Fiyatlama Zekâsı

Etkisini anlayın fiyatlama kararları vermeden önce.

Esneklik, marj etkisi, rakip tepkisi ve senaryo analizi — böylece bir fiyat değişikliği rafa ulaşmadan önce modellenir.

Problem

Bugün bunu zorlaştıran nedir.

Fiyatlar deneyime dayalı, maliyet artı yöntemiyle ya da rakibi izleyerek belirlenir; hacim ve marj üzerindeki sonucu ise ancak haftalar sonra, değişen her şeyin içine karışmış hâlde görünür olur.

Tahmin edilmek yerine varsayılan esneklik

Marj tabanı bilinmeden verilen iskontolar

Ödünleşim değerlendirilmeden karşılık verilen rakip hamleleri

Bir senaryoyu uygulamadan önce test etme imkânı yok

Neden Önemli

Körlemesine karar vermenin maliyeti.

Fiyat, işletmedeki en hızlı kaldıraçtır; pazarda geri bildirimi en kısa, raporlamada ise en uzun gecikmeyle gelir. Bir ürün gamı boyunca tekrarlanan, incelenmemiş küçük bir değişiklik, marjı çoğu verimlilik programından daha fazla hareket ettirir.

Veraius Çözümü

Fiyatlama Zekâsı

Veraius, hacmin fiyata ürün ve segment düzeyinde nasıl tepki verdiğini kestirir; ardından önerilen bir değişiklik için marj ve ciro sonuçlarını — pazarın tepki verdiği senaryolar dâhil — projeksiyonlar.

Esneklik tahmini

Gerçek geçmiş verilerden ürün ve segment bazında tahmin edilen fiyat duyarlılığı.

Senaryo simülasyonu

Önerilen fiyat değişiklikleri uygulanmadan önce projeksiyonlanır.

Marj etkisi

Hacim ve marj etkileri ayrı ayrı değil, birlikte raporlanır.

Rakip tepkisi

Sonuçlar, alternatif rakip tepkileri altında değerlendirilir.

Promosyon kârlılığı

Zaten gerçekleşecek olan işten ayrıştırılmış artımsal katkı.

Marj erimesi tespiti

Gerçekleşen marjın liste fiyatından nerede ve neden uzaklaştığı.

Nasıl Çalışır

Bağlayın. Anlayın. Öngörün. Karar verin. Uygulayın.

Her çözümün arkasında aynı hat çalışır: sistemleriniz bağlanır, veri iş bağlamına oturtulur, sonuç tahmin edilir, karar kaynaklarıyla birlikte gerekçelendirilir ve sonuç iş akışına taşınır.

01 Bağlan

ERP, POS, MES, WMS, CRM ve IoT — hepsi tek bir yerde.

02 Anla

Operasyonel veri ilişkilendirilir ve iş bağlamına yerleştirilir.

03 Öngör

Talep, stok, üretim ve performans; olmadan önce.

04 Karar Ver

Karar modelleri ve AI, seçenekleri sizinle birlikte tartar.

05 Uygula

İş akışı ve otomasyon üzerinden yürütülen kararlar.

İş Faydaları

Çalışma biçiminizde neler değişir.

Fiyat değişiklikleri uygulanmadan önce değerlendirilir

İskonto kararları görünür bir marj sonucu taşır

Kampanya harcaması brüt artışa göre değil, artan kâra göre değerlendirilebilir

Marj erozyonu henüz birkaç SKU’dayken yakalanır

Kullanım Senaryoları

Pratikte nerede kullanılıyor.

Fiyat değişikliği incelemesi

Önerilen bir değişiklik için öngörülen hacim ve marj sonucu.

Kampanya değerlendirmesi

Bir kampanyanın kâr mı ürettiği yoksa yalnızca mevcut talebi mi iskonto ettiği.

Rekabetçi karşılık

Bir rakip hamle yaptığında, ödünleşimi açıkça ortaya konmuş seçenekler.

Marj kaçağı incelemesi

Hangi ürün ve bölgelerin gerçekleşen marj kaybettiği ve bunun hangi mekanizmayla olduğu.

Pricing optimization software: questions

The questions we are asked most often about pricing optimization software, answered without the marketing layer.

What does pricing intelligence decide?

When to change a price, by how much, and for which products — accounting for elasticity, competitor movement, inventory position and margin floor. The last two are what separate it from a repricing tool: a discount that clears stock you needed is not a good decision even when the price is right.

Does it just follow competitors?

No, and a system that does is a race to a margin nobody chose. Competitor price is one input among several. A competitor clearing end-of-season stock is not a signal to match; understanding why they moved is what makes the input useful.

How does it handle products with little sales history?

By borrowing from similar products rather than guessing. A new SKU in an established category inherits the elasticity of its neighbours until it has generated enough of its own signal, and the record says which products it borrowed from so a category manager can disagree.

Can we keep prices under human approval?

Yes, and most organisations should at first. Pricing is highly visible and hard to reverse in customer perception even when it is trivial to reverse in the system. Approval thresholds by magnitude — automatic under two percent, reviewed above it — are the usual middle ground.

Pricing optimization software: from data through prediction to a recorded decision

Related: Demand Intelligence · Inventory Intelligence

Demo Talep Edin