Die jüngste Studie von IBM und der NRF ergab, dass mehr als 70% der Führungskräfte im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie erwarten, dass sich ihr Unternehmen bis 2021 umfassend mit intelligenter Automatisierung in der gesamten Wertschöpfungskette beschäftigen wird. Das Problem ist jedoch, dass die Effizienz von Preis- und Produktmanagern immer noch zu wenig investiert wird, obwohl der Preis ein wichtiger Faktor bleibt, der von den Käufern in Betracht gezogen wird.

Die Dynamic Pricing Engine ist eine Art Software, die von Einzelhändlern zur Verarbeitung von Preis- und Nichtpreisdaten verwendet wird, um ein optimales Wertangebot auf Portfolio-Ebene zu erstellen. Sie ist ein effektives praktisches Mittel, das von Einzelhändlern zur Aktualisierung ihrer Preispolitik eingesetzt wird. Die Dynamic Engine hilft, ein hochgradig personalisiertes Einkaufserlebnis zu schaffen, da die Preisgestaltung auf der Grundlage von Markttrends, Nachfrageschwankungen sowie Kundenverhalten und Kaufkraft diversifiziert wird.

Brainbi Definition of Dynamic Pricing Software

Eine dynamische Preisfindungsmaschine ist eine Art Software, die von Einzelhändlern zur Verarbeitung von Preis- und Nichtpreisdaten verwendet wird, um ein optimales Wertangebot auf Portfolioebene zu erstellen. Sie ist ein effektives praktisches Mittel, das von Einzelhändlern zur Aktualisierung ihrer Preispolitik eingesetzt wird. Die dynamische Engine hilft beim Aufbau eines hochgradig personalisierten Einkaufserlebnisses, da die Preisgestaltung auf der Grundlage von Markttrends, Nachfrageschwankungen sowie Kundenverhalten und Kaufkraft diversifiziert wird.
Laut McKinsey tendieren Einzelhändler dazu, die meistverkauften Produkte drei- bis viermal pro Tag neu zu bewerten, manchmal bis zu zwölfmal täglich. Es ist offensichtlich, dass eine manuelle Neubewertung nicht nur zeitaufwändig, sondern auch ineffizient und fehleranfällig ist. Um die Preisgestaltung nachhaltig zu steuern, versuchen die Einzelhändler verschiedene Ansätze, von der Entwicklung fortschrittlicher mathematischer Modelle in traditionellen Tabellenkalkulationen bis hin zum Aufbau komplexer interner technischer Lösungen.
Die dynamische Preisgestaltung stellt eine ausgewogene und hochwirksame Alternative zu den oben beschriebenen Ansätzen dar. Sie ersetzt nicht die Preismanager, sondern hilft ihnen, proaktiv die richtigen Entscheidungen zu treffen, ohne in ressourcenintensive interne Lösungen investieren zu müssen.

Dynamic Pricing Software
Dynamic Pricing Software

Die Gestaltung der Preisgestaltung hängt von den Zielen, Einschränkungen und dem Reifegrad der einzelnen Einzelhändler ab. Die Lösung kann aus einem oder mehreren Modulen bestehen. Die typischen Module umfassen:
Das Long-Tail-Modul hilft Einzelhändlern bei der Festlegung des optimalen Ausgangspreises auf der Grundlage der Marktkenntnisse.
Das Elastizitätsmodul berechnet die Art und Weise und das Ausmaß, in dem sich neue Preise auf die Nachfrage auswirken könnten
Das KVI-Modul wird verwendet, um den Beitrag jedes Produkts zur allgemeinen Preiswahrnehmung der Verbraucher zu bewerten.
Das Modul „Competitive-Response“ schlägt Preisänderungen auf der Grundlage der umfassenden Marktdaten und Erkenntnisse vor
Das Omnichannel-Modul ermöglicht die Verwaltung der Preisgestaltung sowohl innerhalb der Online- als auch der Offline-Kanäle

Eine wissenschaftliche Betrachtung zur Dynamic Pricing Software

wissenschaftliche Betrachtung zur Dynamic Pricing Software
wissenschaftliche Betrachtung zur Dynamic Pricing Software (by IBM Seite 3)

Heutzutage verwenden Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen in erster Linie intelligente Automatisierung, um diskrete interne Prozesse durchzuführen, die sich auf vorhandene, reichhaltige Datensätze stützen, wie z.B. Nachfrageprognosen und Kundeninformationen. Doch innerhalb der nächsten drei Jahre planen Führungskräfte, intelligente Automatisierung in komplexere Prozesse zu integrieren, die breitere Datensätze, externe Zusammenarbeit und zusätzliche Systemintegrationen erfordern. Und während dieser Zeit wird die prognostizierte Durchdringung auf mehr als 70 Prozent in allen Organisationsbereichen, die die Wertschöpfungskette umfassen, ansteigen (siehe Abbildung 1).

