Machine Learning zur Preisoptimierung

Das automatisierte Lernen oder Machine Learning ist Teil unseres täglichen Lebens geworden. Es ist fast unbemerkt um uns herum präsent. Ein solches Beispiel hierfür ist Netflix. Die Plattform lernt unsere Vorlieben und Abneigungen kennen, um uns persönliche Empfehlungen zu geben und um mehr Engagement von ihren Partnern zu erlangen. Über die Individualisierung hinaus hilft das Machine Learning den Unternehmen auch dabei, ihre Preise zu optimieren, um ihren Umsatz zu steigern. Willst du wissen, wie?

Machine Learning beruht auf der Idee, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. Seine Implementierung in eine neue Software zum Pricing ermöglicht es diesen Unternehmen, Angebots- und Nachfrageschwankungen auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen oder Bewegungen von Wettbewerbern zu prognostizieren. Diese Daten erleichtern es den E-Commerce, ihre Preise jederzeit an die Bedürfnisse des Marktes anzupassen, um ihre Umsätze zu steigern.

Dieses kontinuierliche und automatische Lernen ist der Schlüssel, der es den Unternehmen erleichtert, Kampagnen für dynamic pricing durchzuführen. Damit diese effektiv sein können, muss unsere künstliche Intelligenz neben dem Wirtschaftszweig und der Konkurrenz auch von den Entscheidungen lernen, die das Unternehmen selbst in der Vergangenheit getroffen hat. Diese Entscheidungen werden in der Gegenwart bei der Bewertung einer neuen Preisänderung berücksichtigt, wodurch die Fehlerquote verringert und der Verkauf weiter optimiert wird.

Was benötige ich, um meine Preise zu optimieren?

Für die erfolgreiche Umsetzung des pricing müssen wir den folgenden Fahrplan einhalten:

1. Definiere, welche Informationen Du analysieren möchtest: Teile dem Programm mit, auf welche Kennzahlen es sich stützen soll, um die besten Empfehlungen zur Optimierung Deiner Preise abzugeben. Dazu gehören u.a. Informationen über die Verkaufshistorie, den vollständigen Produktkatalog, vergangene Werbe- und Marketingkampagnen und deren Ergebnisse, Kundenrezensionen, Bestandsdaten und die wichtigsten Wettbewerber.

2. Ermittle Deine Zielsetzungen: Was willst Du außer der Umsatzsteigerung auch durch die Optimierung Deiner Preise erreichen? Machine Learning kann eine Hilfe sein, um z.B. zukünftige personalisierte Kampagnen zu definieren, um die Treue Deiner wichtigsten Kunden zu erreichen oder die Konvertierungsrate zu verbessern. Eine Vorgehensweise, die sich auch mittel- und langfristig auf Deinen Verkauf auswirkt.

3. Fang mit Deinen Top-Produkten an: Damit das System über Dein Unternehmen und Deinen Katalog Bescheid weiß, empfehlen wir Dir, zunächst Fragen zu Produkten oder Serviceleistungen zu stellen, die in der Vergangenheit sehr gut gelaufen sind. Integriere qualitativ hochwertige Daten, auf die sich das Programm verlassen kann, um neue Vorhersagen zu machen und die Preise an die Markttrends anzupassen.

Der Hauptvorteil der Einführung eines auf Machine Learning basierenden Pricing liegt nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern auch in der Fähigkeit, eine sehr große Datenmenge zu bewerten. Diese Systeme können gleichzeitig und automatisch die Preise all Deiner Mitbewerber vergleichen, indem sie deren Websites, Online-Shops und soziale Netzwerke verfolgen, um wertvolle Informationen über deren Produkte und Dienstleistungen zu ermitteln.

Was Du nicht vergessen solltest, ist, dass das oberste Ziel des Machine Learning die Steigerung der Gesamtzufriedenheit der Kunden sein sollte. Es sind die Nutzer unseres E-Commerce, von denen der Erfolg unseres Unternehmens letztlich abhängt.