Dr.Max čelil výzvě nahradit stávající řešení dynamického oceňování, které nezohledňovalo klíčové faktory jako ceny konkurence, tržní podíl či vlastnosti produktů. Hlavní technickou překážkou byla nízká cenová volatilita – historicky bylo u produktů zaznamenáno jen několik cenových bodů. Tradiční modely proto často podceňují cenu jako klíčový faktor a selhávají při predikci neotestovaných cen, což vede k problémům s nemonotónností nebo chybnému předpokladu konstantní poptávky i při vyšších cenách, což ztěžuje správná cenová rozhodnutí
Dynamická cenotvorba pro Dr.Max
Jméno klientaDr.Max
Země klientaČeská republika
- Typ klientaVelký podnik
- OdvětvíMaloobchod a e-commerce
- Oblast nasazeníAutomatizace provozu a procesů, Finance a účetnictví, Marketing, prodej a zapojení zákazníků
- AI technologieMLOps a monitoring modelů, Optimalizace a plánování, Pokročilá analytika / Data Science, Predikce a analýza časových řad, Strojové učení
- Přínos pro byznysNové zdroje příjmů a obchodní modely, Rozhodování a plánování na základě dat
- Typ datČasové řady, Strukturovaná tabulková data
- Model dodání Služba / Předplatné, Produkt / Licencovaný software, Zakázkový vývoj
- NasazeníCloudové řešení
- Klíčové schopnostiPlánování, rozvrhování a optimalizace, Prediktivní analytika a prognózování
- Fáze projektuŠkálování / rozšířená implementace
- Formy řešeníAnalýza, doporučení nebo report, Automatizovaný backend proces, Plugin / rozšíření pro existující systém, Rozhraní přes API / Mikroslužby, Webový portál / dashboard
Popis řešení
Obchodní problém
Řešení
Naše řešení využívá pokročilé strojové učení k propojení klíčových faktorů, jako je tržní dynamika či ceny konkurence, a umožňuje tak efektivnější a daty řízenou cenovou strategii. Dynamic Pricing Engine je postaven na platformě Databricks, automaticky integruje potřebné datové zdroje a uživatelům poskytuje plnou kontrolu nad volbou preferované cenové strategie.
Hlavní uživatelé řešení
Specialisté cenotvorby
Časový rámec projektu (měsíce)
4
Použité technologie
Databricks, Azure, Python, SQL
Dodatečné služby
- Sběr a předzpracování dat
- Datová governance a kvalita dat
- Průběžná údržba a retraining modelu
Implementace
Vlastník projektu na straně klienta
Vedoucí IT / dat / technologií
Participace na straně klienta
- Business / Product Owner
- Kvalita, bezpečnost, compliance
- Koncoví uživatelé
Forma zapojení dodavatele
Kompletní realizace
Provoz a údržba
Provozní model
společné řízení
Potřebné kompetence na straně klienta
DevOps Engineer
Dopad a výsledky
Kvalitativní přínosy
Uživatel dostává přehledně navrhované ceny s očekávaným dopadem do obratu i marže, což mu umožňuje udělat lepší, kvalifikovanější rozhodnutí. Celý proces neceňování se také výrazně zrychlil, kdy produkujeme automaticky nové ceny každý den.
Kvantitativní výsledky
Zvýšení dlouhodobého obratu o cca 12% napříč trhy.
Zpětná vazba klienta
Thanks to the Datasentics team’s technical expertise and good collaboration, we successfully implemented an AI-powered dynamic pricing solution that optimizes prices in real time. The rollout of the dynamic pricing solution across multiple markets has driven significant revenue growth and improved our market responsiveness
Poučení a doporučení
Klíčové faktory úspěchu
Joined-team approach – Dr.Max Business a Product owner, se kterými jsme společně plánovali Roadmapu produktu. Expertní Data Science a ML znalosti na naší straně.
Největší výzvy
Špatná datová kvalita na vstupu. Důsledná EDA nám pomohla data sjednotit a zkvalitnit.
Doporučení pro ostatní
Krabicové SaaS nástroje nemusí vždy podchytit veškerá specifika pricing strategie dané organizace. V tom případě doporučujeme přístup vytvoření produktu na klíč, za využití již existujících technických základů.
Propagace
Demo / veřejné výstupy
- SpolečnostDataSentics
- Emailinfo@datasentics.com
- Webhttps://www.datasentics.com
- AdresaWashingtonova 1599/17, 110 00 Praha