从包装类消费品的生产和零售价值链来通盘问虑，定价和促销的决定需要从后方逆向推进。首先，通过理解消费者对价格和促销做出的反应，最优化零售商针对消费者的净价格，然后，最优化生产者针对零售商的净价格。接下来我们将说明，零售商和包装类消费品厂商有足够的资金往盈利。

　　盈利最大化公式

　　由于对系统的定价和促销的理解不足，他们通常没有被作为增进产品利润的工具而加以充分利用。多数的产品种别治理者将定价视为不可控制的，这使得定价决策成为一种臆测和非系统的行为。另外，最优的定价、促销和分类，这种需要持续的熟悉和改进的过程，依靠于高层领导团体的授权。由此导致的后果是，很多情况下得以持续的恰正是错误的定价——某一部分产品定价过高或过低（或者更糟，根本没有区别定价），一些相关产品的销售下降损害了整体的产品种别和商店收益率，促销投进被无故浪费等等。

　　现在，全新的方法和工具极大的促进了定价和促销的判定。首先，定价和促销最优化必须的分散的数据可以从负责追踪记录每笔零售交易细节的对点销售扫描仪获得。此外，可靠的卡片数据和消费者面板数据同交易数据结合，对人口统计学以及各种可能的个人因素下的居民消费行为产生了相当的洞察力。acnielsen和iri这样的数据供给商可以提供整个行业的上述相关数据，相对于只使用某一特定零售商的数据，可以得到关于竞争形势的更全面的观点和见解。使用整个行业的数据，贸易机构可以检查店展内部和店展之间的置换模式；而使用来源于单一的零售商的数据（即便是全国数据），他们不能直接衡量零售商之间重要的动态行为和影响。

　　其次，厂商可以使用新的信息技术来系统地获取、蕴躲、更新，更重要的是分析浩瀚的交易数据。这种信息可以帮助他们进行有关定价、促销以及其他产品种别治理方面的决策。尽管定价、促销、布置和分类最优化背后的科学理论并没有发生改变，但使用巨大的数据表来自动操纵和执行这些策略的技术方法却有了突飞猛进。由此带来的结果是：决策可以迅速的制定，可以在菜单本钱（改变价格的本钱）答应的条件下频繁的改动，并且可以根据连续的反馈进行更新。以下是定价、促销和分类最优化给客户带来好处的实例。

　　价格上限如何确定？某客户要求我们对其主要的sku（单品）之一制定价格上限。换言之，该客户想要了解在不遭遇消费者抵制从而销量大幅削减情况下可以制定的最高价格。我们研究了在相似零售环境下的该sku的购买行为，终极确定当价格从1.79美元上升至1.99美元时对销量产生了边际影响，但是高于1.99美元的价格将使得销量锐减。客户以前将价格定在1.79美元，因而失往了可观的利润。

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