Reken je rijk met slimme software

Slimme software doet intelligente voorspellingen op basis van historische gegevens. Het kost een centje, maar de winst kan groot zijn.

Het vaststellen van de ideale prijs van een product of productcategorie is bij veel retailers een haast intuïtief proces. Daarbij wordt liever gerekend op de ervaring van inkopers en marketeers dan op ongrijpbare technologie als ‘datamining’ en ‘wiskundige algoritmes’. Maar de detailhandel wordt steeds complexer. De spreadsheet als ‘tool of the trade’ voldoet niet langer. Steeds vaker wordt software voor prijsoptimalisatie ingezet. Het is voor een retailketen met tientallen of honderden vestigingen en duizenden verschillende producten anders haast ondoenlijk om snel te kunnen reageren op trends en snel veranderend koopgedrag. Het vaststellen van de juiste prijs van een product en – daaropvolgend – het voorspellen van het koopgedrag van consumenten, is meer een wetenschap geworden dan een ambacht. Wie begrijpt precies waarom een rood T-shirt beter verkoopt dan een T-shirt in een andere kleur. En wie kan zeggen wat de gevolgen zijn als het kledingstuk voor een paar euro meer of minder wordt aangeboden? Of zelfs hoeveel kilometers een consument bereid is om te rijden voor een lagere prijs? In de praktijk is het vaststellen van een prijs van een artikel een soort gecontroleerd koffiedik kijken. Of erger: het is een reactie op wat de concurrent doet. En met dat voortdurende loeren naar elkaar is het helemaal niet ondenkbeeldig dat andere artikelen te laag geprijsd zijn. Die zouden duurder verkocht kunnen worden zonder dat de omzet daalt. Software voor prijsoptimalisatie
pretendeert de ‘onderbuik’ uit het proces te kunnen halen. Het doet dat met behulp van modellen die zijn gebaseerd op historische gegevens en waarbij een groot aantal variabelen in de berekening kan worden meegenomen.

(Auteur: Patrick Linders)

Het gehele artikel is te vinden in het septembernummer van RetailTrends.