Dynamische Preismodellierung auf einem neuen Level

Unser Preisgestaltungs- und Prognosetool deckt eine Vielzahl wichtiger Geschäftsfragen ab:
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• Umsatzerwartungen: Wie sehen die prognostizierten Umsatzergebnisse für verschiedene Preisszenarien aus, sodass Sie verschiedene Strategien abwägen können?
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‍• Optimale Preisstrategie: Wie lassen sich optimale Preisszenarien entwickeln, um sowohl Umsatz als auch ROI zu maximieren und sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig und profitabel bleibt?‍
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• Umsatzprognose für neue Produktlinien: Wie sehen die erwarteten Verkaufs- und Umsatztrends für neue Produktlinien aus, um die Planung zukünftiger Produkteinführungen zu unterstützen?‍
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• Promotionseffekte: Wie wirken sich bestimmte Promotionen, wie Rabatte oder zeitlich begrenzte Angebote, kurzfristig auf Umsatz und Absatz aus?
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‍• Preiselastizität: Wie empfindlich reagiert die Kundennachfrage auf Preisänderungen, sodass Sie die effektivsten Preispunkte ermitteln können?‍
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• Einfluss von Wettbewerbern: Wie wirkt sich die Produkteinführung eines Wettbewerbers auf Ihren Umsatz und Marktanteil aus, sodass Sie Ihre Strategien entsprechend anpassen können?
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‍• Dynamische Preisgestaltung, die Preise in Echtzeit an die aktuelle Marktnachfrage anpasst, um die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Es zerlegt außerdem die Umsätze, um zu ermitteln, welche Marketingaktivitäten besonders effektiv oder ineffektiv waren, und hilft so, die Ausgaben zu optimieren.

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Bei der Prognose von Umsatz oder Verkäufen berücksichtigen wir Basis- und Zusatzfaktoren.

Basisfaktoren sind externe, nicht beeinflussbare Elemente wie Saisonalität, Aktionen der Wettbewerber, makroökonomische Einflüsse, Wetter und Feiertage.

Zusatzfaktoren hingegen sind steuerbare Hebel wie Werbeaktionen, große Events und Store-Promotoren, die den Verkauf direkt beeinflussen. Das Verständnis beider Faktorenarten hilft dabei, präzise Prognosen zu erstellen und Preis- sowie Verkaufsstrategien zu optimieren.

Das Verständnis sowohl der Basis- als auch der Zusatzfaktoren ist entscheidend, um präzise, anpassungsfähige Prognosen zu entwickeln, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Preis- und Verkaufsstrategien in einem sich wandelnden Markt zu optimieren.‍

Unser fortschrittliches Machine-Learning-Modell durchläuft einen strengen Datentrainingsprozess, bei dem es Parameter mithilfe historischer Daten feinjustiert, um Genauigkeit zu gewährleisten. Um eine Verzerrung zugunsten der Trainingsdaten zu vermeiden, wird das Modell einem Overfitting-Test unterzogen, der sicherstellt, dass es auch mit neuen, unbekannten Daten gut arbeitet.

Nach dem Training erfolgt eine Validierung, um zu beurteilen, wie gut das Modell auf neue, reale Beispiele generalisiert. Zusätzlich setzen wir Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) für Sequenzlernen ein, wodurch das Modell Muster und Abhängigkeiten in Zeitreihendaten effizient erfassen kann und genauere Vorhersagen liefert.

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