为每种产品设定合适的价格是所有零售商的一项关键职能。随着时间的推移，零售商已经确定了一种制定定价策略的首选方法，该方法依赖于市场价格研究和根据库存量和目标利润率上下调整价格等因素。问题是，这种方法在可用数据有限或没有可用数据的情况下不起作用。

幸运的是，有一种解决方法：数据科学。

即使今天有大量可用的数据，零售商遇到不存在历史数据的实例（例如独特产品的首次亮相）仍然相对常见。数据科学为这个问题提供了可能的解决方案。通过对大数据集的精确、自动化分析，可以计算出产品的最佳价格，而无需依赖传统的比较点。方法如下：

对产品进行分类并预测客户期望

数据科学带来了能够比以前更快地分析非常大的数据集的工具。这使得分析和预测的精度完全不同。以前您只能识别模糊的趋势或误导性的相关性，而现在可以使用足够大的数据量来发现精确、可靠且可立即用于价格优化的营销洞察力。

一个例子是利用结账收据——所有零售商都拥有的数据宝库——根据与其他产品一起购买的频率自动为每个产品分配一个分数。通过应用分类算法，我们可以区分“驱动”产品（有时单独购买，但通常与其他产品一起购买）；“互补”产品（总是与相同的少数产品一起购买）和“独立”产品（几乎总是单独购买）。此分类允许您自动应用价格规则，例如，使购物篮作为一个整体尽可能具有吸引力或鼓励交叉购买。

结合对电子商务客户的行为或库存水平的演变进行的类似分析，可以创建一套准确、自主的定价规则，在竞争对手价格不可用时可以依赖这些规则.

管理大型分类

这种数据科学方法对于销售数十万种不同产品且无法手动将每种产品与竞争对手的同类产品进行匹配的供应商也特别有用。因此，我们的目标是拥有一套分类算法和定价规则，这些算法和定价规则可以自动应用，但仍保持相关性和准确性，以便在正确的时间推荐正确的价格。

随着市场的发展，这些情况在零售业中变得越来越普遍。市场是零售商通常只拥有所售产品的部分信息并且无法将产品与竞争对手的销售甚至他们自己的销售历史进行比较的空间。尽管如此，市场的主人在能够为任何商品推荐最优惠的价格方面拥有既得利益，这将使卖家和买家都满意。

数据科学现在提供预测模型来计算此类推荐，而不是仅仅依赖供应商的直觉。今天零售商之间竞争的核心是争先恐后地控制这些工具并利用它们的所有潜力。

最后，零售商不需要大量的历史数据来制定有效的定价策略。相反，他们需要做的就是投资于适当的数据科学工具，这些工具可以帮助他们填补他们担心可能存在的任何空白，甚至发现他们甚至不知道的有价值的见解。

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