Tarification dynamique

TaurenAI analyse de vastes quantités de données pour générer des prévisions de prix éclairées. Ces données incluent l'intérêt de recherche et la saisonnalité, les niveaux de stocks, le comportement des clients, les marges bénéficiaires, les prix des concurrents et les tendances des prix.

Exemples : L'IA surveille les prix des concurrents en temps réel et suggère des ajustements de prix optimaux. Pour les entreprises de commerce électronique, l'IA détecte une augmentation de la demande pendant les week-ends et recommande automatiquement d'augmenter les prix durant ces périodes, avec des notifications.

Selon vos objectifs commerciaux, l'IA peut être entraînée à appliquer diverses stratégies de tarification dynamique :

Tarification basée sur la demande – Si la demande pour un produit augmente, le prix peut être automatiquement ajusté à la hausse.

Prix compétitifs – L'IA compare les prix des concurrents et ajuste les vôtres pour rester compétitifs tout en maintenant la rentabilité.

Tarification personnalisée – Différents prix pour différents clients en fonction du comportement, de l'historique d'achat et de la fidélité

Tarification géographique – Fixer des prix différents en fonction de l'emplacement du client.

Tarification basée sur le temps – Ajustement des prix à différents moments de la journée, de la semaine ou du mois.

Le système met automatiquement à jour les prix en fonction des changements de la demande, des coûts d'expédition et de l'analyse des concurrents, garantissant ainsi des prix optimaux sans sacrifier les marges bénéficiaires.

Exemples : Lorsque la demande augmente, l'IA augmente le prix pour maximiser les revenus. Si un article se vend lentement, l'IA baisse le prix pour encourager les achats.

TaurenAI analyse le comportement des clients pour proposer des offres spéciales et des prix personnalisés basés sur l'historique d'achat et la fidélité des clients.

Exemples : Les clients fidèles peuvent recevoir des réductions automatiques basées sur les achats passés. Ou les nouveaux utilisateurs se voient offrir des prix promotionnels pour encourager leur premier achat.

L'IA peut analyser les données historiques et les tendances du marché pour prédire les stratégies de tarification les plus efficaces pour les périodes futures.

Exemples : Si l'IA détecte un intérêt croissant pour un produit avant une fête, elle recommande automatiquement une augmentation de prix. Lorsqu'une baisse des ventes est anticipée, l'IA suggère des campagnes promotionnelles optimales.