当公司目标包括在最细粒度的级别上快速重复地调整价格时，必须设计自动化，以通过使用简单的规则得出价格来减轻痛苦，更多信息尽在振工链。
对技术进行了调整和调整，以简化制造商设置和管理价格边界的过程。当公司目标包括在最细粒度的级别上快速重复地调整价格时，必须设计自动化，以通过使用简单的规则得出价格来减轻痛苦。
以前，大多数工业业务决策者担心定价技术会花费大量的实施时间，复杂性和大量成本。新的解决方案克服了这些问题，提供了一种自动定价调整技术，可以在短短几周内经济高效地实施该定价技术。通过提供清晰，有指导性的用户体验（通过具有洞察力的仪表板和全面的定价科学），在收入和利润率方面实现显着改善，这意味着数百家制造公司将在2020年受益于这些技术。浏览最佳边距。
自动化必须从轻松集成到源系统开始，然后以完美的价格无缝填充交易系统。通过这些流程，价格调整可以实现复杂的定价逻辑自动化。通常，年收入在50美元至5亿美元之间的制造商直到现在都无法证明其技术费用合理。
自动化制造定价专家分享最佳实践
QueBIT的定价专家Dallas Crawford和Dan Barrett被要求详细说明制造商应如何使用数据分析来分析定价需求。克劳福德（下文中的传记）坚持认为，将价格与数据分析保持一致可以很容易地实时完成。专注于趋势和季节性的正态分布之外的高低交易量的能力可以告知存在保证金机会的位置。更高的销量提供了根据需求调整价格或占领市场份额的机会。较低的销量提供了分析价格，确定市场份额是否正在丢失或产品生命周期是否即将结束的机会。
巴雷特（下文中的传记）指出，分析和优化客户价格的最佳方法是对数据建模，并确保分析平台在非常离散的水平上提供支持。按位置或产品SKU划分的客户数据可实现最佳定价。了解和预测客户的定价弹性是确定最佳价格的关键。
通过消除电子表格，价格调整提高了将价格快速调整到最详细的水平和市场条件的能力。数周之内，自动定价数据可确保制造商能够可视化由影响需求的变量（如人口统计数据）驱动的客户群，从而实现更具针对性和动态的价格调整。
中型制造商只有通过自动的价格调整，才能将定价策略提高到新的水平，基于各种因素实现动态定价，并了解不同客户，产品或地区之间的价格弹性。
这种独特的自动化方法利用了预测性需求计划，该计划利用高级分析来提高准确性和最优价格。只有借助定价调整自动化，制造商才能正确应对快速的价格波动，更多信息尽在振工链。