XPrice vs. Prisync, SellerSnap ve Kural Bazlı Botlar: Monte Carlo Simülasyonu Neden Klasik Min/Max Kurallarını Yener?
Fiyat izleme, kural bazlı repricer ve simülasyon tabanlı fiyat optimizasyonu yaklaşımlarının yöntem karşılaştırması.
29 Ekim 2026 · 5 dk
Key Takeaways
- Min/max kuralı sınır koyar, karar vermez: sınırlar içinde en kârlı fiyatı bulmaz.
- İki bot aynı kuralla yarışırsa fiyatlar dip sınıra iner.
- Monte Carlo, talep belirsizliği altında aday fiyatların kâr dağılımını gösterir.
- Ürün özellikleri satıcıların kendi belgelerinden doğrulanmalıdır; bu yazı yöntem karşılaştırır.
Üç yaklaşım
| Ölçüt | Fiyat izleme araçları (ör. Prisync) | Kural bazlı repricer (ör. SellerSnap) | XPrice |
|---|---|---|---|
| Ana işlev | Rakip fiyatını izleme ve raporlama | Kurala göre fiyat güncelleme | Net katkı kârı optimizasyonu |
| Karar mantığı | Genellikle kullanıcı kararı | Eğer–ise, min/max | Efektif Fiyat + elastikiyet + Monte Carlo |
| Talep etkisi | Kapsam dışı olabilir | Genelde modellenmez | Satış geçmişinden öğrenilen elastikiyet |
| BuyBox sonrası | İzleme | Kurala bağlı | 2. satıcıya göre Price Recovery |
| Kanallar | Araca göre değişir | Araca göre değişir | Amazon, Shopify, Trendyol |
Sayısal örnek: min/max neden yetmez?
Min 30 USD, max 45 USD kuralı ve 40 USD'lik BuyBox rakibi olsun. Kural "rakipten 1 USD aşağı" derse fiyat 39 USD olur. Birim katkı 14,50 USD'den 13,65 USD'ye düşer (düşen Referral Fee dahil). Rakibin fiyatı 44 USD'ye çıksa bile kuralın üst sınırı olmadan gelen fiyat artışı yakalanamayabilir; Monte Carlo ise 43 USD'lik adayın beklenen katkısını talep aralığıyla birlikte gösterir.
Karar
Yalnız izleme gerekiyorsa izleme araçları, hız ve basit kurallar gerekiyorsa kural bazlı botlar yeterli olabilir. Marjı korumak ve fiyat kararını olasılıksal olarak değerlendirmek istiyorsanız simülasyon tabanlı karar desteği kullanın. Karşılaştırmalı yaklaşım için repricer yöntem karşılaştırmasına bakın.