合乎逻辑的下一步骤是在概念设计和测试的几个分类中进行试点。正确做好试点，随后推出所有产品类别的动态定价，将会大大提高收益、利润和消费者价格。

　　自定义模块：三个例子

　　以下示例说明了零售商如何根据其特定的业务需求和目标来定制动态定价模块。在每种情况下，直播，零售商收集了大量的详细数据，使用了高级分析，并确保类别经理和定价管理人员参与开发和解决方案测试。

　　一个美国零售商的长尾模块

　　拥有两百多万个单品的美国普通零售商有两个高度优先的业务目标，需要经常进行权衡：绝对收入最大化还是提高生产力。因此，每个模块中的算法的目标函数必须进行相应调整——这种定制区别于现成的解决方案。

　　为了构建其长尾模块，零售商组合了丰富的数据，包括其100,000个畅销单品的日常销售数据、针对这些单品的竞争对手价格（通过网络收集）、客户浏览记录和购买历史数据、产品属性和描述以及在线指标（例如显示次数和搜索排名）。算法设计专家和分析师与类别经理一起工作的过程中，团队编制了一组针对零售商的产品关联规则，使用因子分析来分配“属性相似性分数”，指导其客户找到可比较的产品。零售商为其产品组制定了简单的基本规则——例如，一个分组每周最少销售20个单品，或者分组中的所有产品应处于相同的生命周期阶段。这些算法还帮助零售商了解其产品价格如何保持协调一致，以避免品牌替换的影响。

　　在短短八个星期内，该团队为长尾模块和竞争对手模块构建了工作原型。两个模型都经过定价管理人员的设计和测试，将其简单地整合到零售商的定期定价流程中。其影响是：分类试点的收入和利润率都提高了3％。

　　一个亚洲网络零售商的弹性模块

　　一个亚洲电子商务巨头渴望开发一个可以优化利润和总商品价值（GMV）的商品级定价策略。为此，该公司知道，不仅需要频繁改变价格，而且还要在设定或更改价格时考虑多方面因素。

　　作为更广泛的动态定价工作的一部分，该公司建立了一个弹性模块。其核心是一个多因素算法，该算法从大约10TB的零售商交易记录数据中归纳得出。每个产品的数据包括产品的价格、可替代产品的价格、促销、库存水平、季节性和竞争对手的销售量估计——创建了区别于零售商可用数据和定价策略的定制模块。然后，该模块提出定价建议，同时兼顾了零售商的业务目标。

　　在便于观察的仪表板上显示建议书，类别经理帮助设计和测试。类别管理人员每一天都会对产品的增长潜力或预期的额外库存进行权衡，然后可以接受或拒绝定价建议。零售商非常相信，类别经理应该最终决定产品定价。

　　在使用该模块仅几个月后，该公司的毛利率上升了10％，转基因生物燃料转化率也提高了3％。

　　欧盟非食品零售商的KVI模块（KVI运动粘度指数）

　　为了从竞争对手中脱颖而出，欧洲领先的食品零售商试图优先考虑KVIs。他们定制了一个KVI模块，可以从0到100统计消费者对消费价格的满意程度。该模块通过分析内部和外部数据生成“KIV”指标，分析数据包括运输成本、收益率、搜索量、竞争对手进行的产品数量，以及竞争对手的定价。它还确定了其他零售竞争对手的具体销售项目。重要的是，该模块可以足够灵活的调整每个参数的权重。

　　该模块为每个项目都定义了价格范围、上限和下限价格边界（图2）。基于KVI指数得分，得出每个产品的确切价格范围。

　　图2

　　条形图表明了零售商的动态定价方案是如何为每个项目设定价格范围。

　　但KVI指标帮助设定基准价格只是第一步。通过竞争对手匹配模块，零售商还将编入动态定价解决方案的一套业务规则，来触发定价变化。例如，如果某个最小存货单位的库存水平过高或者竞争对手减少某个最小存货单位的库存产品价格，解决方案可能就会建议下降这个最小存货单位的库存产品价格。这些规则将全部纳入建议价格的解决方案中，基于其他指数和相关收益，类别经理可以接受或拒绝。