L’IA pour vous aider à orienter vos décisions en matière de tarification
Alignement des données
Identification
Identifier les bonnes données pour l’alignement.
Traduction
Transformer les données dans un format commun pour une intégration transparente.
Détection des anomalies
Repérer les valeurs aberrantes pour que vos données restent cohérentes.
Déploiement du modèle
-
Enrichir
Enrichir l’ensemble des données intégrées avec des fonctionnalités personnalisées.
-
Algorithme
Découvrir des modèles utiles et des tendances cachées.
Perspectives
- L’impact des facteurs prix et non prix sur la tendance des prix.
- Examen de la manière dont les prix diminuent au fil du temps.
- Analyse de la relation entre les volumes, les prix, la disponibilité et les facteurs qualitatifs.
Apprentissages
- Apprendre en permanence à partir des données d’attribution en temps réel pour adapter les stratégies de tarification
- Utiliser l’apprentissage par transfert pour tirer parti des connaissances acquises sur des produits ou des marchés similaires.
- Intégrer l’apprentissage actif pour recueillir stratégiquement des données précieuses sur la tarification
Co-pilote de la tarification
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Principaux résultats
Réalisations des clients
Apprendre en permanence à partir des données d’attribution en temps réel pour adapter les stratégies de tarification. Utiliser l’apprentissage par transfert pour tirer parti des connaissances acquises sur des produits ou des marchés similaires. Incorporer l’apprentissage actif pour recueillir stratégiquement des données précieuses sur les prix.
| Équipe de soumissionnaires | + Vamstar Co-pilote de la tarification |
|---|---|
| Taux de réussite prévu (%) | 83% |
| Amélioration de la marge par rapport à la ligne de base (%) | 36% |
| Recettes acquises (%) | 63% |
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