正确定价的重要性不言而喻。利用来自于与客户互动的可利用的大量数据，可以使公司的定价更为合理，并得到相应回报。更好定价的关键就是充分了解公司现在处理的数据，需要放大而不是缩小数据的作用。使用相关的交易数据是很有必要的，因为不同交易的相关因素会发生变化。为得到足够的细化数据，企业需要做四件事，包括倾听数据的声音、建立数据自动分析系统、建立技能和自信、积极的管理绩效等。
利用来自于与客户互动的可利用的大量数据，可以使公司的定价更为合理，并得到相应回报。正确定价的重要性不言而喻。一般来说，如果价格上涨1%的话，相应的营业利润会增加8.7%(当然，假设销量不发生变化)。
然而，据估计，每年成千上万的定价决策公司中，30%的企业未能提供最优的价格。这是一笔很大的损失。值得关注的是，现在可用的海量数据为公司提供了一个更好地作出定价决策的机会。
当然，这不是一件容易的事。大数据的白热化增加了多通道的复杂性，客户接触点的数量一直呈爆炸性增长，但价格点需要保持同步。由于没有就大数据带来的机会采取措施，许多企业正失去唾手可得的增加利润的机会。抓住机会的秘诀就在于，利用大数据找到在产品水平上而不是种类水平上的最优定价。
将数据转化为利润
正确定价的重要性不言而喻。一般来说，如果价格上涨1%的话，相应的营业利润会增加8.7%。
对于每种产品，企业都应该能找到客户愿意支付的最优价格。最理想的是，他们洞察到非常具体的会影响到价格的因素，然后得出最优价格。事实上，对于产品种类不是很多的公司来说，这种定价方式很直接。
当产品数量激增的时候，这样定价是有问题的。一家典型公司收入的75%来自于它的标准产品，其产品数量经常多达成千上万。耗时的、手动的价格设置，几乎不可能跟释放潜在价值的定价模式沾边。对大型企业来说，细化和处理好定价变量的复杂性太难了，且这些变量通常在不断变化，其核心在于，这实质上是个大数据问题。
分析的模式强调的是针对有支付意愿客户的对产品的差异化定价。许多营销人员对此却视而不见。他们仅仅基于简单因素来定价，比如制造产品的成本、标准利润率、相似产品的价格、折扣数量等等。他们依赖于过去的实践来管理产品，正如他们总是使用或者引用“市场价格”，作为不处理这些问题的借口。最糟糕的是，他们依赖于“久经考验”的历史方法，如普遍涨价10%。
林德气体的销售业务主管罗杰·布瑞斯基说：“实际上，我们每年根据规模和数量而不是科学来提高价格。我们的工作人员还认为，无法使用其他办法来提价。坦率地说，他们还没有准备好怎么说服客户，让客户理解价格需要提高。”
更好定价的关键就是充分了解公司现在处理的数据，需要放大而不是缩小数据的作用。正如沙索公司副总裁兼市场销售总经理汤姆·奥布莱恩谈到这个问题时所言： “(销售)团队清楚定价，他们可能还知道产品的数量，但是更需要获得真正来自于产品的、客户的、包装上的以及每一张发票上的特别细化的数据。”
事实上，在B2B背景下，使用大数据的例子实际上已经不只局限于定价，而是涉及公司商业引擎的其他方面。例如，“动态评分”在个人交易、决策升级点、激励、绩效得分以及更多基于一组类似的损益交易水平上提供价格指导。
