Productprijzen spelen een cruciale rol voor elk product, vooral in e-commerce. Volgens Shopify wordt verwacht dat de wereldwijde verkoop van e-commerce in 2022 wereldwijd $ 5,7 biljoen zal bedragen. Het bepalen van de juiste prijs voor uw goederen en diensten kan echter lastig zijn en vereist grote hoeveelheden gegevens om effectief te zijn: als u statische prijzen gebruikt, controleer dan die van je rivalen of een mix van de twee? Het antwoord ligt in het opzetten van een prijsstrategie die flexibiliteit biedt om wijzigingen aan te brengen wanneer dat nodig is.
Traditioneel bepaalden bedrijven hun producten en diensten op basis van instinct of door externe adviseurs in te schakelen om kosten, vraag en aanbod handmatig te beoordelen. In het digitale tijdperk hebben bedrijven echter toegang tot enorme hoeveelheden gegevens die kunnen worden gebruikt om te voorspellen welke impact een kleine prijsverandering kan hebben op de vraag naar een product. prijzen van concurrenten, seizoensinvloeden, enz.
Dergelijke gegevensgestuurde aanpassingen zijn oorspronkelijk ontstaan in aanbevelingssystemen, waarbij een algoritme voorspelt wat u misschien wilt kopen, waardoor de winstmarge van een product verder wordt vergroot. Zo voorspelt het algoritme van Amazon welke producten je waarschijnlijk gaat kopen, stelt Netflix films voor waarin je waarschijnlijk geïnteresseerd bent en stelt Spotify populaire afspeellijsten voor.
Hoewel aanbevelingen enigszins statisch kunnen zijn. Alleen een aanbevelingssysteem kan alleen producten voorstellen, waarbij de gebruiker ervoor kiest om ze te kopen of niet. Verdere optimalisaties kunnen worden gedaan aan de architectuur door middel van datawetenschap om meer op maat gemaakte diensten aan te bieden. Dynamische prijsstelling is zo’n strategie.
Een cruciaal hulpmiddel voor moderne bedrijven
Prijsoptimalisatie en omzetbeheer zijn twee van de belangrijkste problemen waar elk bedrijf mee te maken heeft. Door machine learning (ML) in de mix op te nemen, worden beide taken echter vereenvoudigd en efficiënter gemaakt. Bedrijven kunnen de huidige situatie van hun markt beter begrijpen, indien nodig aanpassingen maken en hun mogelijkheden om inkomsten te verhogen optimaliseren door gegevens te verwerken via dynamische prijsalgoritmen.
Terwijl traditionele dynamische prijsalgoritmen historische gegevens gebruiken om de beste prijzen te schatten, maken moderne dynamische prijsalgoritmen gebruik van meer gegevens en kunstmatige intelligentie (AI) en ML-mogelijkheden om markttrends beter te voorspellen en de prijzen dienovereenkomstig te optimaliseren. Een dergelijke methode van prijsoptimalisatie stelt een bedrijf in staat om realtime prijsaanpassingen door te voeren en efficiënt op de markt te reageren om productcampagnes dienovereenkomstig te organiseren en hun doelen te bereiken.
Gopikrishnan Konnanath, SVP en wereldwijd hoofd van technische diensten en blockchain bij Infosys, zegt dat op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde dynamische prijsstelling bedrijven in staat stelt om productprijzen aan te passen in overeenstemming met verkoop- en markttrends om het concurrentievermogen, evenals de winst en omzet te vergroten.
“Bedrijven kunnen meerdere voordelen behalen door AI, machine learning en algoritmen te combineren om af te stappen van statische prijzen en in plaats daarvan gegevens te gebruiken om prijspunten te bepalen”, vertelde Konnanath aan VentureBeat. “Dit helpt organisaties door de snel evoluerende digitale economie te navigeren door in realtime te reageren op veranderingen en met succes een op gegevens gebaseerde prijsstrategie te implementeren.”
Voordelen van dynamische prijzen
Het bepalen van de juiste prijs voor een artikel of dienst is een terugkerend dilemma in de economische theorie, aangezien veel prijstechnieken afhangen van het gewenste resultaat. Het verschilt ook van bedrijf tot bedrijf, waarbij het ene de winstgevendheid van elke verkochte eenheid of het totale marktaandeel wil maximaliseren, terwijl het andere misschien een nieuwe markt wil betreden of een bestaande markt wil vrijwaren. In dezelfde organisatie kunnen verschillende scenario’s naast elkaar bestaan voor verschillende goederen- of klantsegmenten.
Dynamische prijsaanbieders gebruiken verschillende technieken om de effectiviteit van prijsengines te verbeteren. Veel dynamische optimalisatie-algoritmen maken bijvoorbeeld gebruik van next-gen neurale netwerken die in staat zijn miljarden prijsscenario’s te verwerken, waardoor de integriteit van de resultaten wordt gegarandeerd met een prijs-effectvoorspellingsnauwkeurigheid van 90-98%. Het ontwikkelen van een prognosemodel is echter een moeizaam proces dat varieert op basis van de specifieke doelen en eisen van een e-commercebedrijf.
Moderne dynamische prijsarchitecturen analyseren ook real-time gegevens over prijzen en voorraden van concurrenten die zijn verzameld van websites met behulp van webschrapers of Robotic Process Automation (RPA) bots. Het evalueert veel interne factoren, zoals voorraad of voorraad, KPI’s, enz.