Kihívásaim

Sok vállalatnál minden árucikket egységes szabályrendszer szerint kezelnek, anélkül, hogy figyelembe vennék az árucikkekhez tartozó rugalmasságokat. Gyakran előfordul, hogy a készleten lévő áruk csökkentésére már a kezdet kezdetén meghatároztak egy stratégiát, de azt soha nem dolgozták ki. Az eredmény egy merev szabályrendszer, mindenféle korlátozás vagy megkötés nélkül. Ezeket először kézzel kellene rögzíteni és az alkalmazottaknak kiosztaniuk.

Modern árképzés másként.

Hogyan kapok támogatást

Így határozhatja meg vállalata az árakat a jövőben:

A dinamikus árképzés segítségével a döntéshozatali eljárásaiba intelligens automatizmusokat építhet be,
Rugalmas és gyors válaszidőket biztosíthat a modern adatelemzési algoritmusok és optimalizálási módszerek segítségével,
A mesterséges intelligenciát és a gépi tanulási módszereket az értékesítés és az árrugalmasság megbízható előrejelzésére használhatja, ami figyelembe veszi az ügyfelek viselkedését is.

Az optimalizálási módszerek a kívánt receptúrát egyénileg az aktuális igényekhez igazíthatják, és szezonálisan - például a bruttó nyereség növelése vagy a maximális értékesítés érdekében - másképp szabályozhatják. Az árkezelő megoldás rugalmas megoldást kínál, amely könnyen integrálható a meglévő rendszerkörnyezetbe.

Az én előnyeim

A COSMO Dynamic Pricing automatizált és intelligens döntéshozatalt, valamint rugalmas és gyors válaszidőket tesz lehetővé. Az alkalmazottak know-how-jukat digitális tudássá alakíthatják.

Az árkezelő szoftver a mindenkori vállalati stratégiához igazítható, így a rugalmas árképzés garantált. Algoritmusok és a gépi tanulási technikák alkalmazásával vállalata jobban megértheti a vásárlók fogyasztói magatartását, és így egyéni árakat kínálhat számukra.

A COSMO Dynamic Pricing alkalmazással a bruttó nyereség növekedése hosszú távon mérhető.

Különböző termékismeretek megszerzése

Influence of goals, internal/external data, price elasticity/sales forecast and general conditions business rules on dynamic pricing and the automated price proposal

Rugalmasság

Az algoritmusok adaptálása az egyedi vevői igényekhez
Külső hatások (pl. időjárás) figyelembevétele
Gyors skálázás az Azure-felhő használatával

Az egyéni igényekhez való alkalmazkodás biztosítja a rugalmas fellépést

Átláthatóság

Egyedi funkciók közös meghatározása
Fő teljesítménymutatók generálása választékokhoz és árucikkekhez
A munkavállalók teljes körű bevonása

Átlátható fejlődés dinamikus árképzéssel

Egyediség

A cikkek egyedi értékelése és optimalizálása
A keretfeltételek és korlátozások tetszőleges kiegészítése és bővítése
Rugalmas és dinamikus árkalkuláció

A hosszú távú nyereség mérhető növekedése

Jellemzők

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás
Különböző optimalizálási módszerek
White-box megközelítés
A tudás digitalizálása

Megtalálta, amit keresett?

Kezdje el az intelligens keresést most