Maskinlæring: Dynamisk prising
Pris er en av de mest effektfulle beslutningene en virksomhet tar – og samtidig en av de vanskeligste å styre godt over tid. I mange organisasjoner fastsettes priser basert på historikk, enkle regler eller periodiske gjennomganger. Det gir forutsigbarhet, men også begrensninger når markedet endrer seg raskt.
Med maskinlæringsbasert dynamisk prising analyseres store mengder historiske og løpende data for å forstå hvordan etterspørselen faktisk reagerer på prisendringer. Modellen estimerer priselastisiteter på produkt- og segmentnivå, og lærer hvilke prisnivåer som gir ønsket effekt under ulike markedsforhold. Dette gjør det mulig å balansere volum og margin på en mer presis måte enn tradisjonelle prismodeller.
Løsningen er utviklet for skala. I praksis har vi brukt denne typen modeller til å gjøre prediksjoner for over 10.000 produkter samtidig, og til å støtte dynamisk prising på titusenvis av prispunkter i sanntid.
Når etterspørselsprognoser kombineres med elastisitetsmodeller, kan prisene justeres kontinuerlig uten at virksomheten mister kontroll eller transparens.
Slik skaper vi målbar priseffekt for våre kunder
Vi starter med å forstå hvordan priser settes i dag, hvilke begrensninger som finnes i systemer og prosesser, og hvilke forretningsmål som faktisk er viktigst. Deretter bygger vi modeller som kan testes parallelt med eksisterende prismekanismer, slik at effekten kan måles før løsningen tas bredt i bruk.
For mange virksomheter blir neste steg å utforske hvor stort potensialet faktisk er. En datadrevet vurdering av priselastisitet og etterspørsel gir ofte overraskende innsikt – også i markeder man trodde man kjente godt.
Vil du vite mer? Ta kontakt med oss.
Frode Stenstrøm
Hei! Jeg hjelper deg gjerne med analyse, kartlegging og optimalisering av prosesser i din bedrift. Ta kontakt, så tar vi en prat!
