Zjistěte, jak umělá inteligence transformuje cenové strategie maloobchodního paliva – pomáhá operátorům optimalizovat marže, předpovídat poptávku a zůstávat konkurenceschopnými na rychle se měnícím trhu.
Proměny v maloobchodu s palivy
V dnešní době je těžké se bavit, aniž by někdo nezmínil termín ‚AI‘. Je to ultimátní buzzword.
Avšak umělá inteligence není jenom hype a můžeme vidět její dopad v medicíně, autonomním řízení nebo v modelování velkých jazyků. Také už teď přináší skutečnou, praktickou hodnotu do sektoru paliv, zejména ve chvíli, kdy se krajina mění.
Pokles poptávky po palivech vlivem účinnosti paliva vozidel, vzestupem elektromobilů a vzdálenou prací znamená, že maloobchodníci s palivy musí přehodnotit své strategie. Tradiční přístup – agresivní soutěžení na základě ceny, aby získali objem – už není udržitelný.
Aby zůstali ziskoví a relevantní, musí se maloobchodníci zaměřit na ochranu marží a optimalizaci podílu na trhu. To je místo, kde zasahuje umělá inteligence. Umožňuje předvídavá, daty řízená rozhodnutí a mění způsob, jakým maloobchodníci s palivy fungují. Tento článek zkoumá, jakými způsoby se umělá inteligence dnes používá v maloobchodu s palivy, podložené skutečnými příklady a našimi zkušenostmi s PriceCast, softwarem pro optimalizaci cen řízeným AI vyvinutým firmou A2i, která je nyní součástí OPIS, společnosti patřící do skupiny Dow Jones.
Stoupající složitost cen paliv
Před několika desítkami let, kdy byl u čerpací stanice obsluhující personál, byla skutečná vazba se zákazníkem, který poskytoval okamžitou zpětnou vazbu o produktu, službách a zejména o cenách. S technologickými pokroky se tato vazba ztratila, protože lidé nyní používají digitální platební metody, navštěvují neobsluhované stanice a možná ani nevstoupí do prodejny – pokud už nebyla nahrazena samoobslužnými kiosky.
Přesto, že se mění zážitek zákazníka, zůstává zásadní otázka: jaká je sladká cena, která optimalizuje ceny paliv v souladu se strategií maloobchodníka?
Základní ekonomická teorie naznačuje, že jak se cena zvyšuje, objem a podíl na trhu obvykle klesá. Nicméně poptávková křivka je složitější. Některé zóně cen vykazují nízkou elasticitu, kde změny cen mají minimální dopad na objem. Jiné zóny jsou výsoce elastické, kde drobné změny mohou způsobit výrazné posuny v poptávce.
Přechod od nákladového řízení k orientaci na spotřebitele
Pro zvládnutí této složitosti používá některé maloobchodníky s palivy nákladové přístupy, kdy upravují ceny tak, aby marže zůstaly nad definovaným cílem. I když existuje určitá úroveň automatizace, tyto systémy nabízejí omezenou schopnost reagovat na volatilitu trhu, protože ceny se obvykle mění pouze při doplňování nádrže.
Jiní maloobchodníci používají sofistikovanější, pravidly řízený metodický přístup. Vytvářejí pravidla primárně založená na vnímání svých konkurentů a přitom si stále uchovávají cílové marže. Tato pravidla mohou zahrnovat: „Chci být nejlevnější v oblasti„, „Chci být o 1 cent pod lídrem„, „Chci se vyhnout tomu, abych byl více než 2 centy nad tímto nebo tamtím konkurentem.„
Pravidly řízené ceny jsou inherentně konkurenčně orientované. Umožňuje častější změny cen, ale zůstávají reaktivní spíše než proaktivní. I když je to provozně jednoduché, přehlíží chování zákazníků a výkon specifický pro stanicí.
A co kdybychom mohli porozumět sentimentu zákazníků v reálném čase – stejně jako starý obsluhující personál intuitivně?
Přichází umělá inteligence
Umělá inteligence byla v posledních dvou letech stále více na očích poté, co generativní systémy využívající modely velkých jazyků se staly veřejně známými prostřednictvím působivých chatbotových platforem, jako je ChatGPT. Tyto nedávné pokroky byly zvlášť podpořeny použitím neuronových sítí.
Neuronové sítě jsou druh umělé inteligence, který se může učit z obrovských vstupních dat a identifikovat vzory, které lze použít pro optimalizační účely. Běžně se používají v lékařské diagnostice, rozpoznávání obličeje, algoritmickém obchodování s financemi, ale také v prediktivních cenových modelech.
V případě čerpacích stanic mohou být školeny na historických transakčních datech, cenách, objemech, pozorovaných veřejných cenách paliv, počasí, dopravních údajích, mobilních pingech atd. Mohou se naučit, jak se zákazníci chovají, předpovědět poptávku po zákaznících a elasticitu cen, a navrhnout ceny pro každý produkt a stanici. Na rozdíl od rigidních systémů řízených pravidly je AI adaptivní, prediktivní a orientovaná na zákazníka. Je také samoučící, což ji dělá rychlejší a snazší na řízení, protože neustále zlepšuje svou přesnost a účinnost v průběhu času.
Širší role AI v operacích maloobchodu s palivy
AI může přispět mnohem dál než jen k cenám – zlepšit operace, detekovat problémy a snižovat ztráty. V OPIS jsme využili PriceCast k automatické detekci selhání čerpadel a podvodů s palivem.
Dalším slibným způsobem využití, které zkoumáme, je použití pokročilých algoritmů PriceCast pro zpracování velkých datových sad a odhalování vzorců, které detekují nesrovnalosti mezi objemy paliva a transakčními daty. To by nám umožnilo označit anomálie, které by mohly naznačovat potenciální vybírání nebo podvod. Tím bychom mohli tyto podvodné aktivity včas odhalit a pomoci maloobchodníkům s palivy identifikovat a zabránit ztrátě příjmů.
Budoucnost AI v cenách paliv: Co nás čeká?
AI už není jen buzzword. Je to strategický umožňovač.
Maloobchodníci s palivy dnes čelí složitým výzvám: klesající poptávka, užší marže a rychle se vyvíjející chování zákazníků. Tradiční cenové taktiky nedokážou držet krok.
AI se stává zásadním nástrojem v rukou maloobchodníků, aby zůstali konkurenceschopní na trhu zítřka. V cenách dává AI strategiím předvídavý, adaptivní a v souladu se skutečným chováním zákazníků – poskytující maloobchodníkům nástroje, které potřebují k úspěchu.
Abychom se dozvěděli více, navštivte naše webové stránky!
Zdroj: mobilityplaza.org