Die moderne Welt von heute hat die Unternehmen dazu gebracht, sich von reaktiven traditionellen Preisgestaltungsansätzen zu verabschieden, die hauptsächlich auf der Formel Kosten plus Gewinnaufschlag beruhen. Anders als in der Vergangenheit muss ein Produktmanager heute eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, um einen angemessenen Preis für sein Angebot festzulegen, wenn er die Kundenerwartungen inmitten des Verdrängungswettbewerbs erfüllen will. Um nur einige zu nennen: fundierte Kenntnisse über die Vorlieben der Verbraucher, Kaufgewohnheiten, Ausgabenkapazitäten, Marktdynamik, Angebotsleistungen, Lagerbestände, Aktivitäten der Wettbewerber, kurze Produktlebenszyklen, abgesehen von der historischen Nachfrage und Kundensegmentierung. Die Berücksichtigung einer Vielzahl solcher Faktoren bei der Preisgestaltung mit manuellen und archaischen Ansätzen ist eine mühsame Aufgabe und anfällig für Fehler, die zu verpassten Chancen oder entgangenen Margen führen. Das Gebot der Stunde ist daher die Einführung eines intelligenten Preisgestaltungsansatzes, der deutliche Vorteile bringt, indem er das wahre Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ausschöpft.
Unternehmen prüfen robuste Preisstrategien, um ihre Einnahmen zu maximieren und gleichzeitig eine Kapazitätsoptimierung zu gewährleisten. Da die Marktdynamik weiterhin Einfluss auf die Preismodelle hat, ist es unumgänglich, die Nachfrage durch intelligente Preisgestaltung zu steigern, vor allem, wenn dabei Mechanismen zur Preiserhöhung bei Nachfragespitzen integriert werden können. Das intelligente Preissystem der neuen Generation nutzt die Leistungsfähigkeit von KI und ML, um die Preise automatisch auf der Grundlage von Echtzeitdaten über das Angebot, die frühere Nachfrage und den Wettbewerb zu schwanken, um sich an Veränderungen auf dem Markt anzupassen und die Rentabilität schnell zu verbessern.