A solução de Análise de Preços usa seus dados históricos transacionais para exibir como a demanda por seus produtos responde aos preços que você oferece, recomendar alterações de preços e permitir que você simule como as alterações no preço afetam sua demanda, com uma alta granularidade.
A solução oferece um dashboard em que você pode ver as recomendações de preço ideal, elasticidades de item em um nível de segmento de item-local-canal, estimativas de efeitos de produtos relacionados como “canibalização”, previsões de acordo com o processo atual e métricas de desempenho de modelo.
A interação direta com o modelo de preços no Excel permite que você apenas cole seus dados de vendas lá e analise seus preços sem a necessidade de integrar os dados primeiro no banco de dados da solução, simule promoções e plote curvas de demanda (exibindo a resposta da demanda ao preço) e acesse dados do dashboard em formato numérico.
A funcionalidade avançada não está confinada ao Excel. Ela é acionada por serviços Web que você ou seu parceiro de implementação pode chamar diretamente de seus aplicativos de negócios, integrando a análise de preços em seus aplicativos de negócios.
A previsão exata de picos na demanda por produtos e serviços pode oferecer uma vantagem competitiva a uma empresa. Esta solução se concentra na previsão da demanda dentro do setor de energia.
O preço é reconhecido como um determinante-chave do sucesso em diversos setores e pode ser uma das tarefas mais desafiadoras. As empresas geralmente têm dificuldade com diversos aspectos do processo de precificação, incluindo a previsão precisa do impacto financeiro de possíveis táticas, a consideração razoável das principais restrições de negócios e a validação justa das decisões de precificação executadas. Expandir as ofertas de produtos adiciona mais requisitos computacionais para se tomar decisões de precificação em tempo real, o que amplia a dificuldade dessa tarefa já esmagadora.
No ambiente conectado e altamente competitivo de hoje, negócios modernos não podem mais sobreviver com conteúdo online estático e genérico. Além disso, estratégias de marketing que usam ferramentas tradicionais muitas vezes são caras, difíceis de implementar e não produzem o retorno sobre o investimento desejado. Esses sistemas muitas vezes falham em aproveitar totalmente os dados coletados para criar uma experiência mais personalizada para o usuário.