Dynamic pricing B2B / Jak inteligentne systemy IT pomagają optymalizować ceny? 

W sektorze B2B codziennością są zmieniające się ceny surowców, presja konkurencji i rosnące oczekiwania klientów dotyczące elastyczności oferty. Firmy, które jeszcze niedawno bazowały na statycznych cennikach aktualizowanych raz na kwartał, dziś coraz częściej sięgają po rozwiązania oparte na danych i automatyzacji.  

Dynamic pricing B2B pozwala w czasie rzeczywistym dostosowywać ceny do aktualnych warunków rynkowych i strategii marżowej, co w praktyce przekłada się na większą rentowność i spójność polityki cenowej.  

Czym jest dynamiczne ustalanie cen? 

Dynamic pricing, czyli dynamiczne ustalanie cen, to strategia automatycznej aktualizacji cen produktów lub usług w odpowiedzi na zmieniające się warunki rynkowe. Zamiast trzymać się sztywnych cenników, przedsiębiorstwa B2B modyfikują ceny w czasie rzeczywistym, analizując liczne czynniki, takie jak np. popyt, poziom podaży, ceny konkurencji, sezonowość, koszty oraz historię zakupową klienta. 

Precyzyjne narzędzia AI umożliwiają analizowanie nawet subtelnych zmian popytu i podaży, więc ceny mogą się zmieniać znacznie częściej niż w tradycyjnych metodach. Kluczowe jest to, że algorytmy uczą się na podstawie danych historycznych, a decyzje cenowe są podejmowane automatycznie i w czasie rzeczywistym, a nie tylko według z góry ustalonych wytycznych.  

Dynamic pricing, choć początkowo wykorzystywane głównie w branży turystycznej, detalicznej i hotelarskiej, szybko znalazło zastosowanie również w sektorze B2B. Najważniejszym czynnikiem tego gwałtownego rozwoju stała się ogromna ilość danych generowanych i udostępnianych firmom, co sprawiło, że wdrażanie elastycznych strategii cenowych stało się znacznie łatwiejsze i bardziej opłacalne. 

Dynamiczne ceny a reguły cenowe – różnice 

Wiele firm korzysta dziś z reguł cenowych (np. ustalanie minimalnej marży czy rabatu wolumenowego). To jednak rozwiązanie statyczne, które działa na podstawie raz zdefiniowanych zasad. Reguły cenowe nazywane są instrukcjami dla algorytmów, np.: „jeżeli cena u konkurencji spadnie o 5 %, obniż moją cenę do poziomu X, jednak nie niżej niż minimalny próg marży.” Reguły mają ograniczony zakres zmiennych i wymagają ręcznego definiowania przez menedżera cen. 

Dynamic pricing idzie krok dalej. Algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym i na ich podstawie dostosowują ceny, biorąc pod uwagę znacznie więcej czynników niż proste reguły biznesowe. Kluczowe jest to, że algorytmy uczą się na podstawie danych historycznych, a decyzje cenowe są podejmowane automatycznie i w czasie rzeczywistym, a nie tylko według z góry ustalonych wytycznych. 

Rola algorytmów AI i analityki danych 

 Współczesne silniki dynamicznego pricingu wykorzystują AI i uczenie maszynowe do analizy danych transakcyjnych, sygnałów rynkowych oraz zachowań konkurencji.  

Algorytmy AI i modele analityczne: 

• zbierają dane,  

• monitorują ceny konkurencji, 

• analizują dane sprzedażowe, koszty i stany magazynowe, 

• uwzględniają indywidualne warunki handlowe klientów, 

• prognozują popyt na podstawie trendów rynkowych czy danych zewnętrznych (np. sezonowości). 

Dzięki temu decyzje cenowe podejmowane są szybko, spójnie i w oparciu o pełny obraz sytuacji.  

Kiedy dynamic pricing B2B jest możliwy do wdrożenia? 

