은 여전히 내일 Uber를 사용할 수 있습니다. "소비자 시장의 한 거래는 일반적으로 다음 거래, &quot에 엄청난 부담을 주지 않습니다. Mitch Lee는 SAP를 포함한 다양한 플랫폼에 가격결정 소프트웨어를 판매하는 Vendavo의 수익 전도사 및 제품 마케팅 부사장이라고 말합니다.

B2B 기업이 오늘날의 급변하는 환경을 따라잡을 수 있는 가격 모델을 만들기 위해 노력한다는 사실도 더해집니다. PwC U.S. 영업 및 가격결정 실무 이사인 Ben Blaney는 “동적 가격은 많은 정보가 필요하고, 거의 실시간으로 필요하기 때문에 그 모든 데이터를 가격으로 전환하기 위한 계산 능력이 필요하며, 그런 다음 판매 결정을 내리고 있는 영업 사원에게 가격을 밀어붙여야 한다”고 말합니다.

이 문서에서는 B2B 시장에서 전개되는 가격결정 모델, 이를 구현하는 것의 과제, 보다 역동적인 가격결정으로의 전환에 대한 조언에 대해 설명합니다.

다양한 유연한 B2B 가격결정 모델

B2B 환경의 가격결정 모델은 대략 비용 플러스, 시장 기반, 가치 기반, 현물 가격결정의 네 가지 범주에 해당합니다. 회사에서 사용하는 모델은 제품 유형, 사용되는 어플리케이션, 협상된 계약의 적용 여부 또는 비계획 지출, 제품이 판매되는 채널에 따라 달라질 수 있습니다.

비용 플러스 가격 결정: 쉽게 접근할 수 있는 데이터를 사용합니다.

비용 플러스(cost plus pricing)는 비용 + 마진을 더한 것입니다. 마진의 크기는 시장과 제품에 따라 다양하며, 일반적으로 상품의 경우 매우 낮고 더 많은 완제품의 경우 더 높습니다. 모델은 단순하고 회사가 이미 가지고 있는 데이터에 의존하기 때문에 가장 일반적입니다.

역사적으로 그 데이터는 크게 바뀌지 않았다. 오늘, 그것은 않습니다. 최근 사건으로 인해 계약 수정, 에스컬레이션 조항 포함, 전체 재협상 등이 더욱 빈번하게 진행되었습니다. 이를 위해서는 자주 업데이트되는 새로운 비용 데이터가 필요합니다.

예를 들어, 지난 몇 년간 인플레이션이 급증하는 동안 일부 제조업체는 2020년 이전의 전통적인 연간 가격 설정 대신 9차례 가격을 변경했다고 Pricefx의 수석 부사장인 Doug Fuehne은 말합니다. 그는 관세가 가격에 더욱 큰 영향을 미칠 수 있다고 덧붙였다. 점진적으로 증가하는 물가 상승을 유발한 인플레이션과는 달리 관세는 큰 증가세를 보이며, 한번에 모두 일어난다고 푸네는 지적한다.

그는 “이런 물품들을 중심으로 혼란이 재연되고, 많은 기업들이 무엇을 해야 할지 주위에 팔을 잡으려고 애쓰고 있다”고 말한다. “그리고 오늘날의 타깃-무거운 세상에서 제조업체가 아무 일도 하지 않으면 공급업체가 전달되지 않는 비용을 증가시키므로 총 마진이 크게 감소할 수 있었습니다.quot;

시장 기반 가격 결정: 시기적절한 정보에 의존합니다.

시장 기반 가격결정 모델은 시장 상태 및 경쟁에 대한 정보를 시기적절하게 사용하여 가격을 조정합니다. 경쟁업체가 스크램블하는 자재 부족이 있는 경우 공급이 안정적이고 안정적일 수 있습니다. 예를 들어, 가격 상승이 바람직할 수 있습니다.

이 모델은 최신 정보 및 분석에 의존하지만, 케이던스는 월별 또는 주별일 수 있지만, 항공사와 호텔 같은 소비자 산업에서처럼 실시는 아닐 수 있습니다.

가치 기반 가격 결정: 심층적인 고객 통찰력이 필요합니다.

금액 기준 가격결정은 판매자의 제품이 고객 비즈니스에 추가하는 가치 또는 제조업체에서 제조업체가 구축하는 가치와 연결되어 있습니다. 고객 관계에 대한 심층적인 이해와 고객이 제품을 사용하는 방식에 대한 지식 또는 제품을 최종 제품에 통합해야 합니다.

