Algorithmic Pricing: Merkmale und Vorteile

Algorithmic Pricing: Merkmale und Vorteile

03/07/2022 - Künstliche Intelligenz

Die Prozessautomatisierung ist bei E-Commerce und Retailern online längst angekommen. Ein Beispiel dafür ist die automatisierte Preisgestaltung durch Tools, die bestimmte Arten von Künstlicher Intelligenz umfassen. Dies ermöglicht Veränderungen zur Preisoptimierung des Sortiments. Dynamic Pricing ist nur eine Ihrer Möglichkeiten wenn Sie das nutzen, was wir als Algorithmic Pricing kennen. Im Folgenden erklären wir Ihnen, wie sie so viel wie möglich aus diesen Preisstrategien herausholen können.

Was ist Algorithmic Pricing?

Algorithmic Pricing ist ein Trend, der alle Pricingstrategien umfasst, die zur Kennzeichnung von Preisanpassungen von einem Automatisierungssystem abhängig sind. In jedem Fall beinhaltet Algorithmic Pricing den Einsatz von Prozessen mit künstlicher Intelligenz und Datenverarbeitung, was die Festsetzung von Regeln ermöglicht, die zu den gewünschten Veränderungen führen. Das bedeutet sie verwenden einen Algorithmus dafür.

Algorithmic Pricing war einer der entscheidenden Faktoren für den Anstieg an Unternehmen, die viele Preisänderungen vornehmen. Tatsächlich erklärt die Studie More Amazon Effects: Online Competition and Pricing Behaviors von A. Cavallo, dass die Rate einer monatlichen Preisänderung bei Onlineshops in den USA zwischen 2008 und 2017 von 15% auf fast 30% gestiegen ist.
 

Drei Vorteile von Algorithmic Pricing

Strategien, die auf Algorithmic Pricing basieren, bieten Vorteile für den Onlineverkauf. Im Retail sowie in anderen Arten von Digitalbusiness (Marketplace, Vergleichsseiten, Dropshipping-Plattformen...) wurden durch die Implementierung dynamischer Veränderungen bei der Preisstrategie Vorteile beobachtet.

  1. Unifizierung des Marktes. Angepasste Preise durch automatisierte Technik führt dazu, dass sich der Markt innerhalb einer immer ähnlicheren Range bewegt. Die Analyse der Konkurrenz und die Kenntnis des potenziellen Käufers führen dazu, dass die Verkaufspreise verschiedener Shops ähnlich sind.
  2. Personalisierung. Algorithmic Pricing hat den Vorteil, Personalisierungen je nach Anwendungsfall einzusetzen. Dank der Analyse des Kontexts, in dem die Preisänderung und ihre Auswirkung auf den Verkauf stattfinden, kristallisieren sich verschiedene Verbrauchertypen, denen man verschiedene Preise anbietet.
  3. Sicherheit bei der Durchführung. Die automatisierten Verfahren von Algorithmic Pricing arbeiten nach einer Reihe von Normen, die vom Unternehmen selbst festgelegt werden. Dafür werden Verfahren zur Verarbeitung großer Datenmengen, Big Data, und Machine Learning genutzt, die mit regulierten Kriterien bei der Entscheidungsfindung helfen.

Welche Strategien nutzen Algorithmic Pricing?

Bei der Implementierung einer Algorithmic Pricing Strategie kann man je nach Ziel des Retailers verschiedene Verfahren anwenden. In jedem Fall kann eine Simulation von Preisstrategien der Schlüssel zum Erfolg bei der Preisgestaltung sein, da man ihre Effektivität unter realen Bedingungen testen kann.

Um Algorithmic Pricing anzuwenden, können Sie die folgenden Arten von Strategien anwenden:

  1. Dynamic Pricing: dynamische Preisstrategien, die die Anpassung der Preise entsprechend der Veränderungen im Sortiment, Nachfrage, Umsatz und Marktfluktuationen ermöglichen.
  2. Personalisierung von Preisen: ans Profil der Nutzer angepasste Preise die abhängig sind von der Kaufhistorie, der Beziehung zum Produkt und dem Prozess der Entscheidungsfindung.
  3. Preisdifferenzierung: Strategie, basierend auf dem Angebot und der Werbung mit bestimmten Produkten entsprechend festen Merkmalen des Käufers wie Herkunft, demografisches Profil, etc.

Automatisierte Preise ermöglichen Ihnen definitiv eine maximale Ausschöpfung der Möglichkeiten auf dem Markt in Übereinstimmung mit dem Kontext, der Konkurrenz und den Erwartungen des Nutzers. Versuchen Sie es mit Reactev.

Kategorie: Künstliche Intelligenz

Stichworte: Pricing

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mariajose.guerrero

Erste Dynamic Pricing -Lösung von und für Einzelhändler entwickelt