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リアルタイムプライシングを実現する7つのステップ

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デジタル化が進む小売業界では、リアルタイムで価格の最適化を図る能力が決定的な差別化要因になっている。実際、競合他社のウェブサイトから価格情報をスクレイピング(自動収集)する手法は広く浸透しているが、価格設定となると単純な経験則を用いて手作業で行っているのが現状だ。しかし、それでは商品の在庫状況や需要に合わせた対応を取ることはできず、実際に売上高や利益が改善することはほとんどないと筆者らは指摘する。さまざまな要因を考慮する高度なアルゴリズムを搭載した自動化システムを利用し、リアルタイムで価格の最適化を図るには何をすべきか。本稿では、中国と米国のオンライン小売企業の例を挙げながら、AI(人工知能)を活用した価格設定モデルを構築する7つのステップを解説する。

【書誌情報】

※印刷は全てモノクロ印刷となります。

ページ数:10ページ

サイズ:A4

商品番号:DHBL-HB202405-006

登録日:2024/4/25

発行号:2024年5月

著者名:マーシャル・フィッシャー ペンシルバニア大学 ウォートンスクール 教授  サンティアゴ・ガリーノ ペンシルバニア大学 ウォートンスクール 准教授  ジュン・リー ミシガン大学 ロススクール・オブ・ビジネス 准教授

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