Dynamiczne ustalanie cen najlepiej sprawdza się tam, gdzie rynek jest szczególnie zmienny, a ceny podlegają częstym wahaniom, na przykład w handlu surowcami, elektroniką czy produktami sezonowymi. Świetnie działa również w sektorach charakteryzujących się sezonowością, takich jak turystyka czy budownictwo, gdzie pozwala zwiększać marżę w okresach największego popytu i wspierać sprzedaż w czasie spadków.  

To także naturalny wybór dla e-commerce B2B, gdzie konieczne jest szybkie reagowanie na częste aktualizacje cen konkurencji i utrzymywanie spójności oferty we wszystkich kanałach sprzedaży. Co więcej, w przypadku indywidualnych kontraktów i złożonych polityk rabatowych dynamiczne systemy pozwalają automatycznie dopasować ceny do segmentu klienta czy jego historii zakupowej, eliminując potrzebę ręcznych kalkulacji i minimalizując ryzyko rozbieżności. 

Warunkiem wdrożenia jest dostęp do dobrej jakości danych oraz systemów, które potrafią je integrować i analizować. Jeśli firma nie dysponuje uporządkowanymi danymi w ERP, CRM czy systemie PIM, dynamic pricing może być trudny do uruchomienia. Wtedy pierwszym krokiem powinna być digitalizacja procesów i centralizacja informacji, w czym mogą wesprzeć Twoją firmę eksperci Univio.  

Czy dynamic pricing B2B zawsze się sprawdza? 

Jeśli firma nie dysponuje odpowiednią jakością danych, dynamic pricing może przynieść więcej szkody niż pożytku. Algorytmy oparte na niekompletnych danych mogą generować błędne rekomendacje, dlatego konieczne są solidne mechanizmy zarządzania danymi i integracje systemów. Dynamiczne silniki cenowe mogą być proste (oparte na regułach) lub bardzo złożone (realtime), dlatego wybór odpowiedniego modelu zależy od częstotliwości zmian rynkowych i dostępnych danych, ale także potrzeb i możliwości przedsiębiorstwa.  

Jak wdrożyć strategię dynamic pricing B2B?

Proces wdrożenia zazwyczaj przebiega w kilku krokach: 

• Audyt danych i systemów – ocena dostępnych źródeł (ERP, CRM, PIM) i ich jakości. 

• Definiowanie strategii cenowej – określenie celów (np. maksymalizacja marży, zwiększenie udziału w rynku), kluczowe zmienne (popyt, koszty, konkurencja) i limity marży/minimalnej ceny. Reguły cenowe mogą być punktem wyjścia, ale docelowo algorytmy powinny reagować na wiele czynników. 

• Segmentacja klientów i produktów – identyfikacja segmentów, które wymagają różnych poziomów cen (np. duży sieciowy odbiorca vs. niewielki sklep, nowi vs. lojalni klienci).  

• Wybór narzędzi IT – wdrożenie platformy umożliwiającej automatyczne ustalanie cen, integrującej się z systemami ERP/CRM. W przypadku polskich firm przykładem jest moduł ePrice w platformie B2B ONe, który centralizuje politykę cenową.  

• Testy i pilotaż – uruchomienie algorytmów analizujących dane w czasie rzeczywistym i automatycznie aktualizujących ceny, początkowo na wybranych asortymencie lub segmencie klientów.  

• Zmiana kultury organizacyjnej – szkolenia dla działu handlowego są kluczowe. Algorytmy dynamiczne mogą być czasami odbierane jako zagrożenie dla pracy handlowców, dlatego ważne jest pokazanie, że ułatwiają pracę (np. szybciej przygotowują oferty) i pomagają osiągać lepsze wyniki. 

• Monitorowanie i optymalizacja – testuj różne strategie, wykorzystuj A/B testy i analizuj efekty. Algorytmy muszą się uczyć, dlatego bieżące monitorowanie wyników (marży, wolumenów sprzedaży, pozycji konkurencyjnej) pozwoli udoskonalać model. 

