Nachfrageprognosen als Folge von Preis\u00e4nderungen m\u00fcssen eine Vielzahl von Faktoren ber\u00fccksichtigen. Diese Faktoren unterscheiden sich je nach Branche in ihrem m\u00f6glichen Einfluss. Um nur einige Beispiele zu nennen: das von KI erfasste Wettbewerbsumfeld, der Vertriebskanal, Saisonalit\u00e4t, Wettereinfl\u00fcsse, das allgemeine Verbraucherverhalten, psychologische Preisschwellen oder die sozio-demografische Zielgruppe. Mit der AI-Flex-Plattform werden erstmals alle verf\u00fcgbaren externen Einflussfaktoren in Planung, Kalkulation und Prognose integriert und erm\u00f6glichen so eine ganzheitliche Verkaufsoptimierung \u2013 unter gleichzeitiger Ber\u00fccksichtigung von Unternehmenszielen und den entsprechenden internen Steuerungsdaten.<\/p>\n
Die Kunden des Preismanagement-Anbieters Aimondo sind selbst die wahren Experten, wenn es um externe Einflussfaktoren in ihrer Branche geht. Diese sollten jedoch in ihrer tats\u00e4chlichen Bedeutung f\u00fcr eine optimale Preisprognose ber\u00fccksichtigt werden. Dar\u00fcber hinaus sollten Preisstrategien Faktoren einbeziehen, die die unternehmensinternen Strategien f\u00fcr profitables Wachstum beeinflussen, wie beispielsweise Daten aus dem ERP-System zu Herstellungskosten, Marketinginvestitionen oder Informationen zu potenziellen Beschaffungsengp\u00e4ssen sowie Artikelumschlag und Lagerbest\u00e4nden. Die Ber\u00fccksichtigung der Datenmenge und Komplexit\u00e4t dieser Vielzahl von Faktoren zur Bestimmung des optimalen Preispunktes ist in Standardsystemen nicht m\u00f6glich.<\/p>\n
AI-Flex \u2013 ein flexibler, ganzheitlicher Ansatz f\u00fcr exzellentes Repricing im E-Commerce
\nDank nahtloser KI-Integration und fortschrittlicher Algorithmen ist AI-Flex in der Lage, diese \u00e4u\u00dferst komplexen Berechnungen mit vielen sich gegenseitig beeinflussenden Faktoren zu ber\u00fccksichtigen. Diese Pr\u00e4zision revolutioniert die Preisgestaltung im E-Commerce. Best-Practice-Ans\u00e4tze aus verschiedenen Produktgruppen erleichtern die Abstimmung zwischen Aimondo und seinen Kunden zur flexiblen Anpassung an unternehmensspezifische Anforderungen.<\/p>\n
Aimondo verwendet eine eigene KI-gest\u00fctzte Software, um alle relevanten Produktpreisdaten im Markt zu erfassen und verkn\u00fcpft diese sowohl mit den vom Unternehmen bereitgestellten internen Steuerungsdaten (z.\u202fB. Lagerbest\u00e4nde, Produktionskosten) als auch mit zus\u00e4tzlich einwirkenden externen Umgebungsdaten (z.\u202fB. Marktdaten, Lieferketten, Wettermuster, Verbrauchercluster). Mithilfe statistischer Methoden wie multivariater Regressionsanalyse werden daraus die funktionalen Zusammenh\u00e4nge in ihrem gegenseitigen Einfluss auf den Preis ermittelt.<\/p>\n
Das flexible AI-Flex-Framework bezieht alle erkennbaren preis- und unternehmensrelevanten Zusammenh\u00e4nge ein, um in Echtzeit den erfolgversprechendsten Preis zu prognostizieren.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht AI-Flex jede Art der Datenanalyse zur Erstellung von Absatzprognosen, Bestandsreichweiten und gezielter Vertriebssteuerung sowie f\u00fcr periodisch durchgef\u00fchrte, maschinelles Lernen-basierte (ML) Strategien. Die daraus resultierenden Ergebnisse k\u00f6nnen vom Management in den jeweils verf\u00fcgbaren Systemen des Unternehmens abgerufen werden.<\/p>\n
Das Ergebnis: mathematisch pr\u00e4zise Preissensitivit\u00e4ten, die Preisstrategien erm\u00f6glichen, die auf die Erreichung der Unternehmensziele ausgerichtet sind, sowie datenbasierte Unterst\u00fctzung f\u00fcr verl\u00e4ssliche strategische Entscheidungen in der Lieferkette.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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