論文の概要: From Static to Intelligent: Evolving SaaS Pricing with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12104v1
- Date: Wed, 16 Jul 2025 10:20:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.350505
- Title: From Static to Intelligent: Evolving SaaS Pricing with LLMs
- Title（参考訳）: 静的からインテリジェントへ - LLMによるSaaS価格の進化
- Authors: Francisco Javier Cavero, Juan C. Alonso, Antonio Ruiz-Cortés,
- Abstract要約: 本稿では、これらの課題に対する解決策として、インテリジェント価格(iPricing)、動的機械可読価格モデルを活用することを提案する。
静的HTML価格のiPricingへの変換を自動化し,人間のエラーを最小限に抑えながら効率と一貫性を大幅に向上させるLLM方式を提案する。
この作業は、インテリジェントな価格変換を自動化して価格管理を合理化する可能性を強調し、より複雑な価格の状況において、一貫性とスケーラビリティの改善に影響を及ぼす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8506969271292961
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The SaaS paradigm has revolutionized software distribution by offering flexible pricing options to meet diverse customer needs. However, the rapid expansion of the SaaS market has introduced significant complexity for DevOps teams, who must manually manage and evolve pricing structures, an approach that is both time-consuming and prone to errors. The absence of automated tools for pricing analysis restricts the ability to efficiently evaluate, optimize, and scale these models. This paper proposes leveraging intelligent pricing (iPricing), dynamic, machine-readable pricing models, as a solution to these challenges. Intelligent pricing enables competitive analysis, streamlines operational decision-making, and supports continuous pricing evolution in response to market dynamics, leading to improved efficiency and accuracy. We present an LLM-driven approach that automates the transformation of static HTML pricing into iPricing, significantly improving efficiency and consistency while minimizing human error. Our implementation, AI4Pricing2Yaml, features a basic Information Extractor that uses web scraping and LLMs technologies to extract essential pricing components, plans, features, usage limits, and add-ons, from SaaS websites. Validation against a dataset of 30 distinct commercial SaaS, encompassing over 150 intelligent pricings, demonstrates the system's effectiveness in extracting the desired elements across all steps. However, challenges remain in addressing hallucinations, complex structures, and dynamic content. This work highlights the potential of automating intelligent pricing transformation to streamline SaaS pricing management, offering implications for improved consistency and scalability in an increasingly intricate pricing landscape. Future research will focus on refining extraction capabilities and enhancing the system's adaptability to a wider range of SaaS websites.
- Abstract（参考訳）: SaaSパラダイムは、多様な顧客ニーズを満たす柔軟な価格オプションを提供することによって、ソフトウェア配布に革命をもたらした。
しかし、SaaS市場の急速な拡大は、価格構造を手作業で管理し、進化させるDevOpsチームにとって重大な複雑さをもたらしている。
価格分析のための自動ツールがないため、これらのモデルを効率的に評価し、最適化し、拡張する能力は制限される。
本稿では、これらの課題に対する解決策として、インテリジェント価格(iPricing)、動的機械可読価格モデルを活用することを提案する。
インテリジェントな価格設定は、競争分析を可能にし、運用上の意思決定を合理化し、市場のダイナミクスに応じて継続的な価格変更をサポートし、効率と正確性を向上させる。
静的HTML価格のiPricingへの変換を自動化し,人間のエラーを最小限に抑えながら効率と一貫性を大幅に向上させるLLM方式を提案する。
私たちの実装であるAI4Pricing2Yamlは、WebスクレイピングとLCM技術を使用してSaaSウェブサイトから重要な価格コンポーネント、計画、機能、利用制限、アドオンを抽出する基本的な情報エクストラクタを備えています。
150以上のインテリジェントな価格を含む30の異なる商用SaaSのデータセットに対する検証は、すべてのステップで望ましい要素を抽出するシステムの有効性を示している。
しかし、幻覚、複雑な構造、動的内容に対処する上での課題は残る。
この作業は、SaaS価格管理を合理化するためにインテリジェントな価格変換を自動化する可能性を強調し、より複雑な価格の状況において、一貫性とスケーラビリティの改善に影響を及ぼす。
今後の研究は、抽出機能の改良と、幅広いSaaSWebサイトへのシステムの適応性の向上に焦点を当てる予定である。
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