Strategie der dynamischen Preisgestaltung / Der Game Changer, den Sie in Ihrem Unternehmen nicht verpassen dürfen

In dem Artikel finden Sie folgende Informationen:

Was ist dynamische Preisgestaltung?

Dynamische Preisgestaltung im E-Commerce und die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Wirtschaft

Ein einfacher Automat oder ein künstlicher Mensch?

Der Weg zur Erstellung intelligenter Preisassistenten

Dynamische Preisgestaltung hinter den Kulissen

Warum lohnt es sich, eine Strategie der dynamischen Preisgestaltung in der Logistik umzusetzen?

Wie baut man ein Transportunternehmen auf, das mit intelligenten Preisen konkurriert?

Zusammenfassung

Am Anfang gab es eine dynamische Preisgestaltung…

Die Geschichte der Preisgestaltung (eigentlich der dynamischen Preisgestaltung) reicht bis ins Altertum zurück. Festpreise sind ein relativ neues Phänomen. Diese Praxis kam erstmals mit Benzinmotoren, Glühbirnen, Telefonen oder Dynamit während der zweiten industriellen Revolution im 19. Jahrhundert. Früher nutzten Ladenbesitzer und Händler die Strategie der dynamischen Preise, indem sie diese an den Status des Kunden vor ihnen anpassten und beispielsweise dessen Aussehen oder Verhalten berücksichtigten.

Interessant scheint es aus heutiger Sicht zu sein, dass die Festsetzung des Preises auf der Grundlage der Oberflächlichkeit des Kunden ein Element der Veredelung und des Prestiges für diejenigen war, die mehr bezahlten.

Natürlich wiederholt sich die Geschichte, und die Geschichte der Preisgestaltung ist nicht anders. Heute haben wir die Möglichkeit der Preisoptimierung und der dynamischen Preisgestaltung im elektronischen Handel.

Was ist dynamische Preisgestaltung?

Die Strategie der dynamischen Preisgestaltung besteht darin, die Preise für Produkte und Dienstleistungen flexibel an die aktuellen Marktanforderungen anzupassen. Unternehmen, die eine dynamische Preisstrategie umsetzen, tun dies mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens, die die Preise automatisch und vorhersehbar ändern und dabei eine Reihe variabler Faktoren berücksichtigen, z. B. Nachfrage, Angebot, Preise der Wettbewerber, Verfügbarkeit, Jahreszeiten und andere.  

Beispiele für dynamische Preisgestaltung  finden wir im Alltag. Sie werden häufig von Unternehmen aus der Hotel-, Reise- und Logistikbranche eingesetzt. In der Luftfahrt und im Einzelhandel wird es von den größten Giganten eingesetzt: Booking.com, Amazon und Uber – letzteres macht den vorgeschlagenen Preis abhängig von… dem Ladezustand des Akkus Ihres Telefons!

Dynamische Preisgestaltung im E-Commerce und die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Wirtschaft

Vor etwa 150 Jahren mussten die Preise standardisiert werden, weil es an qualifizierten Verkäufern mangelte. Festpreise waren die Antwort des Marktes auf eine drastische Zunahme der Warenmenge im Marktumsatz.

Mit der rasanten Entwicklung des E-Commerce-Marktes hat auch der eng damit verbundene  Markt für Kurierdienste  ein ebenso dynamisches Wachstum erfahren. Parallel zu diesem Phänomen hat sich der Fortschritt im Bereich der Digitalisierung und der Kommunikation erheblich beschleunigt. Wie im neunzehnten Jahrhundert herrscht auch heute wieder ein Mangel an qualifizierten Fachkräften im Bereich des Verkaufs. Wenn man all diese Punkte miteinander verbindet, ist es nun natürlich, die Hilfe von Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Anspruch zu nehmen.

Die Menschen waren schon immer bestrebt, ihre Arbeit zu vereinfachen. Durch die Automatisierung können Sie sich auf andere Elemente des kapitalistischen Spiels konzentrieren, z. B. auf die Ausweitung des Angebots oder des Marktes. Künstliche Intelligenz kann mit Menschen symbiotisch koexistieren und großartige Ergebnisse erzielen. Dies ist bereits der Fall. Es ist davon auszugehen, dass die schleppende Adaption von KI im Managementprozess langfristig den Verlust von Märkten und damit von Gewinnen bedeuten wird.

