Moderne Verfahren des maschinellen Lernens ermöglichen es, aus den Verkaufsdaten von Unternehmen systematisch Erkenntnisse über optimale Preisgestaltungen zu gewinnen. Diese Methoden können aufzeigen, welche Preise sinnvoll sind und welche Absatzänderungen beim Erreichen bestimmter Preisniveaus zu erwarten sind. Insbesondere für Ausschreibungen ist dies von großer Bedeutung. Hier kann mithilfe dieser Techniken ermittelt werden, bei welchen Preispunkten ein optimaler Trade-Off zwischen der Gewinnmarge und der Zuschlagswahrscheinlichkeit besteht.
Wir entwickeln dafür Modelle, mit denen sich die Einflussfaktoren auf die Zahlungsbereitschaft quantifizieren lassen. Mit Hilfe solcher Modelle ist es möglich, Preise zu optimieren und den Vertrieb bei der operativen Preisbildung wirksam zu unterstützen.