Retailers die in prijsstrategie ai negeren, lopen omzetkansen mis
In dit artikel:
Consumenten worden sinds kort steeds prijsgevoeliger: uit de Global Shopper Study blijkt dat meer dan driekwart zich zorgen maakt over inflatie en consequent zowel bij dagelijkse boodschappen als luxe-uitgaven bezuinigt. Extra druk op prijzen komt van verstoringen in de toeleveringsketen, geopolitieke spanningen en toenemende kosten door diefstal en criminaliteit — 73 procent van de Europese consumenten noemt dat een zorg. Retailers proberen klanten vast te houden met kortingen, acties en concurrentiegerichte prijsaanpassingen, maar lopen vaak tegen handmatige processen en verouderde software aan.
Veel prijsbeslissingen zijn nu nog gebaseerd op verouderde data of starre regels, wat winstmarges onder druk zet. Kunstmatige intelligentie biedt hier direct toepasbare voordelen door drie kernvaardigheden te combineren: preciezere vraagvoorspellingen, modellen voor prijselasticiteit en dynamische optimalisatie van promoties en prijsverlagingen. Daardoor kunnen aanbieders sneller, op grotere schaal en met minder menselijk werk alternatieven testen en doorvoeren.
Praktijkvoorbeelden illustreren het effect: een modeketen integreerde een AI-prijsmodule in het bestaande ERP binnen zestien weken en zag binnen drie maanden een margeverbetering van circa vijf procent. Een andere internationale kledingformule gebruikte generatieve AI voor gepersonaliseerde Black Friday-aanbiedingen en rapporteerde ongeveer twaalf procent meer omzet en negen procent hogere marges vergeleken met voorgaande jaren.
Er zijn grofweg drie AI-benaderingen relevant voor prijsvorming: generatieve AI voor het bedenken en simuleren van prijsstrategieën, machine learning die continu leert van historische en realtime data, en cognitieve AI die externe factoren zoals economie, concurrenten en lokale events meeneemt. Vooral die laatste maakt het mogelijk variabelen te betrekken die voorheen moeilijk te modelleren waren.
Retailers hebben veel data beschikbaar; het belangrijkste knelpunt is de juiste AI-selectie, datakwaliteit en integratie in bestaande systemen. Succesvolle invoering vraagt goede datavoorbereiding, governance en aandacht voor klantperceptie en privacy. Wie deze stappen doorloopt, kan sneller marges verbeteren en relevanter reageren op veranderend consumentengedrag.