Ví dụ về python định giá động

Trong thời đại máy học, ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển sang các mô hình định giá động để tăng lợi nhuận. Định giá động là quá trình điều chỉnh giá cho hàng hóa hoặc dịch vụ để đáp ứng với những thay đổi về cung và cầu. Điều này có thể được thực hiện thủ công, nhưng việc sử dụng các thuật toán học máy để phát triển các mô hình định giá động ngày càng trở nên phổ biến. Có một số ứng dụng khác nhau để định giá động và chúng có thể được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về định giá động là gì, cách thức hoạt động và cách bạn có thể áp dụng các phương pháp định giá động trong chính công ty của mình

Định giá động là gì và nó hoạt động như thế nào?

Các chiến lược định giá truyền thống đang mất tác dụng trong bối cảnh thị trường thay đổi linh hoạt, bị chi phối rất nhiều bởi doanh số bán hàng trực tuyến. Định giá động theo kịp tốc độ của những thay đổi này, sử dụng cơ hội dựa trên thời gian để tối đa hóa lợi nhuận. Nó ngụ ý chuyển từ giá cố định sang giá biến đổi, được xác định bởi các yếu tố khác nhau

Mục đích của chiến lược này là tính toán giá trị tối đa mà khách hàng cụ thể sẵn sàng trả tại thời điểm chính xác đó. Không có gì ngạc nhiên khi mỗi năm có nhiều công ty chuyển sang nó. Lợi nhuận tiềm năng của định giá động là không thể phủ nhận – tuy nhiên, phần lớn phụ thuộc vào từng trường hợp cụ thể và cách thức thực hiện chiến lược

Có nhiều loại định giá động, hay đúng hơn, định giá động có thể được kết hợp với nhiều chiến lược khác nhau [định giá dựa trên giá trị, định giá đột biến, phân biệt giá, chi phí cộng với định giá, v.v. ] để tăng lợi nhuận

Các yếu tố xác định ước tính giá cuối cùng có thể khác nhau tùy thuộc vào ngành và đặc điểm cụ thể của công ty. Tuy nhiên, bộ tiêu chuẩn thường bao gồm

• các mùa
• nhu cầu
• khả dụng
• xu hướng thị trường
• Giá thị trường

Dựa vào đó, thuật toán ước lượng giá cho từng trường hợp cụ thể. Bạn có muốn xem nó hoạt động như thế nào trong thực tế không?

Định giá tĩnh [Điểm giá duy nhất] so với. Định giá động [Nhiều điểm định giá]

Học máy bổ sung lợi thế cạnh tranh cho định giá động vì theo thời gian, thuật toán sẽ trở nên tốt hơn trong việc tìm kiếm sự cân bằng giữa lợi nhuận và khả năng mua hàng. Bằng cách phân tích hành vi của khách hàng và tìm các mẫu có liên quan đến giá trong các giao dịch trước đó, trí tuệ nhân tạo có thể xác định phạm vi giá hoặc điểm giá tối ưu. Thông thường, công cụ định giá động bao gồm hai mô-đun – mô-đun thứ nhất dự đoán tác động của giá và mô-đun thứ hai tối ưu hóa các điều chỉnh giá sao cho có lợi nhất.

Định giá động có công bằng không?

Định giá động cũng công bằng như các chiến lược định giá truyền thống. Giá trị của sản phẩm hoặc dịch vụ luôn mang tính tương đối – và bất kỳ mức giá nào, dù cố định hay thay đổi, đều mang tính hợp đồng. Cuối cùng, định giá động cung cấp cho khách hàng một sự lựa chọn, đây không phải là một lựa chọn với các chiến lược truyền thống. Với mức giá cố định, họ hoàn toàn phụ thuộc vào quyết định của người bán. Định giá động cho phép họ đợi một lúc khi sản phẩm hoặc dịch vụ trở nên hợp lý hơn

