Tradisjonelt har prising i bedrift til bedrift-verden (B2B) vært statisk og relativt grei. I de fleste tilfeller ble prisene satt årlig eller annenårlig, etter kontrakt, og ofte ved en kostnads-margin ligning.

Da forandret verden seg. Etter flere år med dramatiske svingninger og ubalanser i tilbud og etterspørsel, perioder med høy inflasjon, og nå en rekke nyopprettede tariffer, er de gamle måtene nå uholdbare. I dag, hvis en bedrift ikke kan justere prisene raskt for å gjenspeile raske og uventede endringer, kan det miste kunder (som kan søke en lavere pris andre steder), inntekter (hvis virksomheten absorberer de økte kostnadene), eller begge deler.

I mellomtiden ser organisasjoner økte muligheter til å tilpasse seg denne nye virkeligheten ved hjelp av digitale teknologier som skyplattformer, kraftige analyser og kunstig intelligens for å bygge mer fleksible prismodeller. Disse modellene hjelper bedrifter med å endre priser for å gjenspeile markedsforholdene i sanntid, for eksempel en plutselig og dramatisk økning i materialkostnader.

– Målet er å bringe både aktualitet og presisjon til priser, sier Lionnel Bourgouin, administrerende direktør og partner i konsulentselskapet BCG. "Med bruk av flere datakilder er det nå mulighet til å oppdatere prisen i tide. Du kan til og med flytte til et bestemt prispunkt som er spesifikt for kunden.»

C-suiten har lagt merke til, sier Bourgouin. «Inflasjon gjorde prisingen til et viktig tema for ledere. Plutselig var de mye mer villige til å investere i prismuligheter.»

Men B2B-selskaper prøver fortsatt å bygge musklene som muliggjør fleksibel prising. – Til tross for det enorme potensialet sliter mange selskaper med hvordan de skal gjøre det, sier han.

I forbrukermarkedet er fleksibel prising, noen ganger kalt dynamisk prising, vanlig praksis. Alle som er kjøpt en flybillett vet prisene vil være høyere på visse dager i uken eller når billetten er kjøpt nærmere reisedatoer. Det er fleksibel pris basert på inventarer-en gitt flyvning har et begrenset antall seter. Ubers prisøkning øker kostnaden for en tur etter at baren lukkes, noe som gjenspeiler en prismodell basert på tider med høyest etterspørsel.

I B2B er imidlertid bøying av en pris mer kompleks. De fleste B2B-priser styres av kontrakter, som begrenser en selgers mulighet til å justere priser. Selv om kontraktene i økende grad omfatter klausuler som tillater prisøkninger – ofte basert på en formel – er selskaper ikke vant til den dynamiske prisen i sanntid som brukes i forbrukermarkeder, der prisene kan endres med noen få minutter. B2B-kontraktprising er også ugjennomsiktig. Fordi det forhandles priser mellom firmaer basert på relasjoner, vet ikke foretak A hva foretak B betaler for samme komponent fra leverandør C.

Konsumentprising er også vanligvis transaksjonell: Ta det eller la det. Hvis du ikke liker overskuddsprisen som tilbys av Uber, kan du velge den lokale drosjetjenesten. Men du kan fortsatt bruke Uber i morgen. "En transaksjon i forbrukermarkedet har vanligvis ikke stor betydning for neste transaksjon," sier Mitch Lee, profittevangelist og visepresident for produktmarkedsføring hos Vendavo, som selger prisprogramvare for ulike plattformer, inkludert SAPs.

Det hele legger opp til det faktum at B2B-selskaper har arbeid med å gjøre for å skape prismodeller som kan holde tritt med dagens raskt skiftende miljø. "Dynamisk prising er vanskelig fordi du trenger mye informasjon, du trenger det i nær sanntid, du trenger beregningskraft for å gjøre alle disse dataene til priser, og deretter må du presse de prisene til selgere som tar salgsbeslutninger," sier Ben Blaney, salgs- og prisdirektør i PwC U.S.

Denne artikkelen vil diskutere prismodeller som utvikler seg i B2B-markeder, utfordringene med å implementere dem, og råd om å gå over til mer dynamisk prising.

En rekke fleksible B2B-prisfastsettingsmodeller

Prismodeller i B2B-verdenen passer grovt sett inn i fire kategorier: kostnad pluss, markedsbasert, verdibasert og spotprising. Hvilken modell et firma bruker, kan avhenge av hvilken type produkt, hvilken applikasjon det brukes i, om det dekkes av en forhandlet kontrakt eller er en ikke-planlagt utgift, og til og med kanalen som produktet selges gjennom.

Kostnadsprisfastsetting: bruker lett tilgjengelige data.

Kostnads-pluss prising er akkurat hva det sier—kostnader pluss en prosentvis margin. Størrelsen på marginen varierer mye avhengig av marked og produkt, vanligvis svært lav for råvarer og høyere for mer ferdige varer. Modellen er den vanligste fordi den er enkel og er avhengig av data selskapet allerede har.

