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BIG DATA

So funktioniert dynamische Preisgestaltung: Wie Big Data die Preisoptimierung vorantreibt

In der heutigen hart umkämpften Einzelhandelslandschaft machen sich datenbasierte dynamische Preisstrategien die Macht dieser Verbraucherdaten zunutze. Das explosionsartige Wachstum von Big Data und das darin enthaltene Potenzial für die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Ansätzen für Preisstrategien eröffnet ganz neue Möglichkeiten für intelligente Preislösungen.

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Die Bedeutung von Daten bei der dynamischen Preisgestaltung

Dank des anhaltenden Booms von Online-Shopping war der Umstieg auf eine dynamische Preisgestaltung noch nie so entscheidend wie heute. Preise müssen in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld konkurrenzfähig und klug gesetzt werden. Das Preismodell eines Unternehmens sollte sich dabei an Schwankungen der Kundennachfrage und des Kaufverhaltens anpassen können. Die Möglichkeit, schnelle und fundierte Maßnahmen zur Preisgestaltung zu ergreifen, hat einen massiven Einfluss auf Umsatz und Gewinn. 

Doch weiterhin wird die Preisgestaltung im Einzelhandel häufig auf Grundlage statischer Preisregeln festgelegt. Diese fußen auf einem begrenzten Dateninput wie beispielsweise dem Wettbewerbspreis. Mit diesem Ansatz bleiben allerdings große Datenmengen – sowohl Transaktionsdaten als auch Daten, die nicht zum Kaufverhalten gehören – ungenutzt. Es handelt sich dabei um Daten, die zu intelligenteren und agileren Preisentscheidungen führen könnten. 

In der heutigen hart umkämpften Einzelhandelslandschaft machen sich datenbasierte dynamische Preisstrategien die Macht dieser Verbraucherdaten zunutze. Das explosionsartige Wachstum von Big Data und das darin enthaltene Potenzial für die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Ansätzen für Preisstrategien eröffnet ganz neue Möglichkeiten für intelligente Preislösungen. Die Technologie des maschinellen Lernens zur Preisoptimierung hebt die dynamische Preisgestaltung auf die nächste Stufe, da sie viel größere Datensätze verarbeiten und verschiedene Einflussfaktoren berücksichtigen kann, um die Auswirkungen von Preisänderungen vorherzusagen.               

Unternehmen, die im Online-Handel tätig sind, sollten ihr Hauptaugenmerk auf das Verbraucherverhalten und die daraus generierten Daten legen. Wer das Verbraucherverhalten berücksichtigt, kann bei der Preisgestaltung weiterhin den Wert bepreisen, den ein Kunde einem bestimmten Produkt zuschreibt; darüber hinaus lässt sich daran arbeiten, auf die Wertwahrnehmung selbst Einfluss zu nehmen und sie zu steigern. Grundlage dieses neuen Ansatzes der Preisgestaltung sind sowohl die Daten, die durch das Verhalten der Käufer generiert werden als auch die der Wettbewerbslandschaft.  

Dank künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können sich Einzelhändler heute einen fundierten Überblick darüber verschaffen, was sowohl die Wettbewerber als auch die Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt tun und welche Einflüsse und Gründe hinter ihrem Kaufverhalten stecken. Die Fülle an Daten, die Online-Kunden generieren, ermöglicht ganz neue Strategien, um die Zufriedenheit der Kunden und die Rentabilität des Unternehmens zu steigern.

Big Data im Einzelhandel

Das rasante Wachstum des Online-, Mobil- und Social-Media-Einkaufs hat zu einer Explosion von Daten geführt: zu „Big Data“. Preisänderungen finden heute mehrmals täglich für Millionen von Produkten im gesamten Online-Ökosystem statt – das bedeutet, dass jeden Tag weltweit mehrere Millionen Preisentscheidungen getroffen werden. Das entspricht Hunderten von Millionen verbundener Datenpunkte!

Sehr wahrscheinlich wird dieses Datenwachstum weiter zunehmen. Vor allem im Einzelhandel hinterlassen Kunden bei jedem Online-Einkauf eine Datenspur. Hinzu kommen weitere Datenquellen wie Preise von Mitbewerbern, Wetterdaten und unternehmensinterne Daten wie z. B. die gesammelten Daten über die Marketingaktivitäten eines Unternehmens.

