Volume penjualan yang bertambah tidak cukup untuk menutupi penurunan margin akibat diskon yang diberikan. Ini menjadi pelajaran berharga bagi perusahaan: mempertahankan strategi margin yang lebih tinggi ternyata lebih menguntungkan.
Eksperimen ini memberikan keyakinan kepada tim penjualan bahwa menjaga harga tetap tinggi dan menawarkan nilai tambah lainnya kepada pelanggan bisa lebih efektif dibandingkan memberikan diskon besar. Mereka belajar bahwa diskon tidak selalu merupakan solusi terbaik untuk meningkatkan penjualan.
Pemberdayaan Teknologi dalam Strategi Penetapan Harga
Mengelola kompleksitas, kecepatan, dan diferensiasi tingkat tinggi dalam strategi penetapan harga yang sukses memerlukan kemampuan teknologi yang canggih. Teknologi, terutama kecerdasan buatan (AI) dan analitik data, memainkan peran penting dalam mendukung RGM.
Banyak perusahaan masih menggunakan proses penetapan harga manual yang tidak berkelanjutan. Pada saat inflasi melonjak, mereka mengalami kesulitan dalam menyesuaikan harga secara tepat waktu, yang berdampak negatif pada profitabilitas. Investasi dalam teknologi yang mengoptimalkan penjualan dan penetapan harga secara bersamaan menjadi solusi yang diperlukan.
Mari kita lihat contoh Studi Kasus: Perusahaan Distribusi Perangkat Keras di Eropa. Sebuah perusahaan distribusi perangkat keras di Eropa mengalami kerugian besar setelah pandemi ketika inflasi menyebabkan penurunan permintaan. Praktik penetapan harga mereka sebelumnya didasarkan pada biaya ditambah margin target.
Akan tetapi, ketika mereka melihat lebih dalam, perusahaan menyadari bahwa biaya yang mereka gunakan tidak mencerminkan biaya bisnis yang sebenarnya. Ada perbedaan besar dalam biaya yang terkait dengan saluran distribusi dan tingkat layanan yang diberikan kepada pelanggan.
Perusahaan ini memutuskan untuk mengadopsi pendekatan berbasis data dan mendirikan pusat keunggulan analitik. Mereka merekrut ilmuwan data dan menetapkan kasus penggunaan spesifik seperti optimasi harga, segmentasi pelanggan, dan analisis margin.
Data penjualan historis dikumpulkan, dan data biaya yang terperinci diintegrasikan untuk memahami biaya sebenarnya berdasarkan saluran dan tingkat layanan. Data eksternal tentang kondisi pasar, kompetitor, dan inflasi juga dikumpulkan untuk memperkaya analisis.
Kolaborasi lintas tim antara penjualan dan manajemen vendor diciptakan untuk berbagi wawasan dan data. Dengan menggunakan AI, perusahaan mampu melakukan mikrosegmentasi pelanggan berdasarkan perilaku, kebutuhan, dan nilai yang mereka bawa.
Analisis generatif diterapkan untuk memprediksi permintaan dan respons harga, serta algoritma AI digunakan untuk menyesuaikan harga secara dinamis sesuai dengan perubahan kondisi pasar dan biaya.
Dasbor yang memberikan wawasan real-time kepada perwakilan penjualan mengenai harga optimal dan prioritas penjualan dibangun. Alat ini membantu tim penjualan dalam negosiasi harga dengan pelanggan berdasarkan nilai tambah yang diberikan.
