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Preisgestaltung

Künstliche Intelligenz

In der Wirtschaft kann KI auf vielfältige Weise eingesetzt werden, um den Betrieb zu verbessern, die Effizienz zu steigern und den Umsatz zu steigern. Die KI-basierte Preisgestaltung von SYMSON nutzt Algorithmen für maschinelles Lernen, um große Datenmengen zu analysieren und Preisentscheidungen zu treffen. Ziel ist es, die Preisstrategien zu optimieren, um Umsatz und Gewinn zu maximieren. Von der Preisoptimierung über die Preisüberwachung bis hin zu Prognosen, der Messung der Preiselastizität und dem Verständnis der Produkteigenschaften bietet die KI-Preisgestaltung mehrere Vorteile.

DATENSPEICHERUNG

So verwendet SYMSON Ihre Daten

SYMSON verwendet APIs, um die Verkaufsdaten Ihres Unternehmens zur Verwendung in unserem System zu importieren. Die Verwendung unserer MACH-Architektur bietet uns den Vorteil, dass wir Ihre Daten auf Servern vor Ort oder in Ihren Betriebsländern verschieben und speichern können. Als Unternehmen fungiert SYMSON auch als organisiertes Backup für Ihre Daten. Die Plattform von SYMSON kann Ihre Verkaufsdaten hosten und sie gleichzeitig verwenden, um Erkenntnisse aus Ihrem Preisfindungsprozess zu gewinnen und ihn effizienter und rentabler zu gestalten. Als Preisplattform verarbeiten wir große Mengen an Organisations- und Kundendaten. SYMSON setzt sich für Datensicherheit ein. Unsere Plattform entspricht vollständig den regionalen Datenvorschriften wie der DSGVO, wenn es um den Umgang und die Speicherung Ihrer Kundendaten und anderer sensibler Informationen geht.

KI-ALGORITHMUS

Der intelligente Algorithmus von SYMSON

SYMSON nutzt KI, um Unternehmen bei der Einführung dynamischer Preisgestaltung zu unterstützen. Es verwendet einen KI-Algorithmus, um die besten Preispunkte für einen optimalen Umsatz und/oder eine optimale Gewinnspanne zu empfehlen. Basierend auf der von Ihnen gewählten Preisstrategie und den Geschäftsregeln, die Sie auf unserer Plattform einrichten können, empfiehlt der Algorithmus die optimalen Preispunkte für die von Ihnen ausgewählten Produkte innerhalb der Parameter. Das KI-Modell von SYMSON kann 52 verschiedene Datenpunkte verfolgen und berechnen, um Ihnen den optimalen Preis für Ihre Produkte zu empfehlen.

ML DURCH DATEN

Fähigkeit zum maschinellen Lernen

Maschinelles Lernen ist der Prozess, bei dem ein Modell anhand eines Datensatzes trainiert und dieses Modell dann verwendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten zu treffen. SYMSON verwendet mithilfe des KI-Algorithmus historische Verkaufsdaten, um auf der Grundlage von Szenarien Empfehlungen abzugeben, um optimale Preise für jedes Produkt sicherzustellen. Je mehr Daten es verarbeitet, desto intelligenter wird der Algorithmus. Dies ist ein selbstlernender Prozess, der mit jedem Zyklus besser wird.

MENSCHLICHE VALIDIERUNG

Validierung von KI- und ML-Empfehlungen

Mithilfe unseres Insight Centers können Sie mit SYMSON feststellen, welche Produkte innerhalb des Modells eine konsistente Leistung erbringen. Sie können sich verschiedene Visualisierungen ansehen, in denen benutzerdefinierte Abmessungen verglichen werden. Die SYMSON-Plattform ermöglicht es Ihnen auch, die Gültigkeit des KI-Modells für Ihren spezifischen Datensatz zu überprüfen. Es kann Ihnen auch Möglichkeiten empfehlen, Ihre Datenqualität zu verbessern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wissenschaftliches Rückgrat

SYMSON wurde als Spin-off der Erasmus-Universität Rotterdam gegründet, um wissenschaftliche Erkenntnisse in praktische Lösungen umzusetzen. Wir bringen wissenschaftliche Modelle, Datenwissenschaft und Softwaretechnik auf einer KI-Plattform zusammen, auf der Nutzer Preise optimieren können. Wir arbeiten eng mit führenden wissenschaftlichen Forschern und Preisexperten zusammen.

WIR GLAUBEN NICHT AN BLACKBOX AI

Warum wir an Explainable AI glauben

Im Gegensatz zu Blackbox AI haben wir dafür gesorgt, dass dieses Modell erklärbar und transparent an alle, die unsere Plattform nutzen. Jede Empfehlung der KI liefert die Logik und die Regeln, die angewendet werden, um zu diesem Preis zu gelangen. Es ist wichtig, dass die Benutzer den Algorithmus verstehen und ihre eigenen Eingaben machen, um ihn zu verbessern. Auf diese Weise können wir das Beste aus Mensch und Maschine nutzen.

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Geben Sie Ihren eigenen Input ein

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Fehler erkennen und Mängel erkennen

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Genauigkeit verbessern

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Lernen Sie weiter und verbessern Sie den Prozess

Lernen Sie unser Infrastrukturteam kennen

Vinzenz Gelink
Kaufmännischer Direktor
Cristian Maris
Leitende Datenwissenschaft
Bogdan Spinean
Technischer Direktor
Ibrahim Elgarmouhi
Leiter Datenwissenschaft