벤다보 리(Vendavo’s Lee)는 자갈 회사에 다이너마이트를 판매하는 사업의 예를 사용한다. 판매자가 자갈 회사가 다양한 고객 사용을 위해 다양한 크기의 자갈을 생산한다는 것을 알고 있다면 폭발물을 적용하여 암석 "을 사양에 적용하는 방법에 대한 조언을 제공할 수 있습니다.quot;

일부 소프트웨어 비즈니스는 유사한 접근 방식을 사용합니다. SaaS(Software-as-a-Service) 비즈니스 모델에서 공급업체는 저렴한 가격으로 구독을 통해 고객을 시작합니다. 소프트웨어 공급업체가 고객이 소프트웨어를 사용하는 방법에 대해 자세히 알게 되면 구독 가격이 상승하는 기능을 추가할 수 있다고 BCG의 Bourgouin은 말합니다. "특정 고객에게 어떤 부가 가치가 필요한지 알아야 하며, 갱신 시 가격을 재산정할 때 고객이 이탈하고 구독을 종료할 위험이 무엇인지 알아야 합니다."라고 그는 말합니다.

AI 모델은 영업 사원이 어떤 고객에게 어떤 가격으로 판매할 것인지에 대한 정보를 제공하도록 설계될 수 있습니다. 그는 “이는 역동적인 가격결정이 이뤄지는 분야다. “일부 기업은 그렇게 하기 시작하고 있습니다.”

현물 가격 결정: 데이터를 사용하여 임의의 의사결정을 보다 전략적으로 수행합니다.

현물 가격결정은 임시 가격결정이며 계약 외부에서 발생합니다. 예를 들어, 트랙터 제조업체가 수요 급증을 경험하고 갑자기 볼트 공급자와의 계약에 지정된 것보다 더 많은 볼트를 필요로 할 때 발생합니다. 역사적으로 현물 가격은 비즈니스의 이익과 관련이 없는 요소를 포함하여 임의의 요인을 기반으로 할 수 있습니다. 예를 들어 PwC의 Blaney는 "판매 담당자가 할당량에 도달하는 데 얼마나 근접했는지에 따라 더 관대한 할인을 제공했을 수 있습니다."라고 말합니다.

그러나 올바른 데이터와 분석을 사용하면 너무 임의적이거나 그렇게 관대하지 않을 수 있습니다. 영업 사원에게 스팟 견적 범위를 제공하기 위해 더 많은 기업이 데이터를 처리하고 있다고 그는 말합니다. “이는 기업이 더 자주 끌어올리고 있는 상업적인 우수성 레버입니다.”

이러한 분석은 무역 전쟁 시대에 특히 중요할 수 있다. Blaney는 제조업체가 관세 인상 때문에 가격을 인상하는 철강 공급업체에 빠르게 적응할 수 a 방법을 설명합니다. 제조업체가 강철이 모든 단일 제품에 들어가는 양을 포함하여 BOM에 대한 세부 데이터가 있는 경우 각 제품의 가격결정에 대해 신중하게 계산된 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 제품에 20%의 강철이 포함되어 있다고 가정해 보겠습니다. “이제 14 온스 강철의 가격이 25% 상승했다면 그 제품의 총 비용에 어떤 효과가 있을까요?” Blaney에게 묻습니다.

유연한 가격 책정에 대한 과제와 이를 극복하는 방법

회사는 가격결정 성숙도, 데이터 품질 및 기술 기능에 따라 이러한 가격결정 접근법을 하나 또는 여러 개 사용할 수 있습니다. 그러나 많은 B2B 기업은 이러한 영역에서 기능이 개발되지 않았기 때문에 유연한 가격을 효과적으로 사용하지 않고 있다고 BCG의 Bourgouin은 말합니다.

B2B 기업이 보다 유연한 가격 책정 관행을 구현하고 이를 극복하는 방법에 대한 주요 당면 과제는 다음과 같습니다.

과제: 오래된 가격 결정 프로세스. 기업은 수십 년 동안 사용한 것과 동일한 가격 책정 방식을 따를 수 있습니다. 더 나쁜, 그들은 가격을 결정하는 많은 다른 방법을 사용 할 수 있습니다. Blaney는 이렇게 말합니다. "기업들은 때때로 비효율적이며 일관되지 않은 프로세스를 구축했습니다. “같은 일을 하는 17가지 방법이 있을 수 있으므로 모든 유형의 자동화가 금지됩니다.”

가능한 솔루션: 체계적인 재고 실사 및 프로세스 검토 가격결정을 자동화하기 위해 기술을 사용하기 전에 가격 파악 및 설정에 대해 신중하게 살펴보십시오.

