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コラム

ダイナミックプライシングをBtoBビジネスに導入!?

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こんにちは。ワークスアイディの奥西です。

Meta社は2024年4月5日に「Instagram」「Facebook」「Threads」上に投稿されたAI生成画像に、
「Made with AI」のラベル表示を5月から本格化させると発表しました。

今ではAIで画像を生成したり、修正することが容易になりましたよね。
しかも精度が高すぎて、一見分からないぐらいのレベルです。

SNSでの情報収集が当たり前の時代ですので、見極めないと誤った情報を得ることになります……。
ネットやSNSは楽しく利用していきましょう!

さて、本日は「ダイナミックプライシングをBtoBビジネスに導入してみると?」という問いについて考えていきましょう!

ダイナミックプライシングとは

ダイナミックプライシングとは、
商品やサービスの需要に応じて価格を変動させる仕組みです。

需要と供給のバランスに応じて、価格を柔軟に変動させるプライシング戦略のことですね。

お寿司屋さんで「時価」というのがありますよね。
その日に獲れる魚の量や質によって価格が変動するパターンです。

「時価」には顧客の需要の概念が入っていないので、
意味合いは異なりそうですが、イメージは近いですかね……。

分かりやすく言うと、「変動料金制」です。

ダイナミックプライシング

このプライシング戦略は、消費者の行動パターン、競合の価格動向、
季節やイベントなどの外部環境に応じてリアルタイムで価格を最適化します。

これにより、企業は収益を最大化し、市場の変動に迅速に対応することが可能となります。
消費者もこの変動を選択できるのが良いですよね。

行列の出来るラーメン屋でも「並ぶ」という問題の解決として
「ファストパス」の様な有料チケットを購入すれば
並ばずに食べれることが、話題になりました。

参考:TableCheck FastPass 待たずに、確実に、人気店を楽しめる

公共交通機関などでもダイナミックプライシングが導入されていくと、
通勤通学の混雑を少し緩和することが出来るかもしれないですね。
行列や混雑に応じて価格が変動することになると、どんな行動変容が起きるのかは実証実験してほしいなと思います。

ダイナミックプライシングの事例

日本国内でもダイナミックプライシングは多くの業界で導入されています。

例えば、ホテルや旅館は代表的ですね。
観光シーズンや曜日によって、需要と供給のバランスから価格が変動します。
昨今では、海外からの旅行客も増えて、宿泊料金は上がってきています。
高騰していく価格を見るだけでも、需要が旺盛ということがよく分かりますね。

また、航空運賃も宿泊と同じく、人が移動する需要と供給から価格が変動します。

ここまでは皆さまもイメージがつきやすい事例かと思います。

野球スタジアム

最近では、スポーツ観戦・音楽ライブ・テーマパークのチケット販売に
ダイナミックプライシングを導入されています。

参考:ダイナミックプライシングとは(千葉ジェッツ)
参考:日本初の全席ダイナミックプライシングの音楽イベント「EXPERIENCE VOL.1」

AIを用いて試合日時や席種、席位置などの多様なデータから需要を予測し、
チケットの販売価格をリアルタイムで変動させています。

それ以外でも小売業界では、在庫状況や賞味期限が近い商品の価格を調整することで、
売上げの機会損失を減らし、廃棄ロスを削減しています。
需要と供給含め、益々データの活用が重要なポイントになりますね。

ダイナミックプライシングのメリットとデメリット

ダイナミックプライシングでの価格最適化は「過去データ」が重要です。
これまで発生していなかった事象や前例に対応ができないというのが前提ですね。

今後は様々な事象を学習させていくことで、プライシングの精度も向上していきそうです。

その中でも一般的に言われている「ダイナミックプライシング」のメリット・デメリットについて書いてみますね。

メリット

  • 収益最大化:需要の高い時期には価格を上げることで、収益を最大化を実現。
  • 最適化:需要予測に基づき価格を調整することで、在庫過多や不足を最適化。
  • 市場競争力:市場の変動に迅速に対応することで、競合他社に対する優位性の確保。

デメリット

  • 顧客の混乱:価格が頻繁に変動すると、消費者が混乱する可能性があり。
  • 価格の下落:競争が激化して、価格下落のリスクが生じる場合もある。
  • 複雑な価格:適切な価格設定を行うためには、高度な分析技術とリアルタイムデータの処理能力が必要。

BtoBビジネスでダイナミックプライシングの導入を検討

BtoB市場では、製品やサービスの価格が設定されていることが通常ですよね。

しかし、ダイナミックプライシングを導入することで、
市場の需給状況に基づいて価格を動的に管理することが可能となります。

考えれば考える程、実現へのハードルを感じますが、私の勝手な要望も踏まえて考えてみます。

BtoBに導入するハードル

BtoB取引では価格の安定を好む企業も多く、頻繁な価格変動に対して消極的な反応になる印象もあります。
そして、ダイナミックプライシングシステムを開発・維持するためには、初期投資として高額な費用が発生するでしょう。

特定の業界には一般的な範囲での価格で取引されることが慣習となっているため、
ダイナミックプライシングの導入が規制や業界標準と衝突することがありそうです。

実現しそうなビジネス

コンサルティングやエンジニアなど人に紐づくサービスは、
スキルや経験などで階層を設けて、価格を設定していることがよくあります。

客観的な市場指標に基づく価格変動を顧客に説明しやすい形で設計し、
価格変動の理由により理解が得られると良いですね。

また、顧客のニーズに合わせて価格体系を柔軟に設定するケースには
ニーズや要望に適したプライシングモデルの提供が実現すると顧客にも優しいですね。

今後は益々、AIを利用してリアルタイムで市場データを分析し、
最適な価格設定を自動で行うシステムが構築されるとBtoBビジネスでも広がっていきそうです。

BtoCもBtoBも価格が高い安いだけで、意思決定している訳ではないですが
ダイナミックプライシングにすることで、
供給側にも需要側にも選択肢が広がるのではないでしょうか。

「価格への透明性が高まり、需要と供給が視える化できるか?」
ここがBtoB取引での重要なテーマにもなりそうです。

まとめ

ダイナミックプライシングは、BtoC市場だけでなく、
BtoB市場においても多大なメリットをもたらす可能性があります。

特にデータを活用した需要予測能力が高い企業では、
市場の変動に柔軟に対応し、より効果的なプライシング戦略を展開することができます。

ただし、この戦略を成功させるためには、適切な技術の導入と、
顧客との信頼関係を保つための透明性の確保が必要不可欠ですね。

今後、BtoBビジネスのリーダーたちは、これらの要素を慎重に評価し、
自社のビジネスモデルに適合するかどうかを考慮に入れて、導入を検討してみるといいかもしれません。

是非、皆さまの会社でも「プライシング」について議論していてください。
それでは本日もGOOD JOB!!

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