So verwalten Sie die KI-gesteuerte Preisgestalung, wenn es auf Präzision ankommt

Generative KI hat verschiedene Branchen revolutioniert, indem sie fortschrittliche Tools zum Extrahieren von Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen bereitstellt. Im Bereich der Preisgestaltung ist diese transformative Technologie vielversprechend für die Identifizierung von Neupreismöglichkeiten und die Optimierung von Strategien. Allerdings bringt die Anwendung generativer KI auf die Preisgestaltung eigene Herausforderungen mit sich, die eine sorgfältige Prüfung der Datenstruktur, -interpretation und -integration erfordern.

In diesem Blog werde ich das Potenzial der generativen KI bei der Preisgestaltung, die Hindernisse, mit denen sie konfrontiert ist, und die Lösungen zu deren Überwindung für eine effektive Umsetzung untersuchen.

Ist Gen AI der Schlüssel zum Erfolg?

Generative KI, insbesondere wenn sie in Chatbots integriert ist, liefert direkte Antworten auf Benutzeranfragen. Als Datenwissenschaftler kann ich Ihnen sagen, dass dieser Prozess komplizierter ist, als es den Anschein hat, wenn man „hinter die Kulissen“ schaut. Diese Abbildung zeigt, wie sich der Prozess entwickeln könnte:

Die Frage des Benutzers wird in eine entsprechende SQL-Abfrage übersetzt, die unabhängig ausgeführt und dann vor der Übermittlung an den Benutzer wieder in die Antwort eingefügt wird. Dieser Ansatz bietet drei entscheidende Vorteile für Preisanwendungen:

1. Proprietäre Daten bleiben sicher, da sie nicht an die generative KI-Plattform übertragen werden müssen.
2. Durch die Minimierung der Anzahl der verarbeiteten Token werden die Betriebskosten gesenkt.
3. Durch die Nutzung von SQL-Servern wird sichergestellt, dass komplexe Berechnungen effizient durchgeführt werden, ohne die KI-Plattform zu belasten.

Diese Vorteile machen generative KI zu einem wertvollen Werkzeug für die Analyse großer Transaktionsdatensätze und die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse zur Preisgestaltung.

Eine zentrale Herausforderung in der Informatik

Computer, einschließlich generativer KI-Plattformen, haben von Natur aus mit Mehrdeutigkeiten zu kämpfen. In herkömmlichen Anwendungen mit direkt codierten Anweisungen würde Mehrdeutigkeit dazu führen, dass die Ausführung einfach fehlschlägt. Bei der generativen KI sind Fehler jedoch weniger offensichtlich und erfordern eine sorgfältige Handhabung, um ungenaue Ergebnisse zu vermeiden. Preisgestaltungsanwendungen, bei denen es auf Präzision ankommt, lassen wenig Spielraum für Fehler. Um dies abzumildern, müssen geeignete Leitplanken implementiert und die Daten strukturiert und mit Anmerkungen versehen werden, um Mehrdeutigkeiten zu beseitigen und zuverlässige Ergebnisse sicherzustellen.

Sehen wir uns ein paar Beispiele dafür an, was schief gehen kann, wenn wir eine einfache Frage stellen, wie „Welches ist das teuerste Produkt?“, wenn nur folgende Transaktionsdaten geliefert werden: 

Die KI-Plattform errät einfach, welche Spalte verwendet werden soll und was mit „am teuersten“ gemeint ist, und gibt dann die folgende Abfrage zurück:

Dies entspricht jedoch möglicherweise nicht dem gewünschten Ergebnis: Es wird der Listenpreis anstelle des Nettopreises verwendet, und die Berechnung basiert auf einer Einzeltransaktion und nicht auf einem mengengewichteten Preis, der in diesem Zusammenhang angemessener wäre. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, die Daten durch ein umfassendes Datenwörterbuch zu ergänzen, das präzise Felddefinitionen bereitstellt – klar genug, dass sogar ein Computer sie genau interpretieren und anwenden kann.

Ein ähnliches Problem entsteht bei der Bestimmung des meistverkauften Produkts nach Umsatz. Wenn der KI-Agent die Spalte „Listenpreis“ anstelle der Spalte „Nettopreis“ auswählt, ist das Ergebnis ungenau. Um dieses Risiko zu mindern, sollten vorberechnete Werte für kritische Kennzahlen wie den Umsatz verwendet werden, um die Fehlerwahrscheinlichkeit zu minimieren und zuverlässige Ergebnisse sicherzustellen. 

Nutzen Sie das Potenzial KI-fähiger Daten

Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, doch selbst einfache Fragen können sehr vieldeutig sein. Wenn man beispielsweise nach Umsatztrends fragt, stellt sich die Frage: Was genau ist ein „Trend“? Bezieht es sich auf Veränderungen im Jahresvergleich oder auf eine statistische Analyse, bei der die Signifikanz der Steigung angibt, ob der Umsatz „steigt“, „stabil“ oder „sinkt“?

Eine praktische Lösung, die ich empfehle, besteht darin, aus dem Transaktionsdatensatz Hilfstabellen zu erstellen, die klare Leitplanken und Konfigurationsoptionen enthalten. Diese Tabellen definieren präzise Konzepte wie Trends, legen die Ebene (z. B. Produkt oder Produktgruppe) für Preismaßnahmen fest und legen wichtige Grenzen für Kennzahlen wie Preiselastizität und Preiseffizienz fest, um eine konsistente und genaue Interpretation sicherzustellen.

Generative KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie hat ihre Grenzen – sie kann keine Antworten auf Fragen liefern, die wirklich mehrdeutig sind. Um es für Preisanwendungen erfolgreich nutzen zu können, sind folgende Voraussetzungen erforderlich:

• Daten müssen strukturiert und mit klaren Definitionen versehen werden. Ein sehr präzises Datenwörterbuch sollte jedes Feld explizit definieren, beispielsweise 
• Nettopreis“ oder „Listenpreis“.
• Schlüsselgrößen sollten vorberechnet oder über externe APIs bereitgestellt werden, anstatt sich ausschließlich auf generative KI-Plattformen zu verlassen. Dies minimiert Fehler und erhöht die Zuverlässigkeit der Ergebnisse.

Ein letzter Gedanke: Ich halte es für wichtig zu beachten, dass generative KI keine eigenständige Lösung ist. Es ergänzt Standard-Preisgestaltungstechniken, indem es die Entscheidungsfindung verbessert und tiefere Einblicke bietet. Es werden immer Lösungen benötigt, die eine explizite Benutzerkonfiguration von Schlüsselparametern und Schutzmaßnahmen gegen unerwünschtes Verhalten ermöglichen. Ist es an der Zeit zu erkunden, wie generative KI Ihre Preisstrategie revolutionieren kann?