GMは勘に頼るトリムと価格の決定を消費者選択モデルに置き換えた

コンテンツと価格の決定は、車のトリム、機能、価格を定義するものであり、発売の数年前に確定するため、誤った判断は数億ドル規模のツーリング費用と販売機会の損失をもたらす。

GMのVehicle Content Optimizationは、その直感をデータに置き換えた。離散選択モデルが顧客が各機能にどの程度の価値を置くかを見積もり、新しい最適化アルゴリズムが可能なオーダーガイドの空間を探索して、顧客価値、価格、利益のバランスを最もよく取るものを見つける。

GM Financeは、VCOが44億ドルの追加ライフサイクル利益を実現したこと、および開発プロセスに統合されて以来、世界中で85以上の車両プログラムに適用されてきたことを検証した。この取り組みは2022年Franz Edelman Awardの最終候補となった。

何を造るかではなく、各トリムが何を含むかを最適化する

選択モデルは、計画担当者が支払うと想定するものではなく、顧客が実際に何に支払うかを明らかにする。

多目的探索は、他を犠牲にして一つを最大化するのではなく、顧客価値、価格、コストのバランスを取る。

意図的なコンテンツ設定により、誰も買わない機能への過剰なツーリングと、顧客が求める機能の提供不足を避ける。

システム化された意思決定により、各新車両プログラムはゼロから始めるのではなく再現可能になる。

製品に数千の設定可能なポイントがある場合、チームの販売見込みに対する感覚を信頼するよりも、顧客選択をモデル化する方が優れている。

VCOはGMのグローバル車両開発プロセスの一部となり、複雑性の削減や電気自動車の予測に用いられるプラットフォームへと成長した。GMはゼロエミッション目標を追求する中で、同じ選択モデリングの仕組みを長期的なEVポートフォリオと価格設定の課題に適用した。