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Letztlich lässt man aber ohne die richtige Preisoptimierungsstrategie Geld liegen. Unternehmen wie Ralph Lauren und Michael Kors nutzen maschinelles Lernen, um weniger Preisnachlässe anzubieten und ihre Bestände besser zu verwalten, um die Gewinnmargen zu erhöhen, selbst auf die Gefahr hin, ein wenig Umsatz zu verlieren. Ein weiterer bekannter Fall ist der von Zara, das maschinelles Lernen nutzt, um Werbeaktionen zu minimieren und sich schnell an sich ändernde Trends anzupassen. Obwohl keine Informationen zur genauen Modellierung der Probleme verfügbar sind, ist bekannt, dass diese Unternehmen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzen, um ihre Einnahmen zu steigern und den Betrieb zu verbessern. Das Sammeln aller Daten und Zahlen, um den optimalen Preis für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu finden, kann wie eine unmögliche Aufgabe erscheinen.
- Es Preisoptimierung für Hotellerie ist eine Notwendigkeit, auf die sich Unternehmen heute mehr denn je konzentrieren müssen.
- Die Reihe von Umfragefragen erfasst die Preissensibilität, Kaufkraft, Denkweise Ihrer Kunden und wie viel sie bereit sind, für ein bestimmtes Produkt zu zahlen.
- Sie werden etwas treffen – aber es wird wahrscheinlich nicht die Dartscheibe sein.
- Es verwendet künstliche Intelligenz, um die Preise an den Markt anzupassen, und bietet eine Handvoll Lösungen für spezifische Preisanforderungen.
Aber wenn Sie damit beginnen, historische Daten zu sammeln und Preisziele festzulegen, können Sie die harte Arbeit hinter sich lassen. Von dort aus geht es darum, das richtige Tool zu finden, um die Daten zu analysieren und Preistrends, Wettbewerber und Ziele zu überwachen. Speziell für das B2B-Geschäft zielt Vendavo darauf ab, Handels-, Preis- und Verkaufsergebnisse durch Tools für künstliche Intelligenz zu optimieren. Es verfügt über mehrere Produkte für die Preisgestaltung, darunter ein dynamisches Preisgestaltungstool, geschäftsspezifische Preisgestaltung, einen Gewinnanalysator und einen Margenanalysator.
Modelle Der Preisstrategie
Bei einigen Marken können Kernprodukte sogar mit Verlust bepreist werden, um den Umsatz zu steigern, während firmeneigene Produkte am anderen Ende des Spektrums stehen. Diese aggressive Strategie funktioniert möglicherweise nicht für alle, aber weniger extreme Preisstrategien für firmeneigene Produkte funktionieren für eine Vielzahl von Geschäftsmodellen. Viele Unternehmen raten einfach, was ein optimaler Preispunkt wäre, anstatt Analysen und Metriken zu verwenden, die ihnen ihre Kunden gegeben haben. Mit der richtigen Positionierung und Werbung funktioniert es sogar bis zu einem gewissen Grad, Ihre Preise zu erraten – es ist leicht, dies als Zeichen dafür zu nehmen, dass Ihre Preise „gut genug“ sind.
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Weitere Gründe für Preisoptimierungen sind die Wertsteigerung Ihrer Produkte oder das Erreichen einer bestimmten Verkaufsquote. Workshops Wir bieten kostenlose halbtägige Workshops mit unseren Top-Experten für Data Science und Preisoptimierung an, um Ihren Preismanagementprozess, Analysetools und -technologien sowie Optimierungsmöglichkeiten zu besprechen. Daher wird die Preisgestaltung nie isoliert betrachtet, sondern sollte im richtigen Kontext gesehen werden.
Ändern Sie die Preise nur nicht zu schnell oder zu oft, da Schwankungen bestehende Kunden frustrieren oder potenzielle Kunden abschrecken können. Das Ermitteln der richtigen Wertmetrik ist wichtig für die Preisoptimierung, da sie zeigt, wie Kunden Ihr Produkt schätzen und was Sie für den von Ihnen angebotenen Wert verlangen können. Beginnen Sie damit, herauszufinden, was Kunden an Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung schätzen, und experimentieren Sie mit Möglichkeiten, diesen Wert in Rechnung zu stellen. Dieser Artikel von Price Intelligently schlüsselt die Schritte auf, um Ihre Wertmetrik im Detail zu finden. Der Van Westendorp Price Sensitivity Meter ist ein Tool, mit dem Sie die Reihe von Preispunkten identifizieren können, die für Ihr Publikum psychologisch kritisch sind. Die Reihe von Umfragefragen erfasst die Preissensibilität, Kaufkraft, Denkweise Ihrer Kunden und wie viel sie bereit sind, für ein bestimmtes Produkt zu zahlen.
Um dagegen anzukämpfen, müssten wir die Bedeutung kurzfristiger Informationen (z. B. Tagesverkäufe) erhöhen, in dem Verständnis, dass die jüngere Vergangenheit viel besser geeignet ist, die Zukunft vorherzusagen. In der Praxis bedeutet dies, dass der Feature-Engineering-Prozess angepasst werden muss, um eher die kurzfristigen Verkaufsverzögerungen als die historischen zu berücksichtigen. Im Gegensatz dazu sind Informationen über die Konkurrenz entscheidend für eine wettbewerbsfähige Preisstrategie.