Regelbasiertes vs. Machine-Learning-basiertes Pricing

Regelbasierte Preisgestaltung oder Repricing sind die konventionelle Art des Pricing im Online Handel. Die meisten Online-Einzelhändler passen ihre Preise nach dieser Methode an. In diesem Fall werden die Preise nach statischen Formeln geändert. Diese Art der Preisfindung kann auch dynamisch sein. Beispielsweise kann ein Einzelhändler die Regel so einstellen, dass sie immer dem drittbilligsten Konkurrenzpreis entspricht. Auf diese Weise können sich die Preise täglich oder sogar mehrmals pro Stunde ändern. 

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Bei der regelbasierten Preisgestaltung gibt es zwei wesentliche Mängel:

  • Die Verwaltung der Preisformeln erfordert einen hohen manuellen Aufwand
  • Preisregeln basieren oft auf Parametern, die leicht zu messen sind, aber nur begrenzte Informationen über das Kundenverhalten enthalten.

Das führt dazu, dass Händler die regelbasiertes Pricing nutzen Gewinnpotential liegen lassen und die Preisgestaltung nicht auf die Zahlungsbereitschaft ihrer Kunden basieren.

Die nächste Generation des Dynamic Pricing nutzt Machine Learning Technologie

Im Gegensatz zu Regel-basiertem-Pricing können fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens die Zahlungsbereitschaft von Kunden messen. Grundlage hierfür, ist die Messung der Preiselastizität, dem Schlüssel zur Bestimmung von optimalen Preisen  In Kombination mit fortschrittlichen Prognosealgorithmen kann man die Preisnachfragekurve jedes Produktes modellieren. So können Unternehmen die Preise automatisch in Richtung ihrer Unternehmensziele steuern und müssen keine Regeln erstellen. Die Preisgestaltung reagiert dynamisch und automatisch auf eine Änderung des Kundenverhaltens. Discounts werden differenzierter und intelligenter gesetzt.

Echte KI vs. unechte KI

Kunden, die eine Machine-Learning-basierte-Pricing Software einkaufen, müssen sich bewusst sein, dass Machine Learning und KI Schlagworte sind die inflationär verwendet werden.Ein einfaches KI-System analysiert vorhandene Daten und deckt verborgene Muster auf. Auf dieser Grundlage kann es Vorhersagen treffen oder sogar Aktionen vorschreiben. Fortgeschrittene Algorithmen verwenden Deep Learning und Reinforcement Learning Methoden. Im Vergleich zu einfachen KI Methoden gewinnen Sie zusätzliche Erkenntnisse aus den vorhanden Daten. Sie sind auch in der Lage, größere Mengen von Datenquellen zu verarbeiten. Am wichtigsten ist jedoch, dass diese Methoden kontinuierlich lernen und ihre Ergebnisse verbessern.

Bei 7Learnings haben wir mehr als 10 Jahre Erfahrung mit der Technologie des maschinellen Lernens. Wir haben einigen der führenden europäischen Online-Händler geholfen diese anzuwenden und zur Preisoptimierung zu nutzen. Wenn Sie mehr über das Potenzial der dynamischen Preisgestaltung der nächsten Generation erfahren und sie in Aktion sehen möchten, wenden Sie sich an uns und buchen Sie eine Produktdemo.

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