Wie die künstliche Intelligenz Einzelhändlern hilft, Preise vorherzusagen

Wie künstliche Intelligenz bei der Preisgestaltung funktioniert 

Das Herzstück der künstlichen Intelligenz ist das automatische Lernen oder Machine Learning, die Fähigkeit des Systems, von sich selbst zu lernen und Schlüsse aus früheren Informationen zu ziehen oder, anders gesagt, aus Tausenden von Daten, die automatisch gesammelt und analysiert werden. Diese Informationen dienen als Ausgangspunkt für die Identifizierung von Mustern, auf deren Grundlage das Tool in der Lage ist, neue Preise vorzuschlagen und sich an Marktbewegungen anzupassen, sowohl jetzt als auch in Zukunft.

Das maschinelle Lernen ist also eine Standardmethode zur Erstellung komplexer Algorithmen mit Kapazität zur Vorhersage, so dass Sie einen einzigartigen Überblick über Angebot und Nachfrage in den kommenden Monaten erhalten, der Ihnen hilft, Ihre Strategie genauer zu definieren und die geeignetsten Preise vorherzusagen.

Datengesteuerte prädiktive Analysen: Schlüsselinformationen

Wenn es darum geht, Informationen über Ihre eigenen E-Commerce und den Markt zu sammeln, sind die fortschrittlichsten Preisgestaltungstools in der Lage, jeden Faktor zu analysieren, der den endgültigen Verkaufspreis beeinflussen kann, sowohl Ihren eigenen als auch den Ihrer Konkurrenten: Lagerbestand und Kataloge, Kaufhistorie der Nutzer, Produktpräferenzen und Nachfrage, Verbraucherverhalten, Angebotskampagnen, saisonale Veränderungen usw. Und, ganz wichtig, die Preise aller Konkurrenten und Unternehmen mit Ersatz- und Ergänzungsprodukten. 

All diese Faktoren sind ständigen Veränderungen unterworfen, so dass Sie über eine kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Analysen verfügen müssen, um die besten Preise vorhersagen und Veränderungen antizipieren zu können. Darüber hinaus kann eine aktuelle Preisgestaltungssoftware dank ihrer Repricing-Funktionalität automatisch Preisänderungen vornehmen, eine Optimierung der Preisvariationen, die dem Einzelhändler zahlreiche Vorteile bringt.

Vorteile der Anwendung von künstlicher Intelligenz bei der Preisgestaltung und Preisvorhersage

• Optimierung der Preise und der Entscheidungsfindung: die prädiktive Analyse trägt zur Festlegung einer präziseren Preisstrategie bei, da sie auf Datenevidenz basiert.  
• Einsparung von Zeit und Ressourcen, was zu Kostensenkungen und einer höheren Produktivität des Unternehmens führt. 
• Besseres Verständnis des Nutzerverhaltens und ihrer Willingness to pay und Preissensibilität zu jedem Zeitpunkt. 
• Möglichkeit, die Verkaufsstrategie auf den Kunden auszurichten und ihm ein besseres Einkaufserlebnis zu bieten, das persönlicher und bedarfsgerechter ist, mit dem Ziel, die Bindung an das Unternehmen zu verbessern und die endgültige Kaufentscheidung zu beschleunigen. 

Diese Vorteile einer angemessenen Anwendung von künstlicher Intelligenz auf die Preisvorhersage können sich mittel- und langfristig auf eine Steigerung der Gewinne im E-Commerce auswirken. 

Um all dies zu erreichen und Ihre Gewinne zu steigern, können Sie Tools wie Reactev verwenden, die zusätzlich über fortschrittliche Preisregeln verfügen, mit denen Sie Ihre Preise, sowie die unveränderliche Gewinnspanne für jedes Produkt begrenzen können.