Historisk sett endret ikke disse dataene seg mye. I dag gjør det. Nylige hendelser har ført til hyppigere kontraktendringer, inkludering av eskaleringsklausuler og til og med totale reforhandlinger. Dette krever nye data om kostnader, med hyppige oppdateringer.

I løpet av inflasjonen de siste årene endret for eksempel noen produsenter priser ni ganger, i stedet for den tradisjonelle en gang per års prissetting før 2020, sier Doug Fuehne, senior vice president i Pricefx, som selger prisprogramvare som fungerer med SAP-systemer. Han legger til at tariffer kan påvirke prisene enda mer dramatisk. I motsetning til inflasjon, som fikk gradvis, inkrementell prisøkning over år, er tariffer store økninger, som skjer på en gang, påpeker Fuehne.

– Forvirring hersker rundt disse elementene, og mange selskaper sliter med å få armene rundt hva de skal gjøre, sier han. – Og i dagens tarifftunge verden, hvis produsentene ikke gjør noe, kan de oppleve en betydelig reduksjon i bruttomarginen etter hvert som leverandørene øker kostnadene som ikke går videre.&tilbud;

Markedsbasert prisfastsetting: avhenger av rettidig informasjon.

Den markedsbaserte prismodellen bruker rettidig informasjon om markedets og konkurransens tilstand for å justere prisene. Hvis det er materialmangel som har konkurrenter som scrambling, mens forsyningen er pålitelig og stabil, for eksempel, kan en prisøkning være en god idé.

Selv om denne modellen er avhengig av nylig informasjon og analyse, kan frekvensen være månedlig eller ukentlig, men ikke i sanntid som i forbrukerbransjer som flyselskaper og hoteller.

Verdibasert prisfastsetting: krever dyptgående kundeinnsikt.

Verdibasert prising er knyttet til verdien selgerens produkt legger til kundens virksomhet eller, i produksjon, hva produsenten bygger. Det krever en dyp forståelse av kunderelasjonen og kunnskap om hvordan kunden bruker produktet ditt, eller inkorporerer det i sluttproduktet.

Vendavos Lee bruker et eksempel på en virksomhet som selger dynamitt til et grusselskap. Hvis selgeren vet at gruselskapet produserer grus av ulike størrelser for forskjellige kundebruk, kan det gi råd om hvordan du bruker eksplosivene til å knuse stein og quot; å spesifisere.&tilbud;

Noen programvarebedrifter bruker en lignende tilnærming. I software-as-a-service-forretningsmodeller starter leverandører kunder med abonnementer til lave prispunkt. Siden programvareleverandøren får vite mer om hvordan kunden bruker programvaren, kan den legge til funksjoner, noe som øker abonnementsprisen, sier BCGs Bourgouin. "Det er viktig å vite hvilken verdi en bestemt kunde trenger, og også hva risikoen er at de vil miste og avslutte abonnementet når du reprise på fornyelsestidspunktet,” sier han.

En KI-modell kan være utformet for å gjøre nettopp det, og gi selgere informasjon om hva de skal selge til hvilken kunde og til hvilken pris. – Det er et område der dynamisk prising kommer i gang, sier han. "Noen selskaper begynner å gjøre det."

Spotprising: bruker data til å ta vilkårlige beslutninger mer strategiske.

Spotprising er ad hoc, som skjer utenfor kontrakten. Det oppstår når en traktorprodusent for eksempel opplever en økning i etterspørselen og plutselig trenger flere bolter enn det som er spesifisert i kontrakten med sin boltleverandør. Historisk sett kan en spotpris være basert på vilkårlige faktorer, inkludert de som ikke er knyttet til fortjenesten til virksomheten. For eksempel: «Avhengig av hvor nær selgeren var å nå kvoten sin, kunne de ha gitt en mer sjenerøs rabatt», sier PwCs Blaney.

Med de riktige data og analyser, kan det imidlertid ikke være så vilkårlig, eller så sjenerøst. Flere bedrifter knuser data for å gi selgere akseptable områder for spotsitering, sier han. “Det er en kommersiell fortreffelighetsspak som bedrifter trekker oftere.”

En slik analyse kan være spesielt viktig i en alder av handelskriger. Blaney forklarer hvordan en produsent raskt kan justere seg til en stålleverandør som øker prisene på grunn av a tarifføkning. Hvis produsenten hadde detaljerte data om stykklisten, inkludert hvor mye stål som går inn i hvert enkelt produkt, kan det ta nøye beregnede beslutninger om prissetting av hvert produkt. For eksempel inneholder et produkt 20% stål. "Nå hvis prisen for 14 unser stål har gått opp 25% - hva gjør det med den totale kostnaden for det produktet?" spør Blaney.

Utfordringer for fleksibel prisfastsetting og hvordan du kan overvinne dem

Et selskap kan bruke en hvilken som helst eller en blanding av disse prissettingsmetodene, avhengig av prisens modenhet, datakvalitet og teknologifunksjoner. Mange B2B-selskaper bruker imidlertid ikke fleksibel prising på en effektiv måte fordi deres muligheter på disse områdene ikke er utviklet, sier BCGs Bourgouin.

