L’intelligenza artificiale per guidare le decisioni sui prezzi
Allineamento dei dati
Identificazione
Individuare i dati giusti per l’allineamento.
Traduzione
Trasformazione dei dati in un formato comune per una perfetta integrazione.
Rilevamento delle anomalie
Individuare i valori anomali per mantenere i dati in linea.
Distribuzione del modello
-
Arricchire
Arricchire il set di dati integrato con funzioni personalizzate.
-
Algoritmo
Scoprire modelli preziosi e tendenze nascoste.
Approfondimenti
- Impatto dei fattori di prezzo e non sull’andamento dei prezzi.
- Esame del modo in cui i prezzi diminuiscono nel tempo.
- Analisi della relazione tra volumi, prezzi, disponibilità e fattori qualitativi.
Apprendimenti
- Imparare continuamente dai dati di aggiudicazione in tempo reale per adattare le strategie di prezzo.
- Impiegare il transfer learning per sfruttare le intuizioni di prodotti o mercati simili.
- Incorporare l’apprendimento attivo per raccogliere strategicamente dati preziosi sui prezzi.
Co-pilota dei prezzi
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Risultati chiave
Risultati dei clienti
Imparare continuamente dai dati di aggiudicazione in tempo reale per adattare le strategie di prezzo. Impiegare il transfer learning per sfruttare le intuizioni di prodotti o mercati simili. Incorporare l’apprendimento attivo per raccogliere strategicamente dati preziosi sui prezzi.
| Team per le offerte | + Co-pilota di prezzo Vamstar |
|---|---|
| Tasso di vincita previsto (%) | 83% |
| Miglioramento del margine rispetto allo scenario di riferimento (%) | 36% |
| Ricavi percepiti (%) | 63% |
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