Wie Sie mit einer hyper-personalisierten Preisgestaltung mehr verkaufen können

Der Schlüssel zur hyper-personalisierten Preisgestaltung: Datenanalyse und künstliche Intelligenz

Um herauszufinden, was Ihre Kunden brauchen, was sie wollen und welche Preise für sie attraktiv sind, müssen Sie zunächst eine große Menge an demografischen Daten und Informationen über ihre Online-Aktivitäten sammeln. Die Verarbeitung dieser Daten mit Hilfe von Software mit künstlicher Intelligenz, sowie Algorithmen oder Machine Learning ermöglicht es Ihnen, signifikante Muster in den Konsumgewohnheiten Ihrer Kunden zu entdecken, aus denen Sie wertvolle Schlüsse für eine schnellere Entscheidungsfindung ziehen können. Diese Algorithmen sind nichts anderes als Regeln, mit denen wir jeden Nutzertyp mit dem Preis in Verbindung bringen können, der zu einem bestimmten Zeitpunkt am besten zu ihm passt. 

Diese Anwendung von Big Data auf den E-Commerce funktioniert sowohl für eine hyper-personalisierte Preisgestaltung als auch für die Optimierung anderer Preisstrategien, wie z.B. die dynamische Preisgestaltung. Das ultimative Ziel ist es, den Wettbewerbsvorteil von Daten zu nutzen, um die Preisgestaltung so weit wie möglich zu verfeinern und so den Umsatz zu steigern. Gleichzeitig erhöhen Sie auch die Zahl der treuen Kunden, da die Verbraucher das Gefühl haben, dass die Marke oder der Einzelhändler sie kennt und sich auf sie einstellt.

Daten-Volumen und -Typologie 

Um effektiver zu sein, muss die Datenanalyse mit einem ausreichend großen Volumen durchgeführt werden, um statistische Korrelationen zu finden. Denken Sie zum Beispiel an einen repräsentative Stichprobe einer Bevölkerungsumfrage. Die Anzahl muss ausreichend sein, um die Schlussfolgerung auf die Bürger einer bestimmten Region extrapolieren zu können. 

Ebenso müssen diese Daten vielfältig sein, aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen, Altersgruppen, Ländern usw. und in Übereinstimmung mit den Schlüsselindikatoren, die am ehesten mit Ihren Wachstumszielen übereinstimmen, wie z.B. die bereits erwähnte Zahlungsbereitschaft, die sogar von einem Moment zum anderen je nach persönlicher und Marktsituation variieren kann. 

Darüber hinaus gibt es einen weiteren Schlüsselfaktor, um den größten Nutzen aus der Anwendung von Big Data auf die Preisgestaltung und personalisierte Preise zu ziehen: Die Schnelligkeit. Diese Datenerfassung und -analyse muss so schnell wie möglich erfolgen, um sich einer Echtzeitstudie anzunähern, die es uns ermöglicht, vor unseren Konkurrenten auf Veränderungen auf dem Markt zu reagieren. Abgesehen davon, dass sie kontinuierlich über einen längeren Zeitraum durchgeführt werden muss, reicht es nicht aus, eine quantitative Studie auf einmaliger Basis durchzuführen, wie es bei einer Marktstudie der Fall sein kann.

Implementierung einer fortschrittlichen Preisgestaltungssoftware

Der schnellste und einfachste Weg, all dies zu erreichen, ist der Einsatz einer Preisgestaltungssoftware wie Reactev. Diese Plattformen sammeln Millionen von Daten und verarbeiten sie dann auf der Grundlage von fortschrittlichen Preisgestaltungsregeln, die mit Ihren eigenen Zielen übereinstimmen. Im speziellen Fall von Reactev besteht eine der Hauptfunktionen darin, Preisänderungen für jeden bestimmten Zeitpunkt, jedes Ziel und jedes Produkt zu empfehlen. Diese Preisanpassung erfolgt automatisch und verbessert sich, da die Software aus den gesammelten Informationen lernt. Eine Technologie, die sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und den Umsatz auswirkt.