• Definieren Sie eine spezifische Vergleichsgruppe aus Verlagen, Autoren oder Titeln, die zu Ihrem zu bepreisenden Titel passt
• Nutzen Sie Genre, Erscheinungsdatum, Produktvariante, Erfolg und vielem mehr mehr eine detaillierte Auswahl vorzunehmen
• Vergleichen Sie eine transparente Preisverteilung für Ihre definierte Vergleichsgruppe und vergleichen Sie diese z.B. direkt mit einer Konkurrenzvergleichsgruppe
• Verfolgen Sie die Preisentwicklung über die Zeit in einer Kohortenbetrachtung, um Trends zu verstehen und Ihre Preisentscheidung an die zu erwartende zukünftige Entwicklung anzupassen
• Differenzieren Sie Ihre Preisgestaltung für verschiedene Produktvarianten, Veröffentlichungskohorten oder andere Detailaspekte
• Prüfen Sie den Erfolg von Preisanpassungen von sich selbst oder ihrer Konkurrenz über eine indikative Umsatzabschätzung

Wir erweitern ständig unseren Daten Scope. Je nach Datentyp kann der Umfang geringfügig variieren. Derzeit decken wir den folgenden Daten Scope ab:

• Länder: Deutschland, Vereinigte Staaten
• Titel: Alle allgemein verfügbaren Titel
• Autoren: Alle allgemein verfügbaren Autoren 
• Genres: Krimi, Thriller, Mystery, Kinderbücher (nur "erzählende" Sub-Genres), Liebesromane
• Genre Hierarchie: Wir bieten eine drei-Genre-Hierarchie:
• Ebene 1, z.B. "Thriller"
• Ebene 2, z.B. "Thriller - Übernatürliches" 
• Ebene 3, z.B. "Thriller - Übernatürliches - Vampire" 
• Datentypen: Verlag, Autor, Autorengeschlecht, Titel, Thema, verschiedene Erfolgsmetriken, Bewertungen, Rezensionen, Preis, Produktvarianten, Beliebtheit (Custom Use-Cases können zusätzliche Datentypen enthalten) 
• Quellen: Wir sammeln Daten aus Dutzenden von Quellen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf große Online-Shops, Rezensions-Communities, Agenten-Communities, einzelne Verlage, Vertriebe, Agenten- und Autorenseiten, Social-Media-Plattformen, Text-Aggregatoren und Branchenverbänden.
• Update: Wir aktualisieren Daten einmal im Monat

Unsere Daten durchlaufen einen umfassenden Qualitätskontrollprozess. Wir erfassen alle potenziellen Probleme auf automatisierte und zuverlässige Weise. Die adressierten Probleme werden ständig aktualisiert, da wir unsere Datenqualität kontinuierlich weiter verbessern, tiefer in die Daten eintauchen und weitere Use Cases untersuchen.

Zu den häufigsten Problemen gehören Rechtschreibfehler (z. B. Stefen King), unterschiedliche Schreibweisen von Namen (z.B. H. P. Lovecraft vs. HP Lovecraft), Datenlücken in unseren Quellen (z.B. kein Preis verfügbar), falsche Daten in unseren Eingabequellen (z.B. fehlende Kategorisierung: "The Gift" in "Gift books" statt "Thriller") und viele mehr.

• Updates aller Daten werden monatlich durchgeführt
• Updates implizieren einen Datenabruf aus allen verfügbaren Quellen
  
• Aktualisierte Daten überschreiben vorherige Daten nicht, sondern werden an diese angehängt, wodurch eine transparente zeitliche Dimension entsteht 

Wir definieren "Success", Erfolg, als eine vielschichtige Metrik, die nutzerorientiert aus zwei Hauptaspekten besteht:

• Sie enthält eine Komponente zur Leserwahrnehmung, die anhand von Bewertungen und Rezensionen misst, wie gut ein Buch bei der Leserschaft ankommt
  
• Sie beinhaltet eine Annäherung an die tatsächlichen Verkäufe anhand von Preis, Anzahl und Wert von Bewertungen, Rezensionen, Bestsellerlisteneinträgen und mehr