Predykcja poziomu akceptacji ceny

Dla jednej z największych firm z branży FMCG przygotowaliśmy rozwiązanie pozwalające określać w czasie rzeczywistym minimalny poziom rabatu, który skłoni danego klienta do zakupu danego produktu.

 

PROBLEM

  • Optymalizacja nakładów na promocje towarów.
  • Niska marża i wysokie koszty rabatów indywidualnych udzielanych w ramach promocji.

ROZWIĄZANIE

  • • Wykorzystanie danych sprzedażowych i informacji o klientach w celu:
    o Określenia mikrosegmentów klientów cechujących się podobnym poziomem akceptacji ceny,
    o Prognozowania oczekiwanego poziomu pogłębienia ceny.
    • Automatyczne wyznaczanie predykcji ceny maksymalnej dla każdego klienta i dla każdego indeksu (SKU) z osobna, z zachowaniem charakterystyki sprzedażowej danego indeksu, w tym sezonowości cen przy pomocy algorytmów sztucznej inteligencji.
    • Automatyczne korygowanie rekomendacji analitycznych z uwzględnieniem marginesu bezpieczeństwa cen i indywidualnych warunków cenowych.

 

 

Efekt/korzyści:

  • Zwiększenie marżowości sprzedaży.
  • Automatyzacja procesu zarządzania ceną oferty.

 

Ceny maksymalne

Siei neuronowe to jeden z algorytmów, który może być wykorzystany do predyckji akceptacji ceny

 

Szczegóły projektu

 

Czas realizacji

8 tygodni

Oprogramowanie

PS CLEMENTINE PRO

Zaangażowany zespół

Predictive Solutions - 2 osoby.

Po stronie klienta - 2 osoby zaangażowane bezpośrednio i 1 osoba odbierająca wyniki.



Branże:
fmcg

Udostępnij artykuł w social mediach