시장에서의 입지 공고화와 수익성 극대화를 목표로 하는 소매유통 기업들은 수많은 도전 과제에 직면하게 됩니다. 가격 정책은 소매유통 기업이 매출을 높이고, 새로운 고객을 확보하고, 기존 고객을 유지하고, 시장 점유율을 높이는 데 중요한 핵심 요소 중 하나로 작용해 왔습니다. 그러나 지난 10년간 가격 정책의 중요성은 훨씬 더 커졌습니다. 전자상거래 및 옴니채널 쇼핑이 소비자의 손쉬운 구매 활동을 지원할 뿐만 아니라, 쇼핑 전에 여러 소매유통 기업의 제품 가격을 비교할 수 있게 했기 때문입니다.
부정확하거나 단편화된 정보는 물론, 심지어 지나치게 많은 정보 역시 소매유통 기업이 적절한 가격 결정을 내리는 데 걸림돌로 작용할 수 있습니다. 전략적 가격 정책은 소매유통 기업이 스스로를 경쟁사와 차별화할 수 있는 중요한 방법인 반면, 정보에 입각하지 않은 가격 결정은 수입, 수익성, 고객 만족도에 대단히 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 대부분의 소매유통 기업이 미미한 판매 수익에 고전하고 있음을 고려하면, 제품의 매출, 수익성, 시장 점유율을 극대화할 수 있는 최적의 가격을 결정하는 일은 매우 중요합니다. 하지만 데이터 관리의 어려움으로 인해 많은 소매유통 기업이 수요 또는 가격 변경의 영향이 매출 및 판매수익에 미치는 영향을 이해하지 못한 채 가격 결정을 내려야 하는 상황입니다. 게다가 이와 같이 정보에 입각하지 않은 가격 결정을 수만 건의 상품에 적용해야 하죠.
다양한 데이터세트를 결합하고 고급 분석 기술 및 머신러닝을 대규모로 적용하는 기술은 소매유통 기업이 경쟁력 있는 가격 정책, 심리적 가격 정책, 프로모션 가격 정책, 가격 번들링, 동적 가격 정책 등으로 가격 전략을 확장할 수 있게 해 줍니다. 또한 적합한 가격 전략(또는 전략의 조합)을 파악하고 가격 정책을 최적화할 수 있게 해 줍니다. 이를 바탕으로 소매유통 기업은 적절한 가격이 책정된 적합한 제품 및 서비스를 적합한 채널을 통해 적시에 적절한 고객에게 제공할 수 있게 됩니다.
Oracle Data Platform이 소매유통 기업이 개별 제품별로 알맞은 가격 정책을 파악하고, 제품 수명 주기 전반의 가격 정책을 최적화하고, 가격-수량-시장-시간 간의 관계를 파악할 수 있게 지원하는 방법을 확인해 보세요.
소매유통 기업이 가격을 최적화할 수 있도록 아키텍처에 데이터를 삽입하는 3가지 주요 방법이 있습니다.
데이터 지속성 및 처리는 3개의 구성 요소를 기반으로 구축됩니다.
분석, 학습, 예측 역량은 2가지 기술을 바탕으로 구축됩니다.
적절한 가격 전략으로 수입, 수익성, 시장 점유율, 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 하지만 적절한 가격 전략을 개발하기 위해서는 재고 수준, 주문, 수요, 현재 가격 및 프로모션, 고객에 대한 전방위적인 뷰에 대한 실시간 액세스가 필요합니다. 여러 소스로부터 데이터를 통합하고, 고급 분석 기술을 지원하는 데이터 플랫폼을 사용하면 소매유통 기업은 자사의 가격 정책을 제품 수준에서 손쉽게 맞춤 설정할 수 있고, 동시에 모든 판매 채널 전반에서 가격과 기업 및 카테고리별 목표를 연계할 수 있습니다. 이와 같은 유연성 덕분에 소매유통 기업은 목표 마진, 경쟁력 있는 가격 연계 또는 다양한 시장 사이의 선호 가격 관계를 바탕으로 제품의 정가를 제시하고, 프로모션 및 할인 전략의 가치를 극대화할 수 있습니다. 동시에 개별 고객이 모든 접점에서 일관적인 가격 정책을 경험할 수 있게 함으로써 우수한 옴니채널 고객 여정도 제공할 수 있습니다.
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