Advanced Sales Analytics: Angebotsanalyse, Angebotsvorhersage, Dynamic Pricing

Branche: Bau, Chemie und Rohstoffe, Dienstleistungen, Finanzen, Versicherungen und Immobilien, Handel, Industrie und Produktion
Aufgabenbereich: Marketing, Produkt Management, Vertrieb

Die Herausforderung

​Preise und Rabatte werden meist statisch berechnet. Region, Vertriebspartner, individuelle Kundenbedürfnisse sowie weitere Umgebungsbedingungen sind dabei entscheidende Parameter für das Kauf- und Preisverhalten. Eine Anpassung des Angebots an diese individuellen Gegebenheiten könnte folglich den Verkaufserfolg deutlich steigern.

Die Lösung

​Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen auf Basis historischer Markt- und Verkaufsdaten eine Auswertung, welche Faktoren für den Erfolg eines verkauften Produkts maßgeblich sind. Hierfür werden unter anderem Parameter wie Produktbeschreibung, Verkaufspreis, Produktgruppenpreis, Rabatt, bisheriger Verkaufserfolg oder die Ausstattung der Verkaufsniederlassungen herangezogen. Darüber hinaus werden bei der Analyse auch externe Daten wie etwa Branchenindices, Wetterlage, Zinsniveau, Geographie oder Jahreszeit berücksichtigt.

Der Nutzen

​Anhand von Vorhersagemodellen werden kritische Erfolgsfaktoren identifiziert. Dies ermöglicht in Folge gezielte Aktionen zur Erhöhung des Verkaufserfolgs, wie etwa Marketing-Aktionen in verkaufsschwachen Regionen oder die Schulung von weniger erfolgreichen Vertriebsmitarbeitern. Insbesondere befähigen die verwendeten Methoden jedoch dazu, Rabatte und Preise dynamisch so zu variieren, dass der zu erwartende Gewinn optimiert wird.



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