Für Einzelhändler lässt sich Big Data in zwei Bereiche unterteilen:

Strukturierte Daten: dazu gehören Namen, Adressen, Transaktionshistorie oder Kundenbindungsprogramme.

Unstrukturierte Daten: dazu gehören Produktbewertungen, Bilder, Social Likes und Kommentare sowie alle anderen Social-Media-Daten.

Moderne Dynamic-Pricing-Tools ermöglichen es, diese enorme Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten zu sammeln und für die Umsetzung einer umfassenden Strategie zu nutzen. Big Data ist die Ressource, die eine Dynamic Pricing-Strategie erst möglich macht. Im Mittelpunkt dieser Technologie steht die Optimierung der Datenverarbeitung (und alles, was damit zusammenhängt). Es geht nicht nur darum, große Mengen an Daten zu sammeln, sondern die gesammelten Daten zu nutzen, um die eigene Preisgestaltung zu optimieren. Immer mehr Einzelhändler gehen dazu über, auf Big Data zuzugreifen, um bessere Preisentscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Menge an verfügbaren Daten ist daher auch ein großer Treiber für die dynamische Preisgestaltung.

Jeder Einzelhändler oder jede Marke, die dynamische Preisgestaltung einsetzt, ist von den Daten abhängig, die als Entscheidungsgrundlage genutzt werden. In dieser Hinsicht ist die Qualität der Daten sehr wichtig, da sie in einen Algorithmus zur dynamischen Preisgestaltung einfließen, der zur Entwicklung und Information von Nachfrageprognosen und automatischen Preisentscheidungen verwendet wird.  

Daten und dynamische Preisbildungsalgorithmen

Durch die Analyse verfügbarer Daten in Kombination mit dem aktuellen Marktgeschehen und anderen externen Datenquellen können Händler auf Grundlage von Algorithmen ihre Preise optimieren. Dabei lässt sich zwischen zwei Arten von Algorithmen unterscheiden, die bei der Preisgestaltung eingesetzt werden:

  • Traditionelle, regelbasierte Algorithmen: Die Logik dieser Algorithmen ist fest programmiert. Sie bestehen oft aus einer Reihe von „Wenn/Dann“-Regeln, die die Preise anhand bestimmter Einflussfaktoren festlegen.
  • Auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen: Diese Algorithmen lernen anhand von Trainingsdaten, um Vorhersagen über den Preiseffekt auf Absatz, Umsatz und Gewinn zu treffen. Basierend auf dieser Vorhersage lassen sich Optimierungen durchführen, um bestimmte Geschäftsziele zu erreichen. Dieser Algorithmus und seine Logik der Vorhersage sind nicht explizit programmiert. Der Algorithmus lernt kontinuierlich aus neuen Daten. 

Zu den Einschränkungen traditioneller Algorithmen gehört, dass sie nur eine begrenzte Anzahl von Einflussfaktoren berücksichtigen können, oft weniger als drei. Auch die Verwaltung und Überwachung eines regelbasierten Ansatzes ist mit hohem Aufwand verbunden. Im Gegensatz dazu sind Einzelhändler, die Big Data in Verbindung mit maschinellem Lernen nutzen, besser in der Lage, die intelligenteste Preisstrategie für ihr Geschäft zu definieren. 

Mit fortschrittlicher Technologie ist es möglich Datenmengen zu verarbeiten, die ein Pricing Manager nicht bewältigen könnte. Ein auf maschinellem Lernen basierender Ansatz kann die Nachfrage für einzelne Artikel im Sortiment eines Unternehmens berechnen – was bei Tausenden von SKUs eine gewaltige Aufgabe ist –, und er kann automatisch eine Reihe von Einflussfaktoren berücksichtigen, sowohl interne (z. B. Lagerbestände, angestrebte Verkaufsdaten) als auch externe (z. B. Wettbewerberdaten, zeitliche und wetterbedingte Faktoren). Hier erfahren Sie hier mehr über Anwendungen von maschinellem Lernen im Einzelhandel.

