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Für Einzelhändler, die in der B2C-Welt tätig sind, gibt es buchstäblich Hunderte und Tausende von verschiedenen Faktoren, die zur Bestimmung der optimalen Preisstrategie beitragen können. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten die Möglichkeit, die Echtzeittransparenz zu nutzen, die Ihr Unternehmen benötigt, um den richtigen Preis für jede Artikelgruppe, in jedem Markt und in Ihrem Omnichannel-Vertriebsökosystem festzulegen.

Vor einigen Wochen hat Quicklizard mit einem Börsengang an der Tel Aviver Börse den Sprung von der Privatwirtschaft an die Börse geschafft. Das Unternehmen hat einen weiten Weg von seinen bescheidenen Anfängen zurückgelegt, als Pini Mandel und Yossi Cohen Quicklizard als BI-Tool gründeten, das Daten von Mitbewerbern nutzte, um regelbasierte Preisentscheidungen zu treffen.

Eine der schwierigeren Entscheidungen, mit denen Omnichannel-Einzelhändler konfrontiert sind, ist die kanalübergreifende Preisstrategie

Wenn die Saisons zu Ende gehen, räumen die Einzelhändler ihre Bestände, um Platz für neue Produktlinien und -stile zu schaffen

Quicklizard geht an die Börse als Teil seiner neuen großen Expansionspläne

Für Einzelhändler bietet der Einsatz von Augmented Analytics einige sehr reale Wachstumsmöglichkeiten

Einzelhändler mit physischen Geschäften neigen dazu, ein wenig die Augen zu verdrehen, wenn die Rede auf dynamische Preisgestaltung kommt. Sie fragen sich, wie kosteneffizient es ist, genügend Mitarbeiter einzustellen, um die Preise für Tausende von Artikeln täglich zu ändern. Die Unpraktikabilität macht das Versprechen höherer Gewinne und gesteigerter Einnahmen zunichte.

Die Herausforderung für Einzelhändler besteht darin, die fehlenden Daten zu ermitteln, mit denen sie ihr Potenzial voll ausschöpfen können.

Daten sind eines der mächtigsten Mittel, über die Einzelhändler bei der Umsetzung ihrer Preisstrategie verfügen.