在当今的高风险零售环境中,许多所谓的“动态”定价和促销解决方案无法提供有形的底线结果。主要问题是,定价决策不存在于真空中:它们取决于企业的每个方面,从付出的支出和库存限制到竞争对手的动态和宏观经济趋势。经常,传统工具忽略了相互依赖的网络或依靠通用竞争者数据。他们可能声称自己是“自动化的”,但是他们忽略了替代产品的实时变化,并且无法将内部商店数据之间的点与迅速发展的市场条件联系起来。操作数通过部署摄入和解释所有可用信号的高度智能的代理系统来解决此问题 - 无论是广告平台指标,SKU级库存预测还是动态刮擦的竞争对手价格,以用于语义上的类似产品。在人类的层层层以进行关键监督的支持下,这些试剂确保没有相关数据被忽略。结果是一种全面的,每个月的定价和促销策略,从现实世界的条件中不断学习,并与短期利润目标和长期品牌目标保持一致。本白皮书介绍了Operand的框架如何统一强大的需求建模,多构成优化和代理数据处理,以促进不断变化的零售环境中持续的收入和利润增长。
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