Ein einfacher Automat oder ein künstlicher Mensch?

Wir sollten auch betonen, dass der Preisgenerator für den Kunden letztendlich nicht nur eine einfache Maschine sein sollte. Es ist keine Kunst, etwas zu bauen, das schlimmer ist als ein menschliches Wesen. Heute sind wir in der Lage, etwas zu bauen, das in einem sehr engen Bereich die menschliche Intelligenz um ein Vielfaches übertrifft.

Es geht also nicht darum, den Menschen zu ersetzen, sondern ein System zu schaffen, das – im Einklang mit der Unternehmensstrategie – das ein für den Menschen unerreichbares Maß an Geschwindigkeit und Berechnungstiefe erreicht.

Ein Missverständnis in Bezug auf „künstliche Intelligenz“ besteht darin, dass der Begriff eine einfache Empfangsmaschine in einem Hotel oder ein Sprachportal für Bahninformationen bezeichnet. Andererseits gibt es in der Anwendungsumgebung relativ einfache mathematische Algorithmen, die in der Lage sind, schwierige Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen sind in der Regel viel besser als die, die ein Mensch möglicherweise treffen würde. Dies sind optimale Entscheidungen, d. h. die bestmögliche Option unter den gegebenen Bedingungen. Deshalb können wir Menschen uns des Eindrucks nicht erwehren, dass wir es mit künstlicher Intelligenz zu tun haben, obwohl es sich in Wirklichkeit nur um einfache Optimierer handelt, die auf ebenso einfachen Funktionen basieren. In Zukunft wird die Kombination von Hunderten solcher Algorithmen intelligente künstliche Wesen hervorbringen.

Der Weg zur Erstellung intelligenter Preisassistenten

Fortschritte werden schrittweise erzielt. Wir würden gerne glauben, dass der Mensch immer noch darüber entscheidet, wie schnell sich die Algorithmen der künstlichen Intelligenz entwickeln. Tatsächlich sind es nicht wir, sondern die Wirtschaft, die das Tempo des Wandels vorgibt. Wenn ein konkurrierendes Transportunternehmen beginnt, uns durch seltsam genaue Entscheidungen und effizientere Flottenmanagementsysteme vom Markt zu verdrängen, bleibt uns nichts anderes übrig, als in die Entwicklung unserer eigenen Preisoptimierungssysteme zu intensivieren. Die Evolution kennt keine Gnade. Experten sind sich einig, dass sich in der nahen Zukunft in der Verkehrsbranche zwei Arten von autonomen Systemen dynamisch entwickeln werden: dynamische Preisgestalter und Systeme für das Management von Transportprozessen.

Nachfolgend finden Sie die grundlegenden Methoden zur dynamischen Bildung von intelligenten Preisen. Wichtig ist, dass alle diese Methoden parallel angewendet werden können.

Dynamische Preisgestaltung hinter den Kulissen

Gegenseitiges Regelsystem

Das regelbasierte System ist das einfachste und wahrscheinlich am weitesten verbreitete System der Preisbildung, einschließlich der Preise für Transportdienstleistungen. Es wird aktiviert, wenn der Kunde den Umfang des Transportauftrags in Bezug auf Zeit, Ort, zusätzliche Dienstleistungen und Abmessungen der Sendung konfiguriert. Zum Grundpreis des Flugtickets kommen weitere Extras hinzu, wie z. B. ein vorrangiger Platz in der Warteschlange, die Möglichkeit, bestimmte Serviceleistungen anzupassen oder zusätzliches Gepäck aufzugeben. Es handelt sich um ein einfaches System, bei dem weitere Elemente aus der programmierten Liste hinzugefügt werden. Es handelt sich auch um eine einfache Addition von Kosten für weitere, zusätzliche Dienstleistungen. Eine solche Option beruht auf starren Regeln. Aufgrund der geringen Flexibilität dieser Lösung kann dieser Mechanismus nicht auf unvorhergesehene Veränderungen in der äußeren Umgebung reagieren.

Bedingte Regeln

Der Nachteil von Systemen, die sich auf starre Regeln aus einer vordefinierten Liste stützen, besteht darin, dass sie keinen Bezug zu externen Faktoren haben. Sie können zu der Liste der einfachen Regeln jedoch problemlos bedingte Regeln hinzufügen. Bei den Bedingungen kann es sich um unsere aktuelle Transportkapazität, die Marktlage, das Wetter oder auch die Aktivitäten von Konkurrenzunternehmen handeln.

