在汽车行业，售后市场定价是关键的价值驱动因素。随着售后市场企业面临维持利润率的压力，机器学习和人工智能有望助力行业发展。
在汽车零部件售后市场，定价策略能够显著提升价值。然而，如今的售后市场行业正经历着快速变革。麦肯锡近期的一项调查显示，售后市场高管预计未来几年利润率缩减的风险将会增加。这部分是由于定价透明度的提高，而电子商务渠道和店铺软件的兴起则推动了定价透明度的提升，使得企业能够直接进行SKU级别的价格比较。
传统上，企业采用一些零散的解决方案来应对售后市场特有的复杂性，例如调整品类价格或处理低周转率零件，这种策略在历史上对利润率是有利的。但在过去几年中，随着人工智能和机器学习等新技术的出现，更加复杂的定价策略应运而生。这些更具凝聚力和整体性的策略能够实现精准的SKU定价，这对于从定价中获取价值并维持利润率而言变得日益重要。 在当今瞬息万变的售后市场格局中，随着电子商务和其他数字技术的日益普及，市场参与者需要做出相应的调整。
本文概述了由新技术驱动的定价模式所带来的机遇，并深入探讨了通过强大的AI和ML流程进行定价的关键方面。 传统售后市场零部件定价面临的挑战 传统的售后市场零部件定价模式有着悠久的历史，但最近一项售后市场高管调查显示，65%的高管认为未来利润率面临压缩风险，比去年上升了22个百分点（图表1）。当前的市场疲软是由消费者信心的变化和经济的不确定性所驱动的。
在汽车售后市场整体疲软的背景下，传统的定价机制正受到电子商务、人工智能和机器学习兴起的挑战。包括电商平台软件在内的电商渠道提高了直接比价能力和整体定价透明度，使异常定价对市场参与者和消费者都更加清晰可见。与此同时，人工智能也为定价开辟了新的可能性。
麦肯锡的分析显示，在实际应用中，这些技术将销售利润率提高了2%至6%，同时使市场参与者能够维持协调一致的定价策略（例如，价格阶梯或竞争保障机制）。 这些因素，以及其他全球性变化，都对传统的定价机制构成了压力；因此，汽车后市场零部件供应商感受到了转型的压力（参见侧边栏“全球关税政策变化与定价”）。 人工智能驱动的全新定价模式 如今，人工智能已发展到关键的成熟阶段，使汽车后市场供应商能够解决传统的定价难题（图表2）。
人工智能如此引人注目的部分原因在于汽车后市场拥有丰富的数据资源。这些数据包括按地区划分的车辆登记信息、消费者数据、调查数据以及汇总定价数据（例如，来自电商网站抓取、经销商管理系统、店铺管理软件和产品目录提供商的数据）。以往，这些数据杂乱无章且结构混乱，难以进行多方面的分析。 通用 AI 已解决了许多此类挑战（见图表 3）。通用AI 模型能够动态地大规模清理数据，丰富来自多个来源的数据框，并整合售后市场定价专家的指导性意见，从而创建按 SKU 和客户划分的结构化新数据。这些结构化数据反过来又可用于生成更复杂的定价模型。
鉴于售后市场拥有大量大型数据集，因此它是应用 AI 和 ML 制定定价策略的理想领域。事实上，许多公司已经从多个方面看到了应用 AI 和 ML 的益处——例如，将相似的 SKU 聚类到“微细分市场”中以衡量弹性，以及对客户群体进行分析定义。 将相似的 SKU 聚类成微细分市场以衡量弹性 通常，定价权和弹性取决于产品本身以外的因素（图表 4）。人工智能大型语言模型 (LLM) 可以利用额外的参数（例如，客户特征、制造商特征和地理空间数据）来丰富传统的产品层级数据。深度学习（即机器学习）模型随后可以评估每个参数的定价权。最终形成一个微细分市场，其中包含定价权相似的 SKU，这些 SKU 的分组部分基于人类计算能力无法识别的相似性。售后市场参与者可以利用这些微细分市场更准确地估计弹性，从而消除市场噪音，尤其是在低销量 SKU 方面。
通过分析手段定义客户细分
许多折扣计划以及销售举措都依赖于客户细分。与SKU（库存单位）信息类似，AI大语言模型（LLMs）能够丰富客户数据（例如购买行为、人口统计特征、客户贡献营收及员工人数等），而机器学习（ML）则可以将客户聚类为不同的战略细分群体。这使得企业能够制定具有针对性的折扣策略，从而最大化业务增长、利润率乃至客户满意度。
AI时代定价转型的关键要素
AI能够为汽车后市场带来更高层级的价值，但市场参与者在实施定价转型时必须深思熟虑。有三个关键领域值得关注：如何将新技术与传统的定价杠杆相结合；成功实施定价转型所需的各项能力；以及企业通常需要采取的实施步骤。