과제: 저품질 데이터. 회사에 올바른 데이터가 없을 수 있습니다. 너무 사일로 또는 비조직일 수도 있고, 너무 오래되었을 수도 있습니다. 예를 들어, 새 관세에 따라 가격을 조정하는 Blaney의 예는 제조업체에 필요한 데이터가 없으면 작동하지 않을 수 있습니다. 제조업체는 BOM의 일반적인 비용을 알고 있지만, "산업 기업은 항상 철강, 고무 또는 석유 기반 자재가 각 제품에 들어가는 온스 또는 그램으로 내려가는 것은 아닙니다."라고 Blaney는 말합니다.

가능한 해결 방법: 귀사가 속한 업종과 이러한 변동성으로 인해 비즈니스에 미치는 영향에 따라 각 제품의 데이터를 수집하고 유지보수하는 데 필요한 노력과 비용이 필요할 수 있습니다. 어떤 경우든 기술, 분석 및 AI의 방향을 고려할 때 유연한 가격 결정을 통해 데이터를 정리하고 전반적으로 실험할 가치가 있습니다.

하지만 완벽한 것이 선의의 적이 되지 않도록 하라. 데이터가 완전히 정리되고 준비될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 대신 애자일 소프트웨어 개발 기술을 사용하십시오. Bourgouin은 “소규모로 시작하여 데이터를 보강하고 가격 모델을 개선하며 작동 방식을 살펴보고, 필요한 다른 데이터를 확인한 다음 계속해서 반복하십시오.”라고 조언합니다. “더 빨리 결과를 얻는 데 더 효과적인 것으로 보였습니다.”

과제: 데이터 과학 기술 부족. 소비자에게 판매하는 기업은 보통 가격 결정 팀이 강하며, 여기에는 변화하는 요인에 따라 가격을 계산하는 알고리즘을 전문적으로 구축할 수 있는 직원이 포함됩니다. B2B에서는 그렇게 많지 않습니다. Bourgouin은 "가격 결정 논리를 구축하는 데 필요한 데이터 과학자의 유형이 없을 수 있습니다. “그들은 그 재능을 쌓아야 한다.”

가격 소프트웨어는 이러한 전문 지식을 가진 사람들과 함께 할 필요가 있습니다. Bourgouin은 “경영진은 가격 책정 소프트웨어, 즉 소프트웨어와 같은 툴에 투자하면 된다고 생각합니다. 그러나 그건 보통 그렇지 않습니다. “가격은 매우 복잡합니다. 경쟁 우위를 창출하려면 가격 포인트를 영업 조직에 추천하는 실제 코드인 가격결정 로직을 커스터마이즈해야 합니다."라고 그는 설명합니다. “툴을 구축할 필요는 없지만 가격결정 엔진의 핵심 인텔리전스는 여러분의 것이어야 합니다.”

가능한 솔루션: 데이터 과학 역량을 강화하고 가격 결정 팀을 강화하는 데 필요한 인재를 모집 및 채용하거나 도움이 될 만한 기술을 갖춘 파트너를 찾을 수 있습니다.

과제: 영업 조직의 저항: B2B 영업은 관계를 기반으로 하기 때문에 영업 사원은 중요한 역할을 합니다. 그들은 이러한 관계를 대체할 수 있다는 것을 두려워하는 기술에 의심을 가질 수 있으며, 따라서 가격 책정 툴을 사용하는 것을 꺼릴 수 있습니다.

기술에 대한 교육을 제대로 받지 못하면 툴이 권장하는 가격을 의심할 수 있습니다. Bourgouin은 "신뢰를 구축해야 합니다. 그래서 이 새로운 AI 모델이 왜 그들에게 이렇게 말했는지 이해하고 있으며, 따라서 고객은 이 모델을 고객에게 제공할 수 있는 자신감을 갖고 있습니다."라고 말합니다.

가능한 해결책: 교육 및 측정. 영업 조직이 회사에서 유연한 가격결정을 사용하려는 이유, 기술이 작동하는 방식, 비즈니스에 어떤 이점을 제공하는지 파악해야 합니다. 그런 다음 가격 변경의 결과를 측정하는 지표와 기능을 설정합니다. Bourgouin은 말합니다. “시장에서 어떻게 운영되고 있는지 확인할 수 있어야 합니다.” 작동하지 않으면 조정하십시오. 제대로 작동하고 있다면 이러한 결과를 영업 담당자와 내부적으로 공유하여 솔루션에 대한 신뢰를 쌓을 수 있다고 그는 말합니다.

불확실한 미래를 위한 유연한 가격 책정

B2B 비즈니스는 급격한 변화와 잦은 혼란의 세계와 씨름할 것입니다. 따라서 가격을 빠르게 조정할 수 있는 기능을 개발하는 것이 점점 더 중요해질 것입니다. 유연한 가격 책정은 전략적 툴박스에서 중요한 도구가 될 것이며 지속적인 건강에 중요한 열쇠가 될 것입니다.