Je veränderlicher der Markt und je höher die Produktanzahl, ob in B2B oder B2C, desto größer die Herausforderung, Preise manuell zu setzen. Allerdings führt ein Preismodell, der passiv lernt aus spärlichen historischen Daten, zu falscher Preissetzung und Verluste. Für optimale und automatisierte Preisfindung nahezu in Echtzeit, kombinieren wir Reinforcement Learning mit Nachfragemodelle, die auch die Abhängigkeiten zwischen Produkte berücksichtigen.