Daten, die für die Optimierung der dynamischen Preisgestaltung verwendet werden

Warum wenden sich immer mehr Einzelhändler, insbesondere Online-Händler, der auf KI und maschinellem Lernen basierenden dynamischen Preisgestaltung zu? Grund ist die riesige Menge an Daten und externen Faktoren, die bei der Preisbestimmung berücksichtigt werden müssen: Verkaufsdaten, Lagerbestände, Wettbewerbsdaten, Daten zu Promotions, Transaktionsdaten, saisonale Trends, Wetterdaten und mehr. All diese Daten scheinen uferlos, doch in Zeiten von KI ist es möglich, solche Datenmenge zu verarbeiten und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. 

Zusätzlich zu den oben erwähnten „strukturierten“ und „unstrukturierten“ Daten ist es wichtig, bei der auf maschinellem Lernen basierenden Preisoptimierung sowohl Daten auf Mikro- als auch auf Makroebene zu nutzen. Dazu gehören: 

Daten auf Mikroebene: interne Daten, einschließlich Verkaufs- und Transaktionsdaten, Produktstammdaten, Kosten, historische Preise, Marketingdaten und Geschäftsstrategien.  Daten auf Makroebene: externe Marktdaten und Einflussfaktoren wie Mitbewerberdaten, zeitorientierte Daten (z. B. Wochentag oder Jahreszeit) und standortspezifische Daten (z. B. regionale Daten; Wetterdaten).

Interne Daten

Produktattribute

Dazu gehören wesentliche Informationen wie Kosten, Margenobergrenze, Grundpreis und MAP-Preis. Produktattribute (oder Produktstammdaten) sind die digitale Darstellung des Sortiments eines Händlers und ein wichtiges Werkzeug für die dynamische Preisoptimierung. Zu diesen Datenpunkten gehören auch Produkt-ID, Master-Varianten-Zuordnung, aktueller Preis, UVP, untere und obere Preisgrenze, saisonale Kennzeichnung, Marke, Farbe, Größe, Lagerbestand, Verfallsdatum oder Zielverkaufsdatum und vieles mehr. Die Gruppierung dieser Attribute über Kategorien hinweg ist eine wichtige Möglichkeit, diese Art von Daten zu nutzen. Für Algorithmen ist es oft schwierig, nur aus den Daten einzelner Produkte zu lernen, daher nutzen sie die Kategorieebene.

Bestandsebenen

Hierbei handelt es sich um wesentliche Daten zu Details über aktuelle Lagerbestände und das Gesamtangebot. Das vorhandene Angebot wird (über die Bestandsverfolgung) mit der vorhandenen Nachfrage kombiniert, was eine Schlüsseldeterminante dafür ist, wie eine Software zur dynamischen Preisgestaltung die optimalen marktgerechten Preise berechnet. 

Transaktionsdaten

Dazu gehören alle Transaktionen, verkaufte Einheiten, Preishistorie und Umsätze, weiterhin Käuferinformationen und Herstellungs- oder Beschaffungskosten. Jede auf maschinellem Lernen basierende Software für dynamische Preisgestaltung benötigt die Verkaufs- und Transaktionsdaten eines Unternehmens, um die Nachfrage für jedes Produkt im Sortiment zu berechnen. Diese bilden die Grundlage für Preisentscheidung der KI. Als Minimum werden alle Verkaufsinformationen benötigt, z. B. welche Artikel zu welchem Preis verkauft wurden.  

Zusätzliche Transaktionsinformationen verbessern die Prognosequalität der KI und steigern die Ergebnisse nochmals. Dies können Artikel sein, die der Kunde angesehen hat, Artikel, die er in den Warenkorb gelegt hat, Artikel, die er aus dem Warenkorb gelöscht oder storniert hat, solche, die er gespeichert oder auf eine Wunschliste gesetzt hat und solche, nach denen er gesucht hat – als Beispiele: angesehene Produkte, angelegte Warenkörbe, stornierte Warenkörbe, gespeicherte Merklisten oder eingegebene Suchbegriffe. 

Externe Daten

Mitbewerberdaten 

Umfangreiche Mitbewerberdaten können Listenpreise, Versandpreise, Buy-Box-Preise, FBA, vergriffene Bestände, Geografie sowie Produktrezensionen und -bewertungen enthalten. Diese Daten lassen sich mithilfe von Crawling-Software (auch „Scraping“ genannt) sammeln, die die Informationen aus öffentlich zugänglichen Quellen holt. Unternehmen werden allerdings immer raffinierter beim Versuch, diese Daten vor ihrer Konkurrenz zu schützen. 

