Med maskinlæringsbasert dynamisk prising analyseres store mengder historiske og løpende data for å forstå hvordan etterspørselen faktisk reagerer på prisendringer. Modellen estimerer priselastisiteter på produkt- og segmentnivå, og lærer hvilke prisnivåer som gir ønsket effekt under ulike markedsforhold. Dette gjør det mulig å balansere volum og margin på en mer presis måte enn tradisjonelle prismodeller.
Løsningen er utviklet for skala. I praksis har vi brukt denne typen modeller til å gjøre prediksjoner for over 10.000 produkter samtidig, og til å støtte dynamisk prising på titusenvis av prispunkter i sanntid.
Når etterspørselsprognoser kombineres med elastisitetsmodeller, kan prisene justeres kontinuerlig uten at virksomheten mister kontroll eller transparens.
Slik skaper vi målbar priseffekt for våre kunder
Vi starter med å forstå hvordan priser settes i dag, hvilke begrensninger som finnes i systemer og prosesser, og hvilke forretningsmål som faktisk er viktigst. Deretter bygger vi modeller som kan testes parallelt med eksisterende prismekanismer, slik at effekten kan måles før løsningen tas bredt i bruk.
For mange virksomheter blir neste steg å utforske hvor stort potensialet faktisk er. En datadrevet vurdering av priselastisitet og etterspørsel gir ofte overraskende innsikt – også i markeder man trodde man kjente godt.
Vil du vite mer? Ta kontakt med oss.