Do đó, trong nhiều trường hợp, sự hiện diện của sự lựa chọn đó làm tăng tính toàn diện, cho phép khách hàng mua được thứ mà họ có thể không mua được trong kịch bản giá cố định. Tuy nhiên, không phải lúc nào khách hàng cũng nghĩ như vậy. Định giá động vẫn là một chiến lược tương đối mới và sự hiểu biết về nó không phải lúc nào cũng tương ứng với các khái niệm thực tế của nó

Do đó, khách hàng có thể cảm thấy bị lừa dối bởi giá cả thay đổi. Đó thực sự là khía cạnh phổ biến nhất mà các công ty nên cân nhắc khi chuyển sang mô hình này. Tuy nhiên, điều đó có thể giải quyết được với giáo dục. Theo thời gian, định giá động có thể sẽ trở nên phổ biến hơn trong các ngành và sự thiếu tin tưởng giữa một số nhóm có thể giảm dần

Định giá động trong các ngành - Ví dụ về các chiến lược định giá động khác nhau

Một số ngành đã áp dụng định giá động sớm hơn nhiều và ở mức độ lớn hơn nhiều so với các ngành khác do đặc thù của chúng. Những người sử dụng rộng rãi thường bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tính thời vụ. Nhiều người trong số họ dựa vào những hàng hóa không thiết yếu thường được mua trước. Điều đó làm cho khách hàng cảm thấy lợi ích của việc định giá năng động hơn nhiều

Hãy xem xét các trường hợp sử dụng để hiểu rõ hơn một chút về tác động của định giá động đối với các ngành cụ thể

Định giá động trong giá vé máy bay

Bất cứ ai đã từng mua vé máy bay đều đã từng trải qua việc định giá động trong thực tế. Đôi khi nó có thể là một trải nghiệm khó chịu vì giá thường tăng cao từ phiên này sang phiên khác. Tuy nhiên, nó cũng tạo ra cơ hội mà những người săn vé máy bay kiên quyết nhất có thể tận dụng khi họ tìm ra cơ chế đằng sau việc ước tính giá động.

Vận tải hàng không đã trải qua một sự biến đổi toàn diện trong hai thập kỷ qua. Trước đây, nó từng được quy định hóa, có giá do các hãng hàng không quốc gia quy định. Ngày nay, xét về giá cả, đây là một trong những ngành đa dạng và hướng đến lợi nhuận nhất

Khai thác toàn bộ tiềm năng của AI cho doanh nghiệp của bạn

Sự phổ biến của du lịch giá cả phải chăng đã thúc đẩy sự thay đổi đó, phân tầng các nhóm mục tiêu sẽ khá thống nhất trước đây. Các hãng hàng không đã ngừng sử dụng giá cố định vì đơn giản là nó sẽ không mang lại lợi nhuận cho họ trong bối cảnh thị trường đang thay đổi. Sự phân tầng của các nhóm mục tiêu có ảnh hưởng đến cách tiếp cận định giá động của các hãng hàng không

Trong trường hợp của họ, bước quan trọng đầu tiên là xác định xem họ đang giao dịch với khách hàng doanh nghiệp hay khách hàng giải trí. Đó là bởi vì mỗi nhóm này linh hoạt ở một mức độ khác nhau về giá cả. Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của họ cũng khác nhau. Chẳng hạn, khách hàng doanh nghiệp khá tập trung vào điểm đến, thời gian của chuyến bay, độ dài của chuyến đi và điểm dừng. Đối với giải trí, những khía cạnh này có thể [nhưng không nhất thiết phải] là thứ yếu, mang lại giá cả hoặc sự thoải mái.