Wochentage

Die Wochentage haben Einfluss auf die Verbrauchernachfrage. Abhängig vom Geschäftsmodell eines Unternehmens steigen die Umsätze je nach Wochentag oder fallen.

Eine dynamische Preisstrategie kann diese Daten nutzen und die Preise für das Wochenende erhöhen oder senken, basierend auf der Nachfrage an diesen Tagen. Hier helfen Preisoptimierungslösungen, die es Unternehmen ermöglichen, benutzerdefinierte Zeitrahmen für die genaue Umsetzung von einmaligen, laufenden oder zeitlich begrenzten Preisänderungen zu erstellen. 

Feiertage 

Anstehende Feiertage erhöhen die Nachfrage nach bestimmten Artikeln, zum Beispiel Geschenkpapier vor Weihnachten oder Blumen zum Muttertag. Durch den Einsatz historischer Transaktionsdaten, die mit den Feiertagen abgeglichen werden, können Einzelhändler genau feststellen, welche Artikel in ihrem Sortiment eine erhöhte Nachfrage aufweisen und wann. Diese Daten helfen einem dynamischen Preisfindungsalgorithmus, die Nachfrage vorherzusagen und einen optimalen Preis für den jeweiligen Artikel festzulegen. 

Regionale Trends

Der E-Commerce-basierte Einzelhandel hat den Vorteil, dass er über onlinebasierte Plattformen und Marketing ein viel breiteres Publikum erreichen kann. Lokale Faktoren und Bedingungen können die Nachfrage dennoch beeinflussen, je nachdem, was vor Ort gerade passiert. Wenn in einer Region ein Fest gefeiert wird, lässt das die Nachfrage nach bestimmten Produkten ansteigen. Werden Daten zur Messung dieser regionalen Abweichungen eingesetzt, kann das bei der Erstellung von Preisstrategien und Unterscheidungen bis auf die regionale Ebene helfen. 

Wetter und saisonale Daten 

Das Wetter kann den Absatz beeinflussen, sowohl sortimentsübergreifend als auch für bestimmte Produkte. Gutes Wetter beeinflusst den Online-Handel eher negativ, während bei Regen oder Schnee die Leute zu Hause bleiben und online einkaufen. Sobald die Temperaturen steigen, suchen Verbraucher nach Stehventilatoren und werden diese mit höherer Wahrscheinlichkeit auch kaufen (höhere Konversionswahrscheinlichkeit).

Aber auch wenn der Winter naht können Wetterdaten hilfreich sein. Sinkt die Temperatur, steigt das Suchvolumen für Skier und Schlitten. Temperatur- und Wetterdaten helfen also dabei, die Nachfrage vorherzusagen und die Preise entsprechend zu optimieren.

Wie Daten den Algorithmus der dynamischen Preisgestaltung beeinflussen können

Menge der Daten

Nicht alle Daten sind für jedes Unternehmen zugänglich oder gar anwendbar. Wenn ein Einzelhändler beispielsweise neu auf dem Markt ist, hat sein Shop keine Kundenstimmen. Außerdem sind Unternehmen zu Recht sehr vorsichtig, wenn es darum geht, persönliche Kundendaten zu verwenden. Da das maschinelle Lernmodell jedoch immer an den Einzelfall angepasst wird, lässt es sich so konfigurieren, dass es auch ohne persönliche Kundendaten gute Ergebnisse liefert. Für Preisoptimierungen auf Produktebene sind beispielsweise keine persönlichen Daten notwendig. 