Bei der Reservierung von Flugtickets könnte ein System mit bedingten Regeln mit einem Sitzplatzmanagementsystem zusammenarbeiten. Nehmen wir an, wir haben eine Bedingungsregel für den Verkauf von Laderaum in Seecontainern eingeführt. Wenn der Laderaum zu weniger als 50 % belegt ist und der Termin für die Übergabe des Containers unmittelbar bevorsteht, kann der Automat mit bedingten Regeln die Frachtpreise erheblich senken. Dies kann der durchschnittlich niedrigste Preis für diesen (der niedrigste Mittelwert in Bezug auf den Wert aus dem Bereich der zweiten Abweichung der Standardwahrscheinlichkeitsdichteverteilung) oder einen ähnlichen Charter der letzten zwei Monate sein. Der Verkaufsalgorithmus kann einen Preis anbieten, der z. B. 20 % unter den Preisen für ähnliche Strecken an der Seefrachtbörse liegt. Je nach der Situation in den verschiedenen Tätigkeitsbereichen ändert sich also der angebotene Preis. Beachten wir, welche Größenvorteile wir durch den Einsatz dieses einfachen und relativ billigen Instruments erzielen. Sie können sehr komplexe Regeln eingeben, Sie können Bedingungen erstellen, die auf anderen Bedingungen basieren. Wenn die Auslastung des Laderaums des Sattelanhängers 75 % erreicht, schlägt das System einen Preis vor, der 110 % des durchschnittlichen Marktpreises für den entsprechenden Transport entspricht. Bei diesem Wert handelt es sich um einen zuvor berechneten Schwellenwert für die Empfindlichkeit des Kunden, der regelmäßig auf der Grundlage der Historie Tausender ähnlicher Transaktionen ermittelt wird. Der Preis wird daher ständig mit den Marktpreisen und anderen Variablen, den Ergebnissen dynamischer Modelle und starren Regeln in Abhängigkeit von der Situation, in der sich der Unternehmer befindet, aktualisiert.

Dynamische Preisgestaltung auf der Grundlage von Kundensegmentierung

Es scheint, dass die „alten Zeiten“ (im Sinne des Handels) ein wenig zurückkehren. Auch heute kann jeder „Ladenbesitzer“ (sprich: E-Commerce) jeden seiner Kunden genau kennen – seine Wahlen, seine Einkaufshäufigkeit und seine Beweggründe. Auch heute noch kann jeder Kunde seine Preisregeln vom Verkäufer festlegen lassen.

Es ist erwähnenswert, dass bisher im Einzelhandel jeder Kunde anonym war und immer noch ist. Aber genau das ist beim Online-Verkauf anders.  Dort hat jeder Kunde in der Regel sein eigenes Login und seine eigene ID-Nummer sowie weitere Parameter. Die im Internet getätigten Transaktionen werden in der Serverregistrierung erfasst, so dass jeder Client beschrieben und einer bestimmten Gruppe oder einem separaten Cluster zugeordnet werden kann.

Damit diese Zuordnung möglich ist, müssen mehrere wichtige Merkmale unterschieden werden. Daher ist es üblich, aus der Transaktionshistorie die Häufigkeit und den Wert der Transaktionen des einzelnen Kunden zu ermitteln. Es ist auch wichtig zu ermitteln, wie viel Zeit seit dem letzten Kauf des Kunden vergangen ist. Die beschriebene Methode wird RFM genannt und setzt sich aus den Worten Recency (Neuheit), Frequency (Häufigkeit) und Monetary (Geldwert) zusammen.

Aus solchen getrennten beschreibenden Variablen können weitere Klassen  gebildet werden. Bei der Eigenschaft „Geldwert“ können beispielsweise drei Klassen unterschieden werden: viel Geld ausgeben, durchschnittlich ausgeben, wenig Geld ausgeben. Auf der Grundlage der Klassen Neuheit, Häufigkeit und Geldwert kann ein Algorithmus mit assoziativen Regeln verwendet werden. Dieser Algorithmus unterscheidet Kundengruppen nach Unterklassen, z.B. sie waren vor langer Zeit hier – sie geben viel Geld aus – sie waren früher häufig hier.