Thuật toán phân tích các biến số như dự đoán về lượt đặt trước, nhu cầu trung bình và hiện tại đối với tuyến đường hoặc sức chứa còn lại, kết hợp chúng với dữ liệu khách hàng được trích xuất từ ​​các lượt đặt trước để xác định mức giá tối đa mà khách hàng sẵn sàng trả. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể được kết hợp ở đây với mục đích dự đoán. Dựa trên dữ liệu lịch sử kết hợp với dữ liệu thời gian thực, mô hình máy học có thể dự đoán khả năng bán hết số ghế còn lại và điều chỉnh giá liên quan đến thông số này

Định giá động trong ngành khách sạn

Khách sạn là một trong những ngành đầu tiên thực sự áp dụng định giá động dựa trên máy học. Giá khách sạn luôn bị ảnh hưởng mạnh bởi tính thời vụ, nhưng các nền tảng đặt phòng đã đưa nó lên một tầm cao mới. Trong hầu hết các trường hợp, họ giữ giá động tùy chọn. Ví dụ: các doanh nghiệp cung cấp phòng qua Booking hoặc Expedia có thể chọn bật mô hình định giá này để quan sát tác động của nó đối với lợi nhuận của họ

Kiểm tra loạt bài này

Định giá động giải quyết một số vấn đề mà các nhà quản lý khách sạn phải đối mặt hàng ngày. Đầu tiên – nó tiết kiệm cho họ một lượng lớn công việc đơn điệu. Thay đổi giá từng phòng theo ngày thủ công mất nhiều thời gian. Nó cũng dễ bị lỗi và điều đó có thể ảnh hưởng đến tài chính. Phần mềm định giá động thực hiện tất cả công việc một cách tự động, đưa ra quyết định dựa trên thông tin chi tiết đa biến thay vì dựa vào nghiên cứu thủ công

Giá cả trong ngành khách sạn không chỉ được quyết định bởi các mùa mà còn bởi các xu hướng ngắn hạn và các sự kiện cụ thể. Nếu khách sạn nằm ở một thành phố lớn hơn, có thể khó theo dõi tất cả các trường hợp ảnh hưởng đến nhu cầu và do đó ảnh hưởng đến giá cả. Được hỗ trợ bởi thuật toán định giá động, các khách sạn có thể phản ứng nhanh chóng và tự động

Thuật toán học máy ước tính giá xem xét tất cả các yếu tố [sự kiện, mùa, công suất phòng của các khách sạn trong khu vực cụ thể trong khoảng thời gian đã chọn, đặt phòng trước, thời gian đặt phòng, v.v. ] kết hợp với thông tin liên quan đến khách hàng [phương tiện di chuyển đã đặt, đặt phòng khách sạn trước đó]. Cũng giống như các hãng hàng không, các khách sạn cũng có thể tiếp cận để xác định nhóm mục tiêu [doanh nghiệp so với. giải trí], vì nó giúp họ xác định phạm vi giá chấp nhận được cho từng trường hợp cụ thể

Chiến lược giá động trong dịch vụ đi chung xe

Chia sẻ chuyến đi là ví dụ điển hình nhất về tác động điều tiết của giá động có thể có trên thị trường. Trái ngược với các ngành khác được đề cập trong bài viết này, các dịch vụ như vậy thực tế chỉ có sẵn trong mô hình định giá này. Đó là bởi vì sự bùng nổ của các dịch vụ như vậy đã không bắt đầu từ lâu. Họ đã trở nên phổ biến với một ứng dụng tiên phong - Uber - đã biến việc định giá động trở thành cốt lõi trong chiến lược của mình, tạo ra một con đường cho các công ty khởi nghiệp tiếp theo có cấu hình tương tự

Cả trong Uber và các ứng dụng chia sẻ chuyến đi khác như Bolt hoặc LYFT, giá được ước tính cho mỗi đơn hàng bạn thực hiện, dựa trên các biến số khác nhau, chẳng hạn như

• khoảng cách của tuyến đường
• giao thông đường bộ
• nhu cầu lái xe
• thời gian đặt hàng
• khu phố bạn đang đặt hàng và sẽ đến

