经济学人介绍了新型的定价技术，各大公司正在使用人工智能来帮助预测什么样的定价能够扩大化需求和收益，定价公司希望未来，这种系统能在企业收入和消费者的满意度之间取得平衡。

在一个自由流动的资本主义社会中，很少有美国的商业策略，能像制造商建议零售价（MSRP）那样奇特。最终成为汉佰公司（Hanesbrands）的纺织厂的创始人P.H.汉斯，在20世纪20年代想出了这个办法。这使他能够在全美国的出版物上刊登广告，阻止经销商对公司针织内衣的买家进行敲诈。

即使在今天，许多美国店主仍然遵守制造商的建议价格，尽管他们很想提高价格以抵消其他成本的通胀压力。不过，越来越多的人采取了更高级的定价技巧。

咨询公司麦肯锡2010年的一项开创性研究估计，在不损失销售的情况下提高1%的价格，可以将营业利润平均提高8.7%。掌握好这一点可能是很棘手的。价格定得太高，你就有可能失去顾客；价格定得太低，你就会少赚钱。

零售商在历史上一直使用经验法则，例如在成本的基础上增加一个固定的利润率，或者与竞争对手的价格相匹配。随着能源、劳动力等其他投入的暴涨，他们不能再把定价再当作事后产生的想法。

为了获得优势，店主们已经转向了价格优化系统。这些系统能够预测顾客对不同定价方案的反应，并推荐能使销售或利润最大化的方案。

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