Es ist wie ein aufgezeichneter Gedanke eines Ladenbesitzers, der seinen alten Kunden sieht. Dieses Mal werden diese Informationen jedoch als Chargendaten verwendet, um den Algorithmus zu informieren, der die Entscheidung trifft.

Je nach gewählter Strategie und dem Schwellenwert der Kundenempfindlichkeit gegenüber Preisänderungen kann das System den Kunden spezifische Preisnachlässe oder einen optimalen Grenzpreis anbieten.

Wichtige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs)

Es ist möglich, Preise auf der Grundlage von vordefinierten Leistungsindikatoren zusammenzustellen. Die Unternehmensleitung kann bestimmte Grenzen für die Preisanpassung festlegen. Die Preise können als Variablen in Gleichungen zur Berechnung der Höhe des Gewinns, der variablen Kosten und der ggf. verwendeten Transportmittel verwendet werden. Leistungsindikatoren sind in den meisten Verkehrsunternehmen zu finden. Sie setzen Prioritäten und Grenzen für Maßnahmen. Sie zeigen die Effizienz der Umsetzung von Projekten und Prozessen. Nichts hindert daran, KPIs in Form von nachträglichen bedingten Variablen in intelligente Preisgeneratoren einzuführen.

Operative Studien

Bei dieser Methode ist es notwendig, eine Reihe von Einschränkungen zu definieren, die während des Prozesses auftreten. Zu den Beschränkungen können die Arbeitszeit der Fahrer, der Laderaum, die Ladezeit oder die Anzahl der Orte gehören, die der Lkw passieren muss. Diese Einschränkungen werden als Randbedingungen bezeichnet. Zusätzlich zu den Einschränkungen ist es notwendig, die Funktion des Ziels zu definieren. Das Ziel kann zum Beispiel sein, die Effizienz der eingesetzten Transportmittel zu maximieren, die Kosten zu minimieren oder die Zahl der Kunden zu erhöhen. Der Operations-Research-Algorithmus wird eine Lösung vorschlagen, die als optimale Lösung bezeichnet wird. Der Preis kann bei dieser Methode variabel sein, um die optimale Lösung zu erhalten. Durch Umkehrung der Gleichung können Sie den optimalen Preis für die angegebenen Eingabeparameter ermitteln. Die Erstellung dynamischer Preise mit Hilfe der Operations-Research-Methode ist eine der fortschrittlichsten Analysemethoden und zweifelsohne der effektivste Ansatz.

Preise auf der Grundlage der Nachfrageelastizität

Die Preiselastizität eines Marktes ist die Empfindlichkeit, mit der die Marktteilnehmer auf Preisänderungen reagieren. Es gibt Branchen, in denen die Nachfrage starr ist. Manchmal kaufen Kunden eine Dienstleistung unabhängig von ihrem Preis, weil sie für das Geschäft notwendig ist. Ein Beispiel ist die Reparatur eines Lastwagens, die für den betrieblichen Einsatz erforderlich ist. Die Strafen für die Nichteinhaltung des Liefertermins sind viel höher als die Kosten einer Ad-hoc-Reparatur. Zu anderen Zeiten werden die Preise aufgrund der Verfügbarkeit von Dienstleistungen nach den Grundsätzen eines vollkommenen Wettbewerbsmarktes gestaltet, und die Kunden reagieren sehr empfindlich auf jegliche Änderungen. Die Sensibilität der Marktnachfrage ist ein wesentlicher Bestandteil des dynamischen Preisbildungsalgorithmus.

Marktprognosen

Um ein Prognosemodell zu erstellen, benötigen Sie einen historischen Datensatz über Markttransaktionen. Nehmen wir an, wir transportieren Speiseeis in gekühlten Sattelaufliegern. Im Sommer wird das Eis anders verkauft als im Frühjahr. Der Preis für Fracht in Kühlaufliegern hängt von der Nachfrage und der Verfügbarkeit bestimmter Produkte auf dem Markt ab. Um Preise intelligent und dynamisch zu gestalten, müssen Sie Preisprognosen auf der Grundlage historischer Daten erstellen. Auf diese Weise erhalten wir die Preise in der Zukunft, bevor die Faktoren, die sie beeinflussen werden, auftreten. Hierfür werden Prognosemodelle des maschinellen Lernens eingesetzt.