将新技术与传统定价杠杆相结合
后市场零部件供应商需要审慎评估，将AI和ML技术引入其定价策略的最佳方式及应用场景。值得注意的是，在部署由AI和ML驱动的系统时，理解如何利用传统的定价优化杠杆作为过渡与衔接的桥梁至关重要——毕竟，这些传统杠杆久经考验，至今仍能产生显著的成效。
例如，在制定价格时，区分“关键价值商品”（Key Value Items）与“长尾商品”这一常见的定价杠杆依然行之有效。这一策略在确保低销量零部件，或处于生命周期极端的零部件（即刚上市的新品或即将退市的尾货）获得合理定价时，显得尤为适用。在价格执行环节，定期对折扣与返利进行精准调整，有助于最大限度地减少“价值流失”（Value Leakage）。为此，企业可设定简明清晰的“战略护栏”（Guardrails）——例如预先核定的授权审批机制——以此提升销售代表的自主决策与执行效率。
尽管AI是一款功能强大的工具，但传统的后市场定价优化技术依然不可或缺；它们不仅是捕捉商业价值的必要手段，更能为尚处于构建阶段的算法模型与业务流程提供坚实的战略性“护栏”保障。
迈向成功所需的核心能力
若要高效地实施以AI为主导的定价转型，企业必须着力构建一系列专业化的核心能力。首先，企业需要拥有“干净”（即准确、无冗余）的内部数据，并建立清晰的数据层级架构。虽然拥有统一的企业资源规划（ERP）系统并非必要条件，但数据本身的整洁度与条理性却是至关重要的基础。通过数据清洗工作，企业往往只需数周时间便能为AI应用的落地奠定坚实的数据基石。
其次，企业需要获取具有竞争力的市场定价数据，并借助日益提升的市场透明度，将这些原始数据转化为具有实际指导意义的“可执行情报”（Actionable Intelligence）。此类数据可能涵盖跨品牌、乃至跨供应商与分销商部件编号的SKU（库存单位）级互换信息。
第三，企业需要实现IT集成。特别是在分销商群体中，行业标杆企业往往具备先进的IT集成能力，能够整合所有数据输入源。它们不仅能整合实时的外部数据输入（例如通过网络爬虫获取的数据），还能依据客户的浏览行为及本地化的需求信号，实施差异化定价策略。为了充分挖掘IT集成的价值，这些行业领军者会借助专用的定价软件（无论是自主研发还是外购），建立起每周甚至每日更新的定价机制；此类软件能够对价格弹性及竞争定位进行精准评估。若能采取得当的策略加以实施，这些功能性的定价流程完全可以在数月内（而非耗时数年）便迅速建立并投入运行。
转型实施的步骤
一旦具备了上述能力，企业便可着手推行定价转型；此类转型通常采取跨职能的协作模式，并需获得销售、IT及高层领导团队的全力支持。成功的售后市场转型往往聚焦于定价工作的方方面面，且通常遵循以下实施步骤：
1. 洞察（See） 跨渠道收集最新的竞争性价格数据，并具备针对同类零部件进行“对标式”比较的能力。
2. 制定（Set） 借助价格弹性分析工具，并结合品类策略，按SKU（库存单位）设定基础价格；通过构建一套全面的定价架构，实现跨渠道利润最大化。
3. 获取（Get） 基于渠道合作伙伴的服务成本，运用差异化的定价模型，量身定制折扣、返利及合同条款结构；同时借助促销活动和“最低广告价格”（MAP）策略，确保各渠道定价策略保持一致。若要取得成功，必须获得销售高层的认可与支持，并融入战略层面的指导意见。对于OEM厂商及售后市场制造商而言，构建一套能让经销商与终端客户实现“双赢”的定价体系至关重要。
4. 维系（Sustain）建立一套稳健的技术基础设施。这套设施应涵盖数据湖、用于处理市场定价及外部数据的“洁净”数据流、适配的定价软件，以及完善的培训与测试机制。若要确保项目成功，IT部门必须从项目伊始——即定义供应商需求的第一步——便深度参与其中。
汽车后市场正变得日益充满活力。下一代定价模型不仅能够应对日益提升的价格透明度等新挑战，还能协助市场参与者解决长期以来一直棘手的难题。随着这些新型模型的广泛普及，一种全新的定价环境或将应运而生；届时，市场参与者的成败将取决于其在全品类范围内的综合表现，而非仅仅局限于某一细分利基市场。如今若能把握住人工智能带来的机遇，必将重塑未来数年汽车后市场参与者的竞争格局。