Ngay từ đầu, lợi thế chính của Uber, trái ngược với các dịch vụ taxi, rõ ràng là tính minh bạch - người dùng cuối cùng có thể biết được giá cuối cùng của chuyến đi trước khi lên xe. Nhưng thật thú vị, động lực định giá cũng được người dùng đón nhận với sự tự tin hơn nhiều so với các ngành khác. Có lẽ đó là do hầu hết khách hàng sử dụng ứng dụng thường xuyên [đôi khi hàng ngày]. Bằng cách này, lợi ích của việc giá cả dao động sẽ được hiển thị và chính người dùng sẽ học cách tối đa hóa lợi ích của họ từ mô hình này

Định giá linh hoạt có lợi cho các nền tảng trình chiếu vì họ có thể quản lý nhu cầu thị trường hiện tại trong khi tối đa hóa lợi nhuận. Người dùng có thể trả nhiều tiền hơn cho một chuyến đi có giá trị hoặc đợi cho đến khi nhu cầu giảm và trả ít hơn. Như một hệ quả tự nhiên, nhu cầu tự điều chỉnh những gì sẽ không xảy ra trong mô hình định giá truyền thống

Mô hình định giá động trong hậu cần và vận chuyển

Vài năm qua thật khắc nghiệt đối với các công ty hậu cần và vận chuyển. Đầu tiên, đại dịch đã đặt chuỗi cung ứng vào thử thách và buộc các hãng vận chuyển phải điều chỉnh theo các quy định hạn chế di chuyển. Sau đó, tình hình địa chính trị làm cho khả năng dự đoán chi phí thậm chí còn thấp hơn. Kết quả là, ngành công nghiệp chấp nhận định giá năng động thậm chí còn nhiệt tình hơn

Trong bối cảnh thị trường thay đổi linh hoạt như vậy, định giá động đóng vai trò như một lá chắn, giúp các công ty hậu cần và vận chuyển tối đa hóa lợi nhuận bất kể giá cả không thể đoán trước được. Với một chiến lược năng động, họ có thể thích ứng với tỷ giá giao ngay dao động, giá dầu tăng hoặc nhu cầu tăng giảm đột ngột. Ví dụ, tùy thuộc vào các điều kiện cụ thể của thị trường ngách của họ, các công ty có thể kết hợp phương pháp định giá đột biến với phản ứng cạnh tranh hoặc tập trung vào các biến số khác ngoài nhu cầu và cạnh tranh để tối đa hóa lợi nhuận của họ. Để có bức tranh toàn cảnh về các ngóc ngách cụ thể trong lĩnh vực hậu cần và vận chuyển, chúng tôi khuyên bạn nên xem bài viết theo chủ đề định giá động của chúng tôi

Chiến lược định giá động trong ngành thương mại điện tử

So với các ngành khác, giá động trong thương mại điện tử vẫn đang thu thập thông tin. Có lẽ bởi vì các nhà bán lẻ dễ bị tổn thương nhất trước phản ứng dữ dội của khách hàng. Mặc dù các ngành định hướng theo thời vụ hiểu rõ hơn khi thực hiện các chiến lược định giá như vậy, nhưng khách hàng có thể cảm thấy rằng điều đó là không chính đáng trong trường hợp thương mại điện tử. Tuy nhiên, khi các thị trường thống trị như Amazon sử dụng rộng rãi định giá động, thái độ đối với nó đang thay đổi.