Das Mustermodell wird, nachdem es Informationen aus der Wettervorhersage über Temperaturstand erhalten hat, die künftige Transportnachfrage ermitteln. Auf diese Weise kann vermieden werden, dass fälschlicherweise Frachtaufträge vergeben werden, während auf „freien“ Strecken viel mehr verdient werden kann. Darüber hinaus können diese Modelle eine Reihe anderer Variablen berücksichtigen, z. B. die Aktivität von Wettbewerbern, die Lage von Lagern, Staus und Reparaturen auf den Straßen sowie die Verfügbarkeit von Fahrern.  Für die Vorhersage eignen sich Baummodelle auf der Grundlage der Entropie (Random Forest Regressor und Reinforcement Regression Models) und Regressionsmodelle auf der Grundlage der bedingten Wahrscheinlichkeit von Thomas Bayes (Naive Bayes For Regression). Modelle, die auf rekursiven neuronalen Netzen basieren, können auch für Prognosen verwendet werden. Das Kennen der künftigen Trends kann ein großer Wettbewerbsvorteil sein.

Warum lohnt es sich, eine Strategie der dynamischen Preisgestaltung in der Logistik umzusetzen?

Die Transport- und Logistikbranche ist einer der wichtigsten Wirtschaftszweige, in denen die Optimierung durch eine Strategie der dynamischen Bewertung ein ausgezeichneter Geschäftsansatz ist. Diese Notwendigkeit wurde durch die Pandemie und den Krieg in der Ukraine und ihre Folgen, d. h. unterbrochene Lieferketten und vor allem eine galoppierende Inflation und hohe Kraftstoffpreise, besonders deutlich. Oben haben wir mehrere Methoden der dynamischen intelligenten Preisgestaltung vorgestellt, die in der Verkehrsbranche erfolgreich angewandt werden können, um die Herausforderungen zu bewältigen, denen sich die Branche seit einigen Jahren weltweit gegenübersieht, und dabei dennoch messbare Gewinne für das Unternehmen zu erwirtschaften.

Wie McKinsey in seiner Analyse berichtet: Logistikunternehmen, die ihre Preise ändern, können ihren Umsatz um 2 bis 4 Prozent steigern, was sich in einem Anstieg des Betriebsgewinns um 30 bis 60 Prozent niederschlägt“ Diesem Bericht zufolge ist die Entwicklungsstrategie von Verkehrsunternehmen, die auf dynamisch gestalteten Preisen basiert, die profitabelste Richtung der potenziellen Entwicklung.

Es ist unschwer zu erkennen, dass sich in der relativ neuen Branche des Online-Verkaufs ähnliche Trends abzeichnen. Auf der Grundlage von Algorithmen der künstlichen Intelligenz ist die Preisoptimierung ein Bereich, der zunehmend Wettbewerbsvorteile bietet. Bei konstanten Verkaufspreisen konkurrierten die Unternehmen in der Regel miteinander, um die Gewinnspannen zu senken und die Qualität zu verbessern. Diesmal können mathematische Algorithmen Nischen und Orte mit starrer Nachfrage ausfindig machen, um hohe Gewinnspannen aus dem Verkauf von Transport- und Begleitdienstleistungen zu erzielen. Es geht hier also nicht um eine einfache Verringerung der eigenen Gewinnspanne oder um eine Rabattpolitik, die auf Kosten des Verlusts eines bestimmten Teils des Gewinns den Umsatz erhöht und die Loyalität der Vertragspartner stärkt.

Intelligente Systeme, die Preise für den Transport erstellen, basieren in erster Linie auf tief greifenden ökonometrischen, statistischen und verhaltensbezogenen Analysen. Diese Preise werden sich zunehmend auf Informationen über das Marktverhalten und die eigenen technischen und wirtschaftlichen Bedingungen stützen. Um in diesem Bereich wettbewerbsfähig zu sein, müssen Sie in analytische Fähigkeiten investieren und mit Lernalgorithmen arbeiten. Es ist bemerkenswert, dass sich der Konkurrenzkampf zunehmend vom technischen Bereich auf den Bereich der Lösungen im Bereich der Informationsverarbeitungssysteme verlagert.

