AI Pricing Engine

Ihre Entscheidungen in wissenschaftlichen Fragen fördern.

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Technik zum Wettbewerbsvorteil machen

In einem äußerst wettbewerbsintensiven Segment wie dem Einzelhandel beeinflussen täglich Millionen von Variablen die Entwicklung Ihres Unternehmens. Werbeaktionen der Konkurrenz oder die Witterungsverhältnisse sind nur einige der Faktoren, die Ihr Absatzverhalten verändern können. Eine solche Anzahl von Faktoren kann von einem Team ohne fortschrittliche technologische Hilfsmittel nicht gemessen und bewertet werden. Reactev wurde auf einer KI-Engine aufgebaut, die auf Spitzentechnologien wie Machine Learning und Deep Learning beruht. Dank dieser Technologien ist unser Tool in der Lage, Millionen von vergangenen und aktuellen Ereignissen unterschiedlichster Typologie zu verarbeiten, Korrelationen und Muster zu erkennen und somit zukünftige Situationen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Alle Daten und alle Entscheidungen, die getroffen werden, dienen unserem KI-Engine zum eigenen Lernprozess, so dass wir täglich genauere Vorhersagen und damit auch effektivere Entscheidungen treffen können.

Priorität: Der Preis des Wettbewerbs

Ihre Verkaufsprognosen, selbst auf der Grundlage früheren Verhaltens, können durch die Aggressionen der Konkurrenz verändert werden. Im Gegensatz zu anderen Lösungen hat Reactev einen "Market Leader"-Ansatz, da die Preis- und Verfügbarkeitsangaben der Konkurrenz sehr wichtige Daten sind und Ihnen erlauben, Ihre Wettbewerbsposition genau zu definieren.

Saisonabhängigkeit und Klimabedingungen bei Ihren Entscheidungen

Die Auswertung von Millionen von vergangenen Szenarien kann uns helfen, Korrelationen und Muster zu erkennen, z.B. im Heimwerkerbereich: Mit dem Einzug des Frühlings steigen die Verkäufe von Farben und Lacken sehr stark an. Ebenso haben Wetterphänomene einen starken Einfluss auf Ihr Geschäft, z.B. wenn in den nächsten Tagen eine Sturmböe erwartet wird, ist es möglicherweise keine gute Idee, eine Werbeaktion für die betroffenen Geschäfte zu starten. Reactev ist in der Lage, vergangene Ereignisse zu verarbeiten, um die Saisonabhängigkeit zu erkennen sowie Wetterdaten, mit denen das zukünftige Kaufverhalten prognostiziert werden kann.

Ihre Verkaufshistorie, das Ziel, das es zu übertreffen gilt

Jeder der in ihren Geschäften getätigten Verkäufe wird verarbeitet, standardisiert und analysiert, um ein Modell zur Schätzung der Nachfrage zu erstellen und damit das zukünftige Verhalten vorherzusagen. Wenn wir lernen, wie unsere Preisstrategien funktionierten und wie sie in Ergebnisse umgesetzt wurden, können wir immer ehrgeizigere Zielsetzungen definieren und umsetzen.

Erste Dynamic Pricing -Lösung von und für Einzelhändler entwickelt