Trong trường hợp các mô hình được xây dựng riêng cho thương mại điện tử, các biến được tính đến trong quá trình ước tính có thể hơi khác một chút. Mặc dù các yếu tố theo mùa cũng quan trọng ở đây [xung quanh các đợt bán hàng cao điểm như Giáng sinh, nhu cầu tăng lên, mở rộng phạm vi giá có thể chấp nhận được], chúng không quan trọng bằng giá của đối thủ cạnh tranh và hành vi của người dùng liên quan đến giá [số nhấp chuột, tỷ lệ, dữ liệu tìm kiếm]. Các ước tính cũng nên tính đến trạng thái hàng tồn kho. Các mô hình AI cũng có thể giúp các nhà bán lẻ tìm ra mức giá có lợi nhất cho các sản phẩm thích hợp mới [đuôi dài] mà dữ liệu cạnh tranh hầu như không có sẵn

Đặt giá động cho vị trí quảng cáo và chiến dịch

Các công cụ và nền tảng quảng cáo trực tuyến khiến người dùng quen với việc định giá động. Thay vì trả trước cho một kết quả cụ thể, họ sẽ được lập hóa đơn dựa trên kết quả đạt được, thường là vào cuối tháng. Tất cả các nền tảng lớn [Quảng cáo Facebook, Quảng cáo Google, v.v. ] dựa vào phương pháp này và định giá động là xương sống của nó. Tất nhiên, người phát hành chiến dịch có thể thiết lập ngân sách, nhưng kết quả mà họ có thể đạt được trong đó sẽ thay đổi theo từng tháng

Các biến ảnh hưởng đến giá là gì? . Chi phí của quảng cáo sẽ thay đổi tùy thuộc vào chế độ bạn chọn [PPC, PPV, v.v. ] và loại chuyển đổi mà bạn đang mong đợi. Ví dụ: nếu bạn chọn tải xuống ứng dụng làm mục tiêu, bạn có thể sẽ trả nhiều tiền hơn khi bạn muốn mục tiêu của mình đăng ký nhận bản tin. Các khía cạnh khác có tác động đến giá bao gồm, ví dụ:

• quy mô và chi tiết cụ thể của nhóm mục tiêu của bạn
• các đối thủ cạnh tranh bạn có
• nhu cầu hiện tại đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ được quảng cáo
• thời gian và địa điểm quảng cáo được hiển thị tại

Các mô hình học máy phổ biến để xây dựng thuật toán định giá động

Định giá động bằng cách sử dụng Máy học là câu trả lời hiện đại cho chiến lược định giá thành công vì nó có thể tự động điều chỉnh và tối ưu hóa lại dựa trên các biến số như mức tồn kho, tỷ lệ lưu lượng truy cập và phân tích cảm tính dựa trên sản phẩm

Không giống như các giải pháp dựa trên quy tắc, máy học và mạng thần kinh sâu cho phép bạn hiểu mối quan hệ giữa các trường dữ liệu khác nhau liên quan đến sản phẩm và dự đoán kết quả dài hạn của việc bán sản phẩm của bạn

Mô hình cây quyết định

Các phương pháp dựa trên cây quyết định rất dễ hiểu và có thể được sử dụng khi dữ liệu khan hiếm hoặc bạn cần giải thích các quyết định của mô hình cho các bên liên quan trong kinh doanh. Các thuật toán sử dụng định giá động trong cây quyết định có thể giúp các công ty tìm ra biến số nào có ảnh hưởng nhiều nhất đến giá cả và phạm vi giá nào dự đoán doanh số bán hàng cao nhất

Mô hình Bayes

Các phương pháp Bayes dựa trên lý thuyết xác suất và có thể được sử dụng khi bạn cần tính đến sự không chắc chắn trong dữ liệu. Chúng thường bắt nguồn từ dữ liệu lịch sử có sẵn

Trong định giá động, tối ưu hóa Bayes có thể giúp tìm ra mức giá tốt nhất bằng cách cân bằng các mục tiêu khác nhau, chẳng hạn như doanh thu, lợi nhuận và nhu cầu của người tiêu dùng. Thuật toán thực hiện điều này bằng cách thử nghiệm lặp đi lặp lại các mức giá khác nhau và cập nhật niềm tin của nó về mức giá nào là tối ưu