Unabhängig von seiner Berufung wird praktisch jeder wirtschaftlich motivierte Agent einen Bestandteil haben, der an Verhandlungen über Preise und andere Eigenschaften von Informationsgütern und -dienstleistungen beteiligt ist. Die Agenten werden eine Vielzahl von Verhandlungsmechanismen nutzen, darunter Auktionen (von denen es mindestens mehrere Millionen verschiedene Arten gibt, von denen viele weiter parametrisiert werden können), Eins-zu-eins-Verhandlungen, Tauschgeschäfte und Preisauszeichnungen. Die Forschung zu all diesen Arten von agentenvermittelten Verhandlungen ist bereits im Gange, und einige einfache Beispiele für diese Technologien sind bereits heute im Internet zu finden. Die automatisierte No- gotiation ist somit ein eigenstaendiges wichtiges Studiengebiet, ganz abgesehen von ihrer Bedeutung in der Informationswirtschaft.
Ein einfaches Beispiel für einen Agenten, der an Auktionen teilnimmt, ist der Bid±Click-Proxy-Agent, der auf der Auktionsseite von Amazon.com verfügbar ist. Ein Kaeufer, der sich fuer ein Auktionsobjekt interessiert, gibt lediglich ein Mindest- und ein Hoechstgebot an, und der Bid±Click-Agent erhoeht das Gebot automatisch als Antwort auf ein anfechtendes Gebot, bis entweder ein anderer Bieter das Maximum des Agenten ueberschreitet oder der Agent die Auktion im Namen des Kaeufers gewinnt. Kasbah [4] ist ein von Forschern des Medienlabors des MIT entwickelter, von Agenten vermittelter Marktplatz, bei dem menschliche Nutzer die Verantwortung für den Kauf oder Verkauf von physischen Gütern an Agenten delegieren, die in Einzelverhandlungen mit einem anderen Agenten stehen. Park et al. [22] an der University of Michigan haben die Verwendung von Markov-Modellen untersucht, um erfolgreiche Bietstrategien für Agenten zu entwickeln, die an einer kontinuierlichen Doppelauktion teilnehmen; dies kann als eine Art von Börse angesehen werden, da sie den Handel zwischen mehreren Käufern und Verkäufern unterstützt, die den Markt frei betreten und verlassen. Books.com ist ein Online-Buchverkäufer, der die Preisauszeichnung per Post vornimmt (d.h. er gibt einen nicht verhandelbaren „Take-it-or-lease-it“-Preis bekannt), aber einen Preisvergleichsagenten verwendet, der den Preis seiner Hauptkonkurrenten dynamisch unterbietet: Amazon.com, bn.com und Borders.com.
Trotz der Beliebtheit der Online-Auktionen, die man bei Amazon, eBay und Hunderten von anderen Websites findet, ist die Preisgestaltung im Internet heute die vorherrschende Form der Preisgestaltung, und es ist sicherlich das am weitesten verbreitete Preismodell im Einzelhandel – dasjenige, mit dem wir in unserem täglichen Geschäft am vertrautesten sind -, um physische Güter zu kaufen. Ein weiteres Merkmal der Preisauszeichnung per Post, das sie für Agenten attraktiv macht, ist die Tatsache, dass die Preisbestimmung schneller erfolgt als bei anderen Formen der Verhandlung. Ein menschlicher Käufer kann es tolerieren, zwei Wochen auf den Abschluss einer Auktion einer Willie-Mays-Baseballkarte bei Amazon.com zu warten. Ziehen Sie jedoch einen CD-Review- ®nder Agenten in Betracht, der im Auftrag eines Menschen oder eines anderen Agenten nach Rezensionen der Karajan-Aufführungen der Neun Beethoven-Sinfonien sucht. Ein Teil seiner Strategie könnte darin bestehen, speziell formulierte Suchanfragen an Suchmaschinen in einem Eort zu stellen, um wahrscheinliche Rezensionskandidaten zu finden. Der Rezensions-®Unterhändler wird keine langwierigen Verhandlungen mit der Excite-Suchmaschine über den Preis von 100 Treffern führen wollen. Er muss den Preis regeln und den Kauf innerhalb eines Bruchteils einer Sekunde tätigen. Mehrrunden-Auktionen oder Verhandlungen werden in einer solchen Situation mit ziemlicher Sicherheit zu langsam sein. Kontinuierliche Doppelauktionen mögen zwar realisierbar sein, aber die Preisfestsetzung per Post wird garantiert der schnellste Mechanismus sein.

Shopbots und Preisroboter

Shopbots oder Vergleichs-Shopping-Agenten werfen einen frühen Blick auf die enorme Verringerung der wirtschaftlichen Reibung, die wahrscheinlich mit dem Übergang der Welt zur Informationswirtschaft einhergeht. In den letzten Jahrzehnten haben sich mehrere Ökonomen, darunter Diamond, Wilde und Schwartz , Varian, Salop und Stiglitz , Burdett und Judd sowie Hopkins und Seymour, mit der Frage beschäftigt, wie Verkäufer in einem wettbewerbsorientierten Rohstoffmarkt überhaupt einen Schutz bieten könnten, da das traditionelle Bertrand-Gleichgewichtsargument nahelegt, dass der Wettbewerbsdruck die Preise bis auf die Produktionsgrenzkosten drücken sollte. Sie fanden heraus, dass die Kosten der Preisfindung – ein Faktor, der im traditionellen Bertrand-Argument nicht berücksichtigt wird – es für die Käufer rational machen könnte, auf eine Preisanpassung zu verzichten. 3 Dies wiederum erlaubt es den Verkäufern, mehr als die Produktionsgrenzkosten zu verlangen.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie wollen Harry Potter und den Stein der Weisen jagen. Wenn Sie zu zwei oder drei örtlichen Buchläden fahren würden, könnte es mindestens ein oder zwei Stunden dauern, bis Sie das billigste Exemplar des Buches kaufen können, und die Ersparnisse würden mit ziemlicher Sicherheit die Zeit und die Kosten für den Einkauf nicht rechtfertigen. Man könnte die Einkaufszeit auf vielleicht 15 Minuten reduzieren, indem man die Buchläden telefonisch anruft, und vielleicht sogar auf 5 Minuten, indem man Amazon.com, bn.com (das Online-Outlet von Barnes and Noble) und Bor- ders.com im Internet besucht. Zum Zeitpunkt dieses Schreibens würde man feststellen, dass bn.com die beiden anderen mit einem Preis von 8,97 Dollar gegenüber 8,98 Dollar für jeden der beiden anderen nur einen Penny für 5 Minuten Arbeit einspart.