GPT-4 rückt näher und damit auch eine gute Gelegenheit, über KI und Preisgestaltung zu sprechen.
In den letzten Jahren hat die Zahl der Unternehmen, die vollautomatische / KI-basierte Preissysteme anbieten, erheblich zugenommen. Die Versprechen klingen sehr verlockend: immer den besten Preis und die beste Gewinnspanne in Ihren Geschäftsregeln zu erhalten - und das alles bei gleichzeitiger Zeitersparnis! Und Sie können die Verantwortung an den Computer delegieren - aber ist das immer die beste Wahl?
Die Preisgestaltung ist eine der wichtigsten Funktionen eines Unternehmens und kann einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg oder Misserfolg haben. Die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Preise festlegen, hat sich im Laufe der Jahre verändert, und die fortschreitende Technologieentwicklung hat auch hier ihre Spuren hinterlassen. Heutzutage sind Unternehmen in der Lage, mithilfe von AI-basierten Pricing-Systemen effektive Preisstrategien zu entwickeln und umzusetzen. In diesem Beitrag werden wir untersuchen, welchen Nutzen Unternehmen aus Systemen der künstlichen Intelligenz ziehen und wie sie diese zur Erreichung ihrer Ziele einsetzen können.
Um zu verstehen, worin der Mehrwert von AI-Ansätzen besteht, müssen wir zunächst die verschiedenen Reifegrade von Pricing-Organisationen verstehen. Diese reichen von grundlegenden, regelbasierten Preisstrategien bis hin zu hoch entwickelten, datengesteuerten Methoden. Für diese Diskussion ist ein vereinfachtes Reifegradmodell mit vier Stufen voll ausreichend. Der erste Reifegrad ist der manuelle Reifegrad, in dem die Preise manuell festgelegt werden. Dies ist eine ineffiziente Methode, die zu Ineffektivität und Ineffizienz führen kann. Im zweiten Reifegrad, dem regelbasierten Reifegrad, werden Preise auf der Grundlage von vordefinierten Regeln festgelegt. Im dritten Reifegrad, dem datenbasierten Reifegrad, werden Preise auf der Grundlage von historischen Daten und Verhaltensmustern festgelegt. Der vierte Reifegrad, der datengetriebene Reifegrad, nutzt fortschrittliche Analysemethoden und maschinelles Lernen, um Preisstrategien zu entwickeln und umzusetzen.
Die Einführung von AI-basierten Pricing-Systemen bietet Unternehmen viele Vorteile. Zunächst können sie eine höhere Genauigkeit bei der Preisfestlegung erreichen. AI-basierte Systeme können enorme Datenmengen analysieren und Trends erkennen, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Durch diese Analyse können Unternehmen genauere Preisprognosen erstellen und ihre Produkte und Dienstleistungen zu wettbewerbsfähigen Preisen anbieten.
Ein weiterer Vorteil von AI-basierten Pricingsystemen ist die Fähigkeit, schnell auf Änderungen in der Nachfrage und im Angebot zu reagieren. AI-basierte Systeme können in Echtzeit auf Markttrends und Veränderungen reagieren und automatisch Preisänderungen vornehmen. Dies führt zu einer höheren Agilität und Reaktionsfähigkeit von Unternehmen, was letztendlich zu einem besseren Geschäftsergebnis führen kann.
Darüber hinaus können AI-basierte Pricingsysteme Unternehmen auch helfen, das Potenzial ihrer Produkte und Dienstleistungen voll auszuschöpfen. Durch die Analyse von Marktdaten und Trends können Unternehmen neue Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling identifizieren und ihren Umsatz steigern.
Allerdings ist es wichtig zu betonen, dass AI-Systeme nicht als Ersatz für die menschliche Expertise und Erfahrung angesehen werden sollten. Auf niedrigeren Reifegraden ist es essentiell eine fähige Pricing-Organisation aufzubauen, die über das notwendige Wissen, die Prozesse und Tools verfügt, um Preisstrategien effektiv zu entwickeln und umzusetzen. Eine vollständige Umstellung auf ein automatisiertes System ist für ein Unternehmen in der Regel zu schwierig. Daher sollte das richtige System in einem Tempo eingeführt werden, das eine reibungslose Integration in alle Aspekte des Geschäftsbetriebs ermöglicht
Bei einem hohen Reifegrad des Unternehmens können KI-basierte Preissysteme jedoch ein wirksames Instrument zur Steigerung des Erfolgs sein. Wenn alle wesentlichen Elemente der Preisgestaltung (Systeme, Prozesse, Organisation und Strategie) den gleichen Reifegrad aufweisen und über die Zeit hinweg konsistent umgesetzt wurden, spricht nichts gegen den Einsatz von KI.
Die Verwendung von fortschrittlicher Analyse und maschinellem Lernen kann Unternehmen dabei helfen, ihre Preisstrategien zu optimieren, die Agilität zu verbessern und neue Umsatzmöglichkeiten zu identifizieren. Dies ist jedoch nur realistisch, wenn die fortschrittliche Technologie im Rahmen einer ebenso ausgefeilten Organisationsstruktur und Strategie eingesetzt wird. Eine einseitige Investition wird nicht zu dauerhaftem oder bedeutendem Erfolg führen.
Also: das richtige System zur richtigen Zeit und auch ohne künstliche Intelligenz haben Pricingsysteme eine Daseinsberechtigung. Höher, schneller, weiter ist nicht immer besser.
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