Mô hình học tập tăng cường

Học tăng cường là một loại học không giám sát trong đó máy học cách đưa ra quyết định bằng cách thử và sai. Trong trường hợp định giá động, thuật toán học tăng cường mô phỏng các thay đổi giá khác nhau và tìm hiểu xem giá nào dẫn đến kết quả tốt hơn, chẳng hạn như tỷ suất lợi nhuận, lòng trung thành của người tiêu dùng, tỷ lệ rời bỏ và doanh thu dài hạn

Mô hình học tăng cường cho thuật toán định giá động

Loại mô hình này rất hữu ích khi bạn cần tối ưu hóa một quy trình phức tạp với nhiều biến số khó theo dõi

Mô hình nhu cầu giá rời rạc dựa trên lấy mẫu của Thompson để triển khai định giá động

Khi nói đến các loại mô hình, không có viên đạn bạc nào vượt trội hơn những viên đạn khác trong mọi tình huống. Việc lựa chọn một mô hình phù hợp phụ thuộc vào chi tiết cụ thể của từng trường hợp sử dụng và dữ liệu có sẵn. Cần phân tích dữ liệu kỹ lưỡng để hiểu mô hình nào phù hợp nhất với vấn đề và dữ liệu của bạn

Lợi ích của việc sử dụng chiến lược định giá động

Mặc dù định giá động có thể gây ra một số phản kháng, tiềm năng tối đa hóa lợi nhuận của nó vượt xa rủi ro nhỏ này. Xem xét tốc độ thay đổi của thị trường, không có cách nào hiệu quả hơn về chi phí để định giá dịch vụ hoặc sản phẩm của bạn. Định giá động một phần bảo vệ các công ty khỏi tác động của lạm phát và giúp các nhà xuất khẩu hoặc những người bán quốc tế điều chỉnh giá của họ theo thực tế hiện tại của các thị trường cụ thể

Một điều khác mà phương pháp định giá này có thể làm là giữ cho các công ty vượt qua các mùa thấp điểm. Xem xét rằng nhu cầu ngày càng trở nên khó lường, các mô hình được thiết lập từ lâu đang trở nên không còn phù hợp. Định giá động có thể khắc phục điều đó, giúp các công ty tăng doanh thu trong thời gian ngừng hoạt động, ngay cả khi sản phẩm hoặc dịch vụ của họ phụ thuộc vào mùa vụ

Bất kể bối cảnh kinh tế như thế nào, định giá động cho phép doanh nghiệp tối đa hóa lợi nhuận của họ bằng cách tìm ra mức giá cao nhất mà khách hàng sẵn sàng chi trả. Mặc dù nó sử dụng cơ hội dựa trên thời gian, nhưng đây vẫn là một cách tiếp cận dân chủ hơn vì khách hàng có thể chọn xem họ sẽ trả nhiều hay ít. Trong trường hợp của một số ngành [như đi chung xe], định giá động cũng đồng nghĩa với cơ hội để nhân viên kiếm được nhiều tiền hơn

Bạn đã sẵn sàng để triển khai AI chưa?

Tải xuống sách điện tử miễn phí của chúng tôi và tìm hiểu cách bắt đầu dự án AI tiếp theo của bạn >

Cách triển khai chiến lược định giá động trong doanh nghiệp của bạn

Việc xây dựng hệ thống, các mô-đun của nó, các biến sẽ được tính đến và tập dữ liệu đào tạo đều phụ thuộc vào các chi tiết cụ thể của doanh nghiệp và ngành của bạn. Rất nhiều điều phụ thuộc vào việc bạn sử dụng nền tảng và thị trường hay chỉ bán sản phẩm/dịch vụ của mình trong cửa hàng/ứng dụng của riêng bạn. Không có công thức chung, nhưng có những phương pháp hay có thể tối đa hóa cơ hội hạ cánh suôn sẻ của bạn trong thế giới định giá năng động. Chúng tôi sẽ chỉ ra một số điều này bên dưới - trong thời gian chờ đợi, chúng tôi khuyến khích bạn kết nối với các chuyên gia AI của chúng tôi để chúng tôi có thể tư vấn cho bạn về trường hợp cụ thể của bạn

Quan tâm đến việc áp dụng chiến lược giá năng động cho doanh nghiệp của bạn?

