“智能”定价与钢铁行业的未来

发布日期 : 09 October 2024

发布者 : Shweta Singh

钢铁是提高生活质量至关重要的、用途最广泛、适应性最强的材料之一。钢铁是国家经济增长的基石，因为它是众多制造工艺的主要原材料。由于钢铁在国家整体工业发展和基础设施建设中发挥着关键作用，因此钢铁行业通常被视为经济进步的标志。

全球定价条件

在2022年5月开始的上涨行情之前，钢铁价格曾经历大幅下跌。俄罗斯和乌克兰之间的危机、通货膨胀飙升、中国部分地区因新冠疫情实施的封锁措施以及2022年3月下旬全球市场的疲软，都加剧了人们对2022年和2023年需求前景的不确定性。然而，疫情过后，经济复苏稳步推进。中国拥有全球一半以上的成品钢供需，既是最大的钢铁生产国，也是最大的钢铁消费国。2021年，中国粗钢产量约为10300亿吨。2020年，中国钢铁消费量占全球总消费量的52%。美国人口普查局报告称，2020年第四季度，中国钢铁库存处于三年半以来的最低水平，未完成的钢铁订单数量升至五年来的最高水平。今年2月，热轧钢基准价格创下13年来的新高。尽管有迹象表明价格可能已达峰值，但投资者和业内人士依然缺乏信心。据《巴伦周刊》报道，仅2021年一年，钢铁期货市场价格就上涨了40%，而且《巴伦周刊》预计短期内不会放缓。相比之下，标普全球普氏能源资讯对钢铁行业主要参与者的一项调查显示，22%的受访者预计价格涨幅将超过10%，而44%的受访者预测未来六个月国内成品钢价格将进一步上涨。因此，全球钢铁市场价格随后出现飙升。不断上涨的成本转嫁给了分销商，分销商最终又将其转嫁给了客户，过高的价格危及了持续的需求。

如何应对变幻莫测、波动不定的市场？

在复杂多变的市场中，企业需要灵活的定价策略才能保持竞争力并最大化客户价值。商品和服务的定价决策是决定企业成败的关键策略。

• 灵活性和专业知识在制定定价方案中起着至关重要的作用。
• 了解产品的真实成本有助于确保所有费用得到支付，并通过销售获得可观的盈余。
• 了解客户的需求和期望，是决定适当利润率的重要指导依据。
• 如果竞争对手的高需求商品缺货，如果我们熟悉关键的市场变化和趋势，我们就可以很容易地在那段时间内储备这些商品。

在选择定价策略时，并没有放之四海而皆准的法则。毕竟，一种解决方案不可能适用于所有问题。阶梯定价可能在某个市场是标准做法，而成本加成定价则可能在另一个市场适用。

如何使价格提升策略更有效？

价格上涨要取得成效，必须具备三个基本要素：

• 为了实施定价策略，需要存在一个灵活的机制。
• 为了做出明智而有效的定价决策，需要有方法和技术来检索历史数据和分析结果。
• 分析与产品实现相关的所有成本，从而确定产品的实际成本。

有效的定价策略

我们设想通过以下四个步骤来制定有效的定价策略：

1. 获取和整理相关数据：钢铁生产商需要了解影响钢铁价格的短期和长期变量信息。为了更好地理解和处理数据异常和缺失值，需要对数据进行清洗。

2. 构建全新模型：为了理解行业内不同变量之间的动态关系，包括钢铁和原材料价格、供需驱动因素、全球和国内钢铁潜在生产率，以及GDP、PCE和工业生产等宏观经济指标，企业需要构建复杂多样的模型。对自身行业特有的要素（例如进口、出口和出货量）进行谨慎分析，是企业的前提条件。

3. 模型试运行：企业可以评估用于预测回归变量价值（即铁矿石、煤炭和废钢价格）的模型的有效性。这些模型在正常情况下表现良好，但在市场紧张时期，它们可能难以预测市场趋势。以下是数据科学家可以采取的一些建议措施，以克服这一障碍：

• 定期监测单变量模型的有效性，以提高其效率。
• 采用相关方法更准确地预测钢材价格。避免使用时间序列方法。相反，应将来自第三方来源的外部预测纳入预测模型。
• 探讨利用未来合约价格作为市场回归指标的可行性。
• 使用多元模型预测上述回归变量。

4. 运用探究式方法：即使是复杂的模型，在市场高度波动的情况下，也可能难以理解和预测价格。为了帮助企业有效地将市场和商业知识融入定价策略，钢铁价格预测算法可以与探究式方法相结合。这样，就可以通过设想多种情景来检验市场状况对钢铁价格的影响。

“智能”定价软件的出现

人工智能和数据科学席卷全球。由于其在市场上的广泛应用，“智能”定价软件正逐渐普及，而且价格也相对合理。这为各行各业以数字化方式重塑定价策略打开了大门。数据驱动定价的诸多优势，在当今动荡的市场环境下尤为重要：

• 速度：现代数据分析算法以惊人的速度查询数据集并识别可用于指导决策的模式。领先的价格优化和管理解决方案能够以同样惊人的速度在各种系统中自动执行这些判断。这消除了价格调整决策及其执行滞后于定价的必要性。我们所说的动态定价的一个重要方面是，智能定价系统能够跟上市场环境的快速变化。
• 精准性：企业可以选择比传统的“一刀切”式价格上涨策略（即对所有产品一视同仁地提高价格）更精细化、更细分化的成本转嫁方法。人工智能可以识别细分市场，并确定每个细分市场的价格弹性，从而优化定价。通过这种方式，可以根据不同客户群体对特定产品价格变化的敏感程度来调整定价策略。在制定新价格之前，还可以预测这些策略的效果。例如，您可以了解1%的价格上涨对某个地区的销售额和利润率的影响，以及5%的价格上涨对另一个地区的影响。因此，可以在不增加风险的前提下，更好地平衡价格上涨。
• 规模：这些平台能够从无数来源收集海量数据而不减速，还能比较和整理不同的数据集，从而在精细的层面上产生新颖独特的见解，这是即使是最资深的分析师团队使用手动工具也无法实现的。例如，将内部数据集与原材料成本指数和竞争对手定价进行比较，以便在成本波动的情况下制定定价策略。

这提供了一种全面的定价方法。价格变动并非孤立发生。在竞争激烈的市场中，竞争对手各自做出决策，因此必须考虑商品价格上涨对客户需求、声誉和销量的影响。钢铁可能仍将对经济增长至关重要。然而，诸如推动环保型工业方法（例如使用回收材料进行生产）等新趋势将导致市场出现更多动荡。要理解供需和价格变化，还需要考虑许多其他驱动因素。为了理解这些因素并为客户提供智能定价，钢铁制造商将利用一切可用资源，包括人工智能、机器学习、云计算、分析、建模和其他尖端技术。