咨詢機構麥肯錫在2010年發布的一篇重要研究表明，在提價1%的情況下，如果銷售量不減少，則營業利潤平均可提升8.7%。采取正確的定價策略不容易。如果定價過高，你可能會失去客戶;如果定價過低，你就是有錢不賺。歷史上看，零售商定價一般是簡單的掐指一算，在成本的基礎上加一定利潤率，或是參考競爭者的定價水平。隨著能源、勞動力和其他要素價格飛升，他們再也不能隨隨便便拍腦袋定價了。
為了取得競爭優勢，商家開始求助于價格優化系統。這些系統能夠預測客戶對不同的定價水平的反應，并推薦能夠最大化銷售額或利潤的策略。其核心就是數學模型，使用海量的交易數據來估算數千種商品的價格彈性(即如果價格下降需求會增長多少，或反之)。對價格敏感的商品可折價出售，對價格不敏感的商品可漲價銷售。商家還可以將算法進行微調，以避免出現不想要的結果，如價格上漲百分比超過兩位數，或是包裝過大導致單位成本提高。
歸功于人工智能(AI)，這些系統正變得越來越聰明。舊模型只能使用歷史銷售數據估算價格彈性，而最新一批AI驅動的模型已經能夠發現不同商品間的規律和關系。該行業一家名為Pricefx公司的Doug Fuehne說，定價軟件廠商正把從客戶推文到線上產品評價等新的數據源引入模型。通過另一家服務商Eversight開發的云平臺，零售商還能夠估算商品(如亨氏番茄醬)在不同商店的價格微增或微減，會如何影響特定調味品甚至是跨品類的銷售。該平臺已經被可口可樂和強生等大型制造商采用，以及一些超市(如Raley’s)和服裝賣家(JCPenney)。
據曾在零售巨頭沃爾瑪負責定價的前高管Chad Yoes觀察，所有這些都使得定價系統比以前“更加三維化了”。零售老板們熱衷于向投資人推銷這種定價能力，因為他們在高通脹時期很看重公司的定價能力。二月，咖啡連鎖店星巴克曾炫耀自身通過AI模型分析來“持續”調整定價。食品分銷商US Foods也自夸定價系統的能力，稱該系統使用了“超過12種不同的輸入信息”來提升銷售和利潤。
價格優化可能會使價格波動更大。定價軟件公司Revionics的Matt Pavich指出：“零售商定價變化的速度已遠超歷史最高水平。”這在快速變化的電子商務世界中尤其突出。但據Yoes先生指出，即便是沃爾瑪也把許多商品價格評估的頻率提高了，從幾年前的每年1-2次變成現在的2-4次。
定價系統并不一定會推高價格。Pavich先生將該錯誤印象稱為這類產品“最大的迷思之一”。去年推廣使用新定價軟件的大型食品分銷商Sysco就是典型案例。該公司聲稱，該系統幫助其在“關鍵價值商品”(即業內常說的價格敏感的最暢銷品)上降低價格，并在其他一些商品上提高價格。該公司能夠在維持利潤率的同時，提升銷售額，實現利潤增長。這使得投資人滿意，顧客也開心。