Wie bereits erwähnt sind Machine-Learning-Ansätze zur dynamischen Preisgestaltung besonders auf das Lernen aus großen Datensätzen zugeschnitten. Je größer die Menge der verfügbaren Daten ist, desto besser lässt sich das maschinelle Lernmodell trainieren, um genaue Prognosen zu erstellen. Ein maschineller Lernalgorithmus lernt aus vergangenen Preisänderungen und der Auswirkung dieser Änderungen auf den Umsatz. Daher ist es gut, Daten von zwei bis drei Preisänderungen pro Produkt mit einer signifikanten Menge an zugehörigen Verkäufen einzuspeisen. Klügere Algorithmen wie diejenigen, die wir bei 7Learnings entwickeln, benötigen nicht unbedingt Daten jedes Artikels – sie können über die Datenmenge von Produkten mit höheren Verkaufszahlen lernen und die Preise auch für Long Tail-Produkte mit niedrigen Verkaufszahlen optimieren.

Erfahren Sie hier mehr über Long Tail Pricing auf Grundlage von maschinellem Lernen.

Qualität der Daten

Die Qualität der gesammelten Daten hat einen direkten Einfluss auf das maschinelle Lernmodell, das für die dynamische Preisgestaltung genutzt wird. Je höher die Qualität der Daten ist, desto einfacher ist es, sie zu nutzen und Funktionen zur Steuerung des Systems zu entwickeln. Diese Punkte zeichnen gute Datenqualität aus: 

  • Die Daten sind vollständig, inklusive aller Variablen; anhand von Datentabellen ist es einfach, Datenpunkte zuzuordnen, zum Beispiel beim Abgleich von Produktattributen mit Transaktionsdaten. 
  • Die Daten sind sauber. Das bedeutet, dass Fehler wie z. B. fehlende Umsatzverfolgung, falsche Produktdaten oder schlecht eingegebene numerische Werte den gesamten Datensatz nicht negativ beeinflussen. 
  • Die Daten sind konsistent. Bei der Betrachtung verschiedener Datenpunkte besteht eine Korrelation; beispielsweise lässt sich der Gewinn eindeutig aus Umsatz und Kosten berechnen. 

Daten von schlechter Qualität können eine Reihe von Problemen verursachen: 

  • Daten, die nicht sauber sind, können die Leistung von maschinellen Lernmodellen beeinträchtigen, da diese darauf ausgelegt sind, anhand der Informationen zu lernen, mit denen sie gefüttert werden. 
  • Wenn die Daten nicht konsistent sind, wird es schwierig, die gewünschten KPIs zu berechnen, insbesondere in Bezug auf Umsatz und Gewinn. 
  • Unvollständige Daten können es unmöglich machen, ein maschinelles Lernmodell überhaupt zu erstellen. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser kann ein maschineller Lernansatz zur dynamischen Preisgestaltung trainiert werden. 

Wie dynamische Preisgestaltung funktioniert: Verwaltung großer und komplexer Datensätze bei der dynamischen Preisgestaltung

Datenerfassung

Wenn es darum geht, eine maßgeschneiderte, auf maschinellem Lernen basierende Dynamic-Pricing-Lösung aufzubauen, müssen die internen Kundendaten täglich gesammelt und übermittelt werden. Die Daten werden aufbereitet und es wird sichergestellt, dass alle wichtigen Variablen enthalten sind. Es gibt auch automatisierte Programme, die dabei helfen, diesen Daten-Upload und den Umzug in den Cloud-Speicher zu verwalten.

Externe Daten werden auf Grundlage der Geschäftsstrategie und der individuellen Anforderungen gesammelt. Wenn ein Unternehmen zum Beispiel Sonnenbrillen verkauft, ist es wichtig, die Daten der Wettervorhersage regelmäßig zu verfolgen. Für diese Art von Daten werden offene APIs verwendet.

Daten von Mitbewerbern lassen sich auf unterschiedliche Weise zusammentragen, in der Regel durch einen Web-Crawling-Service oder eine Software, die die gewünschten Datenpunkte aus offenen Quellen sammelt. Das wird allerdings zunehmend schwieriger, da Unternehmen ihre Daten immer besser schützen.

Datenverarbeitung

Die Verwaltung großer und komplexer Datensätze kann eine Herausforderung sein. Bei 7Learnings verwenden wir ein Cloud-basiertes Data Warehouse, das eine skalierbare Lösung bietet, um Millionen von Daten schnell und effizient zu verwalten. Nachdem die Daten gesammelt wurden, müssen sie bereinigt und für die weitere Verarbeitung vorbereitet werden. Dieser Schritt ist anspruchsvoll, da es darum geht, Daten unterschiedlicher Formate aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Die Aufgabe wird daher von erfahrenen Data Scientists übernommen, die alles korrekt und vollständig in einen Algorithmus überführen.