Lên lịch một buổi tư vấn miễn phí với chuyên gia AI của chúng tôi >

Mẹo để tránh những cạm bẫy phổ biến khi thực hiện chiến lược định giá động

Định giá động có thể giúp bạn tận dụng tối đa hoạt động kinh doanh của mình, nhưng trước khi triển khai, bạn nên suy nghĩ lại về các khía cạnh này

#1 Khách hàng của bạn có thực sự sẵn sàng chuyển đổi sang mô hình định giá động không?

Bạn là người hiểu rõ nhóm mục tiêu của mình nhất. Nếu bạn cảm thấy phần lớn trong số họ không thể sử dụng giá thay đổi, thì đừng cách mạng hóa mô hình định giá của bạn từ ngày này sang đêm khác. Hãy thử các bước nhỏ - triển khai định giá động trong một thời gian và thông báo cho khách hàng của bạn về điều đó. Bạn cũng có thể khảo sát họ để nhận phản hồi và cho họ thấy rằng ý kiến ​​của họ quan trọng với bạn

#2 Giá sản phẩm của bạn thực sự phụ thuộc vào điều gì?

Việc lựa chọn sai các biến cho mô hình làm cơ sở ước tính có thể gây hại cho doanh nghiệp của bạn nhiều hơn là có lợi. Tất nhiên, bạn có thể chuyển về giá cố định bất cứ lúc nào, nhưng động thái như vậy có thể làm giảm lòng tin của khách hàng. Do đó, trước khi triển khai định giá động, bạn nên phân tích chính xác điều gì sẽ xác định giá trong trường hợp của mình và tham khảo ý kiến ​​lựa chọn của bạn với một công ty có kinh nghiệm triển khai giải pháp này cho ngành của bạn

#3 Chiến lược định giá thống trị trong ngành của bạn là gì?

Nếu phần lớn các đối thủ cạnh tranh của bạn đã sử dụng chiến lược này, thì đã đến lúc tham gia cùng họ. Khách hàng, ngay cả khi do dự lúc đầu, sẽ nhanh chóng quen với tính linh hoạt của định giá động và có thể từ bỏ ưu đãi của bạn chỉ vì bạn cố định giá. Tuy nhiên, nếu ngược lại và bạn phải là người tiên phong, hãy đảm bảo rằng quá trình chuyển đổi sang định giá động của bạn được hỗ trợ bằng một kế hoạch tiếp thị sẽ củng cố sức mạnh tạo ra xu hướng của bạn

Chiến lược định giá của tương lai

Xem xét tất cả những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp, giá động có thể sẽ thay thế hoàn toàn giá cố định trong tương lai gần nhất. Bản thân động lực của chiến lược này có thể thay đổi, mặc dù. Chúng tôi đã quan sát thấy sự thay đổi trong cách tiếp cận định giá động, trong đó chú trọng hơn vào việc hiểu khách hàng và tác động của giá đối với quyết định của họ. Điều đó sẽ giúp đẩy lợi nhuận đến giới hạn của nó

Theo thời gian, ngày càng có nhiều công ty có thể tiếp cận với khoa học thần kinh để nghiên cứu mối tương quan giữa giá cả và xác suất mua hàng. Đồng thời, chúng tôi kỳ vọng rằng các công ty sẽ trở nên minh bạch hơn về cách họ ước tính giá của mình do áp lực của khách hàng ngày càng tăng

4 ví dụ về định giá động là gì?

định giá động giải thích với hai ví dụ là gì?

5 loại định giá động là gì?

Định giá động được tính như thế nào?