Narzędzia IT wspierające automatyzację wycen 

Dynamic pricing oparty o algorytmy AI to doskonałe rozwiązanie, które rekomendujemy firmom na zaawansowanym etapie cyfrowej transformacji. Nie zawsze jednak jest możliwe do wdrożenia od razu, ze względu na brak odpowiedniej ilości danych wysokiej jakości.  

Co polecamy w takiej sytuacji? Na rynku dostępne są silniki cenowe, oparte o zaawansowane reguły, które integrują się z ERP i CRM, pobierając aktualne dane o kosztach, dostępności produktów i segmentach klientów. Takie systemy pozwalają: 

• kalkulować ceny w czasie rzeczywistym, 

• zarządzać promocjami i rabatami, 

• monitorować spójność cen w różnych kanałach, 

• kontrolować wysokość marży,  

• analizować efektywność polityki cenowej. 

Wiele platform e-commerce i ERP oferuje także specjalne moduły do zarządzania cenami. Dzięki integracji z bazą danych można automatycznie obliczać ceny, uwzględniając stan magazynu, koszty i promocje. Dla wielu firm jest to pierwszy krok w kierunku AI dynamic pricing, ale dla wielu rozwiązanie docelowe, które w 100% spełnia swoją rolę.  

Przykład: ePrice od ONe Company 

Dobrym przykładem narzędzia wspomagającego zarządzanie cenami jest moduł ePrice w systemie ONe, który sprawdza się zwłaszcza w modelu B2B. Jego najważniejsze funkcjonalności to:  

• Kompleksowe zarządzanie polityką cenową – narzędzie umożliwia tworzenie indywidualnych cenników dla konkretnych klientów, segmentów czy oddziałów firmy, a także centralny cennik dla całego przedsiębiorstwa. 

• Kontrola minimalnych marż – ePrice pozwala definiować minimalne marże lub ceny i pilnuje, aby handlowcy nie obniżali cen poniżej ustalonego poziomu. 

• Zwiększanie marż i zysków – dzięki centralnemu zarządzaniu i analizie danych ePrice pomaga zwiększyć marże i rentowność firmy.  

• Reakcja na zmiany rynkowe – system umożliwia szybką modyfikację cen w reakcji na sytuację rynkową, jednocześnie zachowując kontrolę nad marżą. 

• Automatyzacja i oszczędność czasu – automatyzacja procesów cenowych oszczędza czas zespołu sprzedaży, który może skupić się na strategicznych zadaniach. 

• Zaawansowany system uprawnień i workflow – sprzedawcy mogą dostosowywać warunki cenowe w określonych granicach, a przekroczenie limitów wymaga zatwierdzenia przez przełożonego. 

• Integracja z ERP i innymi systemami – ePrice dostarcza ceny do platformy ONe, ale może też zasilać inne systemy (w tym ERP), co umożliwia tworzenie spójnych ofert w każdym kanale. 

Dzięki temu handlowcy i klienci mają zawsze dostęp do aktualnych, spójnych cen, niezależnie od kanału sprzedaży. Firma z kolei zyskuje kontrolę nad polityką cenową, oszczędność czasu i większą efektywność operacyjną. 

Podsumowanie 

Dynamic pricing w B2B to nie tylko trend, ale coraz częściej rynkowy standard, przekładający się na realne, mierzalne wyniki. Firmy, które wdrażają elastyczne strategie cenowe oparte na danych i AI, zyskują przewagę konkurencyjną: szybciej reagują na zmiany, chronią marżę i oferują klientom spójne doświadczenia zakupowe. 

Kluczem do sukcesu jest jednak integracja systemów i dostęp do wiarygodnych danych. Wdrożenie pełnego systemu dynamic pricing to dla wielu firm duże wyzwanie, ale odpowiednie narzędzia oparte o zaawansowane reguły cenowe, takie jak ePrice od ONe Company, i wsparcie zaufanych ekspertów technologicznych pokazują, że automatyzacja cen to realna szansa na lepsze zarządzanie marżą i wzrost efektywności sprzedaży w firmach B2B.