Die Grundsätze eines vollkommen wettbewerbsorientierten Marktes haben dazu geführt, dass die meisten Transportunternehmen über ähnliche Fahrzeuge und technische Infrastrukturen sowie über einen ähnlichen Umfang an Transportkonzessionen verfügen. Es ist zu erwarten, dass die Erzielung von Wettbewerbsvorteilen aufgrund von Unterschieden bei den Fahrergehältern in den verschiedenen Ländern mit der Einführung der Integrationsvorschriften der Europäischen Union und der innergemeinschaftlichen Migration enden wird.

Der Wettbewerb auf der Grundlage des Verdienstes der Fahrer hat auch eine negative moralische Dimension. Die Verkehrsunternehmen suchen daher nach anderen Bereichen, in denen sie sich einen Marktvorteil verschaffen können.

Wie baut man ein Transportunternehmen auf, das mit intelligenten Preisen konkurriert?

Bis vor kurzem herrschte in der Transportbranche die Überzeugung vor, dass man, um eine Organisation aufzubauen, die in der Lage ist, intelligente Frachtverkaufspreise zu erstellen, entsprechende Qualifikationen bei den Vertriebsmitarbeitern entwickeln und ihnen dann die Prioritäten und Ziele vorgeben muss. Solche Schlussfolgerungen finden sich im McKinsey-Bericht von 2018, der auf die Notwendigkeit hinweist, lokale Preisbildungsbüros zu schaffen und den Prozess zu standardisieren, um den Markt besser einschätzen zu können. In dem Bericht wurde auch auf die Notwendigkeit hingewiesen, die Unternehmenskultur auf eine dynamische Kommunikation mit den Kunden auszurichten.

Seit der Veröffentlichung dieses Berichts sind vier Jahre vergangen. Es waren die Jahre der COVID-19-Pandemie, des Krieges und der politischen Umwälzungen, der drohenden Ölkrise und der weltweiten Rezession. Heute scheinen die Schlussfolgerungen dieses Berichts nicht mehr mit der Realität übereinzustimmen.

Das Postulat, durch dynamische Preisbildung und neue organisatorische Lösungen einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, ist natürlich weiterhin gültig. Was der Bericht nicht vorhersagt, ist die Ersetzung von Menschen durch künstliche Intelligenzsysteme.

Zusammenfassung: Grundlegende Faktoren für die Anwendung der Strategie der dynamischen Preisgestaltung in einem Verkehrsunternehmen /KURZE ZUSAMMENFASSUNG/

Strategische dynamische Preisgestaltung:

  • Maximiert die Nutzung der Flotte
  • Minimiert den Kraftstoffverbrauch
  • Maximiert den Einsatz der Humanressourcen
  • Erhöht die Auslastung des Laderaums
  • Reduziert die Kosten für einen Tonnenkilometer
  • Reduziert die durchschnittlichen Kosten eines Tonnenkilometers pro Rohstoff
  • Rationalisierung von Business-to-Business-Transaktionen
  • Ermöglicht die Vorbereitung optimaler und elektronisch ausgerüsteter Fahrzeuge
  • Hilft, das Dilemma des reisenden Verkäufers zu lösen: Es ermöglicht Ihnen, einen  optimalen Plan  für die Verbindung von Routen mit Geschäften zu erstellen. Die Preise können je nach Standort angepasst werden, so dass die Haltestellen der endgültigen Route eng miteinander verbunden sind.

Zusammenfassung

Eine effektive Preisgestaltung war schon immer eine Quelle für potenzielle Vorteile. Der Händler konnte den Kunden zufrieden stellen. Der Käufer konnte dem Verkäufer zuhören. Die gemeinsame Preisfestsetzung war ein wichtiges Element der Transaktion, das die Kundenbindung stärkte und vor allem eine zusätzliche Gewinnquelle für das Geschäft darstellte. Diese Form des Verkaufs wich einem massiven, anonymen Handel mit Waren und Dienstleistungen zu einem festen Preis. Der steigende Anteil des Online-Verkaufs und die dynamische Entwicklung  von Data Science ermöglichen eine Rückkehr zu einem aktiven und intelligenten Preisangebot. Nach den Berichten führender Beratungsunternehmen wird die Strategie der dynamischen Preisbildung in Zukunft die wichtigste Quelle für Wettbewerbsvorteile in der Transportbranche sein.

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