Karlılığı artırmak söz konusu olduğunda ya satışları artırmak ya da maliyetleri düşürmek ilk akla gelen yöntemler oluyor, oysa araştırmalar gösteriyor ki fiyatın doğru belirlenmesi o üründen elden edilen kârı en çok etkileyen faktör. Bu konu özellikle Türkiye’de hak ettiği ilgiyi görmüyor. Örneğin Starbucks, Netflix, Apple gibi şirketler doğru fiyat belirlemek için türlü yöntemler denerken ülkemizde rakibin fiyatının biraz altına inmek ya da maliyeti belli bir katsayıyla çarpmak yöntemleri yoğun olarak kullanılıyor.
Fiyatı belirlerken alternatif ürünlerin olması, bu ürünlerin kalitesi, marka algısı, hedef kitlenin ekonomik koşulları, rakiplerin fiyat değişimlerine verdiği tepkiler gibi onlarca değişkeni göz önünde bulundurmak gerekiyor. İşi daha da zorlaştıran, bu tepkiler her bir ürün için farklı olabiliyor. Tepkiler sadece ürüne göre değil zaman içinde değişen başka koşullara göre de farklılık gösterebiliyor.
Yapay zekanın kollarından birisi olan derin öğrenme, birçok farklı koşulun birleşerek sonuca nasıl etki ettiğini görebiliyor. Üstelik bu öngörüsünü değişen koşullara adapte edebiliyor. Fiyat değiştiğinde herhangi bir ürünün satışının nasıl etkileneceğini bilmek yetmiyor. Rakip fiyat değiştirdiğinde nasıl etkileneceğini de bilmek gerekiyor, ürünü satın alan hedef kitlenin koşullarının yaratacağı etkiyi de.
Peki nasıl belirleyeceğiz satış fiyatlarını? Satış adedi ile bir üründen elde edilen kâr rakamlarına etki edebilecek ulaşabildiğimiz tüm verileri toparlamak gerekiyor. Örnek olarak:
- Her bir ürünün maliyeti
- Her bir ürünün var olan satış fiyatı
- Her bir ürünün belirli aralıklardaki satış adetleri
- Rakiplerin benzer ürün için uyguladıkları satış fiyatları
- Ürünün farklı hedef kitlelere satış adetleri
- Hedef kitlenin ortalama aylık geliri
Bu veriler fiyatlar ve maliyetler değişirken toplanmaya devam edildiğinde yapay zeka değişkenlerin sonucu nasıl etkilediğini öğrenmeye başlıyor. Yeterli sayıda veri olduğunda ise artık bize en doğru satış fiyatını söyleyebilir hale geliyor. Şüphesiz koşulları etkileyen yukarıda yazılanlar dışında birçok etken olabilir. Bizim bilemediğimiz ya da kontrol edemediğimiz değişkenlerin çokluğu, sonucun doğruluğunu etkiliyor. Örneğin pandeminin tüm hesapları etkileyebileceğini tüm beklentileri değiştirebileceğini gördük. Ancak bu durumlarda bile, elinde verileri olan ve bu verileri etkili şekilde kullanma yeteneği olanlar, diğerlerine göre çok daha doğru kararlar verebildi ve krizi fırsata çevirebildiler.
Verilerin etkin kullanılması ve karar verirken bu verilerin etkili şekilde kullanılması, bu yapılırken farklı yazılımlardan ve yapay zekadan yararlanılması, büyük şirketlerde yapılan bir araştırmaya göre şirketlerin kârlılığını ortalama %25’ten fazla artırmış. Bu oran küçük şirketlerde daha da yüksek olacaktır.
