Dynamic Pricing

VIEW ottimizza le strategie di pricing modulando l’offerta in real-time 

VIEW integra i dati provenienti da differenti sistemi informativi aziendali, sviluppando una visione globale in termini di ordini, prezzi e promozioni. L’interfaccia web semplice e intuitiva, facilita l’utente nella creazione delle regole di pricing, che concorrono a determinare il prezzo finale di ciascun prodotto sulla base di una serie di condizioni su mercato, vendite e costi di produzione.

La possibilità di creare regole personalizzate per gruppi di utenti, permette inoltre di modulare l’offerta finale sulla scorta del comportamento d’acquisto rilevato e la storicizzazione degli ordini.

VIEW analizza le interazioni degli utenti e le promozioni dei principali competitors per adattare l’offerta in base ai trend rilevati.

I Big Data come leva per aumentare le vendite

La crescita dell’offerta online, sia in termini di varietà che di qualità del servizio, ha rivoluzionato il comportamento d’acquisto degli utenti.

La capacità di disporre di dati precisi, facilmente accessibili e in real-time permette di anticipare le richieste dei clienti agendo proattivamente su contenuti e pricing.

Per individuare e rispondere efficacemente alle variazioni nei trend d’acquisto, occorre proporre un’offerta coerente con le preferenze rilevate.

Re-Pricing in tempo reale

Analizzare e rispondere in tempo reale alle variazioni del comportamento d’acquisto permette di ottimizzare le attività migliorando i livelli di servizio

  1. 1 Personalizzare la proposta regolando il pricing in base alle condizioni di mercato.
  2. 2 Individuare e incrementare le opportunità di vendita, applicando regole personalizzate per cluster di utenti .
  3. 3 Proporre offerte e contenuti in base all'attività online degli utenti, allo storico ordini, alle strategie di pricing dei competitor.
  1. 1 Personalizzare la proposta regolando il pricing in base alle condizioni di mercato.
  2. 2 Individuare e incrementare le opportunità di vendita, applicando regole personalizzate per cluster di utenti .
  3. 3 Proporre offerte e contenuti in base all'attività online degli utenti, allo storico ordini, alle strategie di pricing dei competitor.

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