Nachdem die Daten gesammelt wurden und einen ersten Bereinigungsprozess durchlaufen haben, werden sie in einzelnen Tabellen gespeichert. Diese lassen sich dann Schritt für Schritt zusammenführen, um Daten zu kombinieren und für die Einspeisung in den Algorithmus vorzubereiten. Jeder Unternehmenstyp mit seinen einzigartigen KPIs und Marktszenarien kommt so zu einem ganz eigenen Datenmodell, das eine individuelle Aufbereitung benötigt. Auch diese Aufbereitung wird in der Regel über das Cloud-basierte Data Warehouse verwaltet.

Dateneingabe

Aus den aufbereiteten Daten erstellen die Data Scientists schließlich Features – Eingabevariablen für die Machine-Learning-Modelle –, die auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sind und dessen spezielle strategische Bedürfnisse berücksichtigen. Je nach den besonderen Anforderungen eines Unternehmens können verschiedene Merkmale mehr oder weniger geeignet sein, um Vorhersagen zu treffen. Auch die Art des maschinellen Lernmodells und welche Parameter verwendet werden, wird sich von Fall zu Fall unterscheiden.

Einem Unternehmen geht beispielsweise von Zeit zu Zeit bei wichtigen Produkten der Vorrat aus. Für diese speziellen Produkte ist es wichtig, dem maschinellen Lernmodell mitzuteilen, ob sie verfügbar sind oder nicht (und wann sie es in der Vergangenheit waren).

Ein weiteres Beispiel: Manchmal verhält sich eine Reihe von Produkten innerhalb des Modells ähnlich, wenn sich ihr Preis ändert, aber im Backend werden sie nicht nach vorhandenen Informationen gruppiert, wie z. B. nach der Produktkategorie. Das maschinelle Lernmodell kann jedoch erkennen, dass sie oft zusammen gekauft oder von der gleichen Art Kunden gekauft werden. Dabei könnte es sich zum Beispiel um Zutaten handeln, die für ein Trendrezept benötigt werden. In diesem Fall ist es möglich anzugeben, dass diese Produkte oft gemeinsam gekauft werden.

Lassen Sie Ihre Daten für Sie arbeiten

Dynamische Preisgestaltung kann ihre Vorteile am besten ausspielen, wenn alle Daten, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen, vollständig genutzt, analysiert und verstanden werden. Qualitativ hochwertige Daten, aber vor allem gute Analysen helfen dabei, Faktoren zu identifizieren, die häufig ungenutzt bleiben – wie die makroökonomische Situation, das Kaufverhalten oder externe Einflüsse. Nur auf dieser Grundlage lassen sich optimale Preise für jedes Kundensegment und Produkt bestimmt.

Bei riesigen Sortimenten und all den damit verbundenen Datenpunkten ist es für Unternehmen heute zu teuer und zeitaufwändig, alle Artikel manuell zu analysieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Preisoptimierung lässt sich der beste Preispunkt für jedes Produkt bestimmen und mit historischen Transaktionsdaten abgleichen. So können Unternehmen auf Basis von Daten optimale Preise für Produktcluster und Segmente festlegen. Die Automatisierung macht es viel einfacher, Analysen zu replizieren und zu optimieren, sodass nicht jedes Mal bei Null begonnen werden muss. Schließlich lernt der Preisfindungsalgorithmus im Laufe der Zeit mit den Daten und passt sich an.

7Learnings hilft Ihnen, die Macht der Daten für die dynamische Preisgestaltung zu nutzen

Mit unserer Software für dynamische Preisgestaltung haben wir einigen der führenden Online-Händler in Europa geholfen, ihre Daten zu nutzen, um ihre Preisgestaltungsprozesse durch maschinelles Lernen zu verbessern. Die Preisgestaltung im Einzelhandel ist komplex, und unsere Softwarelösung hilft Ihnen, schnell auf relevante Änderungen zu reagieren. Wenn Sie mehr über das Potenzial von Dynamic Pricing der nächsten Generation erfahren möchten, melden Sie sich für eine kostenlose Produktdemo an.