In deze aflevering van The Retail Influencer kon ik met Valentine Dreyfuss van Mercio over de rol van Agentic AI in pricingstrategieën voor retailers praten.
Prijszetting blijft een gevoelig onderwerp in fysieke retail. Volgens Dreyfuss kan een goede pricingstrategie de marges structureel verhogen, maar verkeerde beslissingen kunnen het prijsimago van een retailer jarenlang beschadigen. Bovendien blijft pricing in fysieke winkels complex door logistieke beperkingen (zoals het aanpassen van prijslabels), wettelijke verplichtingen en een andere klantreis dan in e-commerce. In fysieke retail draait winst immers niet alleen om de eerste aankoop, maar vooral om het terugkeren van de klant.
Aflevering te beluisteren via :
ENG : Aflevering te beluisteren via :
FR : 2pisode à écouter via :
Daarom is pricing in winkels traditioneel minder dynamisch dan online. E-commerce werkt meer transactioneel, terwijl fysieke retail een langetermijnrelatie met de klant wil opbouwen.
Een belangrijk thema van het gesprek is Agentic AI. Waar klassieke AI vooral voorspellingen maakt op basis van historische data, werkt Agentic AI als een soort “virtueel team” van gespecialiseerde agents. Deze agents nemen beslissingen in functie van een doel en houden rekening met context, strategie en verschillende constraints.
Volgens Dreyfuss ligt hier een grote evolutie voor pricing. Traditionele algoritmes behandelen producten vaak als geïsoleerde entiteiten en kunnen daardoor onlogische beslissingen nemen, zoals een premiumproduct goedkoper maken dan een standaardproduct. Agentic AI kan daarentegen hiërarchieën, productlogica en marketingdoelstellingen begrijpen, vergelijkbaar met hoe een category manager dat zou doen.
Een multi-agent systeem verdeelt het werk tussen verschillende agents, bijvoorbeeld per categorie, regio of winkeltype. Zo kan het tegelijk meerdere doelen nastreven: een competitief prijsimago behouden, marges beschermen en strategische producten correct positioneren. Het systeem fungeert daardoor als een gecoördineerd team van experts dat pricingbeslissingen ondersteunt.
Ook bij competitieve aanvallen – bijvoorbeeld wanneer een concurrent plots sterk in prijs daalt in een bepaalde categorie – kan zo’n systeem snel reageren. Het detecteert de prijsaanval, beoordeelt of die relevant is voor de klant, past prijzen lokaal aan waar nodig en compenseert eventuele margedruk elders in het assortiment.
Volgens Dreyfuss kan Agentic AI ook de kloof dichten tussen strategische prijsbeslissingen op managementniveau en de operationele uitvoering in de winkel. Waar klassieke algoritmes strategie moeilijk vertalen naar concrete acties, kan Agentic AI werken met een soort “charter” van strategische regels en die automatisch toepassen.
Voor de komende drie tot vijf jaar verwacht zij dat retailers dankzij deze technologie opnieuw meer controle krijgen over hun pricingstrategie. Agentic AI kan zorgen voor meer automatisering, meer veerkracht tegenover concurrentie en meer tijd voor strategische keuzes.
Haar conclusie in één zin: Agentic AI zorgt ervoor dat de uitvoering van pricing perfect aansluit bij de strategie, terwijl teams zich kunnen focussen op margegroei en klantenwerving.