최적의 가격? 빅데이터에게 물어봐

최적의 가격? 빅데이터에게 물어봐

 

 

 

 

가격을 1% 올리면 이윤은 8.7% 올라간다. 그만큼 가격 책정은 중요하다. 

고객에 대한 데이터가 넘쳐나는 시대지만 이를 가격 책정에 제대로 이용하는 기업은 흔치 않다.

 

1. 데이터를 적극 활용하기

 데이터는 관리하는 게 아니다. 데이터를 토대로 가격 결정을 내려야 한다.

2. 자동화 하기
기업이 파는 수천 개의 제품에 사람이 일일이 가격을 매길 수는 없기 때문에 카테고리별로 혹은 일괄적으로 가격을 책정하는 경우가 많다. 

자동화하면 제품 하나마다 가격을 매길 수 있다.

 

3. 영업기술과 자신감 키우기
가격은 의사소통의 문제이기도 하다. 고객과 접하는 영업사원들에게 확신을 심어주자.

4. 적극적으로 성과 관리하기
영업사원들이 고객별 수익성을 투명하게 확인할 수 있어야 한다. 또 가격 결정 권한도 과감하게 위임하고 그에 맞는 인센티브를 지급할 것

 

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성공적으로 활용하기에는 너무나 방대한 데이터

 

마케터들은 대개 제품 생산 비용, 표준 마진, 유사한 제품의 가격, 대량 구매 할인 등 지나치게 단순한 요인을 토대로 가격을 결정한다. 

 

심지어 마케터들은 가격 문제에 적극적으로 대처하지 않는 이유로 항상 '시장 가격(Market price)'을 언급하는 등 구태의연한 제품 관리 방식에 의존한다. 

 

그중에서도 가장 나쁜점은 이들이 모든 제품의 가격을 일괄적으로 10% 인상하는 등 오랜 세월 동안 '검증된'방법을 활용한다는 것이다.

 

 

 

 

데이터를 토대로 이윤을 창출하기 위한 4단계

 

좀더 효과적으로 가격을 책정하려면 지금 현재 활용 가능한 데이터를 정확하게 이해해야 한다. 이를 위해서는 폭넓은 시작으로 바라보기보다 관찰하고자 하는 대상을 세밀하게 바라봐야 한다. 예를들어 송장에서 확보한 데이터, 제품별 데이터, 고객별 데이터, 상품 포장별 데이터를 살펴봐야 한다. 

 

- 데이터에 귀를 기울여라.

 

최고의 가격을 결정할 때 문제가 되는 것은 데이터가 아니라 분석이다. 최고의 B2C기업들은 자사가 보유한 방대한 양의 데이터를 어떻게 해석하고 이 데이터를 토대로 어떻게 행동해야 하는지 잘 알고있다. 하지만 B2B 기업들은 데이터를 토대로 결정을 내리기보다 데이터를 관리하는 경향이 있다. 데이터를 제대로 분석하면 흔히 간과되곤 하는 요인들이 각 고객 세그먼트와 각 제품의 가격을 결정하는 요인에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있다.

 

 

 

- 자동화하라

 

수천개에 달하는 제품을 사람이 직접 분헉하려면 너무 많은 비용이 들고 너무 많은 시간이 소요된다. 자동화된 시스템을 활용하면 범위가 제한적인 세그먼트를 찾아내고, 각 세그먼트에 가치를 부여하는 요소를 파악하고, 이 같은 정보를 거래의 거래 데이터와 연계시킬 수 있다. 자동화 시스템을 활용하면 데이터를 토대로 수많은 제품과 세그먼트의 가격을 결정 할 수 있다. 뿐만 아니라 자동화는 기존의 분석 자료를 복제하고 수정하는 데도 도움이 된다. 따라서 자동화를 활용하면 매번 처음부터 다시 시작할 필요가 없다.

 

 

 

- 영업 기술과 자신감을 키워라.

 

새로운 가격을 적용하는 것은 운영과 관련된 문제인 동시에 의사소통과 관련된 문제이기도 하다. 성공적인 기업들은 영업사원들이 새로운 가격 책정 접근방법을 이해하고 받아들일 수 있도록 세심하게 설계된 변호 프로그램에 많은 투자를 한다. 기업은 영업사원들과 긴밀히 협력하며 새롭게 가격을 책정한 근거와 시스템이 돌아가는 방식을 설명해야 한다. 그래야만 영업사원들이 확신을 가지고 새로 책정된 가격을 고객에게 납득시킬 수 있다.

최고의 리더들은 가장 까다로운 고객을 만나는 자리에 영업사원들과 동행해 신속하게 고객을 설득하는데 주목한다. 그래야만 영업사원들이 새로운 가격 책정 접근방법을 받아들여도 괜찮다는 자신감을 가질 수 있기 때문이다.

 

 

 

- 적극적으로 성과를 관리하라.

 

영업사원들에게 유용한 목표를 제시해야 한다.

중앙집중화된 팀에 의존하기보다 영업팀에게도 가격을 조정 할 수 있는 권한을 부여해야 한다. 소프트웨어, 화학, 건축 자재, 통신 등 다양한 부문에서 활동하는 기업들이 빅데이터를 토대로 좀 더 훌륭한 가격 결정을 내리는 방법을 활용해 훌륭한 성과를 올렸다. 

 

이런 기업들은 모두 다양한 유형의 고객으로 이뤄진 분산된 포트폴리오를 갖고 있었다. 뿐만 아니라 재고 관리 코드의 수와 거래량 도 방대했지만 이들이 훨씬 세부적인 제품 차원에서 가격을 책정한 덕에 마진을 3 ~ 8%가량 늘릴 수 있었고 유럽의 어느 건축 자재기업은 새로운 가격을 채택한 덕에 일부 제품의 마진을 최대 20%까지 늘릴 수 있었다. 

 

적절한 가격을 책정하려면 빅데이터를 활용하고 영업사원들을 지원하기 위해 충분한 자원을 투자해야 한다. 

 

 

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이 내용은 DBR을 읽고 작성한 글이고, 맥킨지쿼털리에 실린 'Using Big Data to make Better Pricing Decision'를 전문번역한 김현정님의 편집글을 읽고 좋았던 부분과 본문의 내용을 발췌하였습니다. 글의 일부 저작권은 동아일보사 DBR 있음을 밝힙니다.