Warta Ekonomi, Jakarta -

Pricing Algorithms adalah penetapan harga algoritmik yang menetapkan harga yang diminta secara otomatis untuk barang yang akan dijual sehingga memaksimalkan keuntungan penjual. Penetapan harga algoritmik adalah salah satu cara paling ampuh untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Selain tawaran dan penawaran lain yang tersedia di pasar, algoritme dapat mempertimbangkan kedalaman likuiditas yang tersedia pada harga tersebut.

Algoritme penetapan harga paling efektif ketika mereka memiliki banyak data untuk dikerjakan. Oleh karena itu, mereka paling umum di pasar yang paling aktif, seperti ekuitas, valuta asing dan obligasi pemerintah. Tetapi potensi pemotongan biaya juga melihat pembuat pasar memperluas penggunaannya menjadi produk yang kurang likuid termasuk obligasi korporasi dan swap suku bunga.

Baca Juga: Apa Itu Quiet Quitting?

Dalam kasus ini, algoritme mungkin menyarankan harga, yang kemudian disahkan atau dengan cepat didorong lebih lebar atau lebih ketat oleh pedagang manusia; hal yang sama dapat berlaku untuk perdagangan yang lebih besar dalam produk likuid.

Dalam kebanyakan kasus, algoritme penetapan harga lanjutan didukung oleh kombinasi teknologi AI (artificial intelligence) dan ML (machine learning). Berbeda dengan penetapan harga tradisional, pendekatan dinamis memastikan skalabilitas keputusan penetapan harga. Selanjutnya, penetapan harga algoritmik memungkinkan pengecer untuk beralih dari penetapan harga berbasis SKU ke penetapan harga berbasis portofolio di mana segala macam dependensi eksplisit dan implisit dipertimbangkan.

Algoritme penetapan harga dinamis juga menghadirkan fleksibilitas karena pengecer dapat menetapkan harga yang menargetkan kelompok pembeli yang berbeda. Yang terakhir dicapai dengan menyusun penawaran nilai optimal berdasarkan tren pasar, fluktuasi permintaan, perilaku pelanggan, daya beli, dan banyak faktor lainnya. Ketergantungan antara harga dan permintaan adalah estimasi inti dalam hal algoritme penetapan harga dinamis. Dengan data yang relevan tentang ketergantungan ini, harga optimal pendapatan dapat dihitung menggunakan rumus di bawah ini.

Algoritme penetapan harga dinamis biasanya mengandalkan satu atau beberapa data berikut, seperti:

Informasi probabilistik dan statistik tentang pembeli potensial Harga pesaing. Misalnya, penjual suatu barang dapat secara otomatis mendeteksi harga terendah yang saat ini ditawarkan untuk barang tersebut, dan menyarankan harga tertentu dari harga tersebut. Informasi pribadi pembeli yang saat ini aktif, seperti demografinya dan minatnya pada produk. Jika penjual mendeteksi bahwa Anda akan membeli, harga Anda akan naik. Informasi bisnis penjual, seperti perkiraan tanggal di mana dia akan menerima saham baru, atau kecepatan penjualan targetnya dalam unit per hari.

Algoritme berbasis ML memproses ribuan SKU dan titik data untuk menghasilkan harga yang optimal. Jika seorang manajer hanya dapat menangani 3 atau 4 faktor sambil menyusun satu harga, perangkat lunak penetapan harga tingkat lanjut, seperti Competera, memproses 60 faktur sekaligus.

Baca Juga: Kesaksian Daden yang Terkaget-kaget Saat Momen Brigadir J Jawab Terkait Resolusi: HP Saya Sampai Jatuh, Dia Bilang...