I metodi per la pianificazione dinamica e l'ottimizzazione dei prezzi stanno diventando sempre più importanti per la vendita. Sono tra i più innovativi metodi analitici. prudsys AG è riconosciuto come un pioniere in questo campo e negli ultimi anni ha sviluppato e implementato con successo un sistema completo e modulare per la pianificazione e l'ottimizzazione dinamica dei prezzi. I metodi sono basati essenzialmente su analisi di regressione per stimare l'elasticità di prezzo (Sparse Grids) combinata con Reinforcement Learning. La possibilità di monitorare i cambiamenti delle tendenze delle vendite in tempo reale è di importanza centrale per la pianificazione dinamica perché consente una risposta immediata alle condizioni mutevoli del mercato e l'ottimizzazione del magazzino.
In primo luogo gli algoritmi utilizzano i dati delle transazioni, vale a dire i dati di vendita e quindi i dati master per ogni prodotto. Particolari procedure offline possono essere utilizzate per preparare previsioni sui nuovi prodotti.
I metodi di ottimizzazione dinamica del prezzo offrono più che semplici previsioni. Forniscono prezzi ottimizzati in tempo reale. La struttura di reinforcement learning gioca in questo caso un ruolo chiave. Gli algoritmi esistenti per l'ottimizzazione automatica dei prezzi hanno lo svantaggio di variare il prezzo troppo poco e quindi di non fornire sufficienti dati empirici su cui basare le previsioni. L'ottimizzazione dinamica dei prezzi colma questa lacuna. Il continuo e sistematico variare dei prezzi riempie i vuoti nei dati e così facendo fornisce una stima più precisa dell'elasticità del prezzo. La struttura per l'ottimizzazione dinamica dei prezzi è molto ampia e fornisce la definizione di: parametri di ottimizzazione come vendite e guadagni; strategie di prezzo domanda/competizione, anonimi/personalizzati; vincoli come limiti di prezzo, finestre di tempo, varianza e degradabilità.
Vantaggi
Risposta rapida e corrispondente ai cambiamenti di abitudine di acquisto del cliente
Combinazione di apprendimento offline e online
Pianificazione: previsioni di vendita per i nuovi prodotti
Ottimizzazione dei prezzi e decisione automatica dei prezzi
Ottimizzazione dei parametri target, delle strategie e dei vincoli complessi
Funzione di simulazione per il test di differenti prezzi e strategie
Integrazione
Le procedure di pianificazione e ottimizzazione del prezzo sono incorporate nella XELOPES library. Esistono anche varianti offline ed online degli algoritmi anche se gli algoritmi online giocano decisamente un ruolo più importante. Modelli complessi possono essere serializzati usando speciali add-ons PMML. Il prudsys RDE è l'applicazione centrale nelle procedure di pianificazione e ottimizzazione del prezzo. Il server RDE funge da amministratore, con un'interfaccia grafica che include una gamma completa di funzioni di amministrazione e processing.