Her er hovedutfordringene B2B-bedrifter står overfor med implementering av mer fleksibel prispraksis og hvordan de skal overvinnes.

Utfordring: Antikvate prisfastsettingsprosesser. Selskaper kan følge den samme prissettingsmetoden de har brukt i flere tiår. Verre, de kan bruke mange forskjellige metoder for å bestemme prisen. «Bedrifter har noen ganger konvolverte, ineffektive, inkonsekvente prosesser», sier Blaney. “De kan ha 17 forskjellige måter å gjøre det samme på, noe som utelukker enhver type automatisering.”

Mulig løsning: Metodisk inventar og gjennomgå prosessene dine. Før du bruker noen teknologi for å automatisere priser, ta en forsiktig titt på hvordan du går om å konfigurere og angi priser.

Utfordring: Data av lav kvalitet. Bedrifter har kanskje ikke de riktige dataene. Det kan være for silt eller uorganisert, eller det kan være for gammelt. Blaneys eksempel på å justere priser basert på en ny tariff kan for eksempel ikke fungere hvis produsenten ikke har de nødvendige dataene. Selv om produsentene vet de generelle kostnadene for stykklistene sine, «industribedrifter har ikke alltid – ned til ounce eller gram – hvor mye stål, gummi eller petroleumsbasert materiale går inn i hvert av sine produkter», bemerker Blaney.

Mulig løsning: Avhengig av hvilken bransje du er i, og hvor mye virksomheten din påvirkes av slik volatilitet, kan det være verdt innsatsen og utgiftene som kreves for å samle inn og vedlikeholde data for hvert produkt. I alle fall, gitt retningen av teknologi, analyser og AI, er det verdt å rydde opp i dataene dine og eksperimentere generelt med fleksibel prising.

Men ikke la perfekt være fienden av det gode. Du trenger ikke å vente til dataene er fullstendig renset og forberedt. I stedet, bruk smidige programvareutviklingsteknikker. "Start små, suppler dataene, forbedre prismodellene, se hvordan det fungerer, se hvilke andre data du trenger, og fortsett å iterere," anbefaler Bourgouin. “Vi har sett dette være mer effektivt for å få resultater raskere.”

Utfordring: Mangel på datavitenskap ferdigheter. Selskaper som selger til forbrukerne har vanligvis sterke prisfastsettingsteam, inkludert ansatte som på fagmessig vis kan bygge algoritmer for å beregne priser basert på endrende faktorer. I B2B, ikke så mye. “De har kanskje ikke den typen dataforskere du trenger for å bygge prislogikk,” sier Bourgouin. “De trenger å bygge opp det talentet.”

Programvare for prisfastsetting må ledsages av personer med denne ekspertisen. «Ledere tenker om de investerer i et verktøy som prisingsprogramvare, det er det», sier Bourgouin. Men det er vanligvis ikke det. "Prisfastsetting er ekstremt komplisert. Hvis du vil opprette et konkurransefortrinn, bør prisfastsettingslogikken, den faktiske koden som anbefaler et prispunkt for salgsorganisasjonen, tilpasses, forklarer han. "Du trenger ikke å bygge verktøyet, men kjerneintelligensen i prismotoren må være din."

Mulig løsning: Rekruttere og ansette talent som trengs for å samle opp datavitenskapsevnen din og styrke prisfastsettingsteamet ditt, eller finne en partner som har disse ferdighetene til å hjelpe.

Utfordring: Motstand fra salgsorganisasjonen: Fordi B2B-salg er basert på relasjoner, spiller selgere en nøkkelrolle. De kan være mistenkelige for teknologi som de frykter kan erstatte disse relasjonene, og derfor være motvillige til å bruke prisverktøy.

Med mindre de er riktig utdannet om teknologien, kan de tvile på prisene som verktøyene anbefaler. "Du må bygge tillit, så de forstår hvorfor denne nye AI-modellen fortalte dem dette, og slik har de tillit til å bringe dette til sine kunder," sier Bourgouin.

Mulig løsning: Utdanne og måle. Sørg for at salgsorganisasjonen forstår hvorfor selskapet ønsker å bruke fleksibel prising, hvordan teknologien fungerer og hvordan den vil være til nytte for virksomheten. Deretter konfigurerer du målinger og muligheten til å måle resultatene av prisendringer, sier Bourgouin. «Du må kunne se hvordan det fungerer i markedet.» Hvis det ikke fungerer, juster. Hvis det fungerer, dele disse resultatene internt med selgerne, så de utvikler tillit til løsningen, bemerker han.

Fleksibel prisfastsetting for en usikker fremtid

B2B bedrifter vil fortsette å bryte med en verden av raske endringer og hyppige avbrudd. Dette vil gjøre det stadig viktigere å utvikle evnen til raskt å justere priser. Fleksibel prising vil bli et viktig verktøy i deres strategiske verktøykasse og en viktig nøkkel til deres pågående helse.