Predictive Pricing

Für Einzelhändler, die in der heutigen Marktlandschaft arbeiten, gibt es zahlreiche Faktoren, die bei der Kalkulation und Festlegung optimaler Preise berücksichtigt werden müssen. Es wird immer schwieriger, den Überblick über diese Faktoren zu behalten, da Einzelhändler mit großen und wachsenden Sortimenten, komplexen Lieferketten, höherer Preistransparenz in Online-Kanälen und einer Mengenexplosion an verfügbaren Verbraucher- und Marktdaten konfrontiert sind. 

Um nicht von der Konkurrenz abgehängt zu werden, müssen Einzelhändler in der Lage sein, schnell auf Veränderungen in diesem komplexen Marktumfeld zu reagieren. Angesichts dieser sich verändernden Marktbedingungen sind traditionelle, regelbasierte Preismethoden dieser Aufgabe nicht gewachsen. Diese Methoden berücksichtigen nur einen kleinen Teil der verfügbaren Daten und konzentrieren sich oft nur auf die Preise der Wettbewerber. 

Die jüngsten Fortschritte in der Technologie des maschinellen Lernens wurden jedoch auf die Preisgestaltung übertragen, da sie in der Lage sind, viel größere und komplexere Datensätze zu verarbeiten. Bei 7Learnings haben wir einen auf maschinellem Lernen basierenden Ansatz entwickelt, den wir Predictive Pricing nennen. Diese Technologie kann von Einzelhändlern eingesetzt werden, um die Preiselastizität zu messen und die Auswirkungen von Preisänderungen auf die angestrebten Verkäufe, Umsätze und Gewinne genau vorherzusagen. 

In diesem Whitepaper wird erläutert, wie Predictive Pricing Einzelhändlern mit seinen Prognose- und Optimierungsalgorithmen mehr Einblick und Kontrolle bietet. Predictive Pricing ist in einzigartiger Weise in der Lage, zusätzlichen Wert aus bestehenden Daten für Einzelhändler abzuleiten. Diese und andere wichtige Vorteile zeigen, dass Predictive Pricing die Technologie der Wahl für Einzelhändler ist, die in einem sich schnell verändernden Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen.