虽然这种软件的应用已经有了一些成功的案例，而且通过这样或那样的形式，已经存在了10年以上的时间，但零售商们仍然对此抱有一定的怀疑。对历来反对使用 IT技术的零售行业来说，高昂的部署成本是关键因素之一。而这一问题的根源在于，一方面，系统要从多个零售系统中提取和整合数据，另一方面，它的复杂操作界面，使得一般人员都很难上手。然而经过多方面的努力，零售收入管理软件终于回归到它的本来面目。界面更方便使用，数字处理能力[比如，它运用贝叶斯原理（Bayesian），即由当前事件预测未来事件的分析过程]都会自动在后台进行。

　　市场调研机构扬基集团（Yankee Group）的项目经理科辛·黄（Kosin Huang）表示，尽管如此，零售商们还是不愿相信这项技术。黄表示：“很多情况下，商家们制订定价策略，其实来自于他们的一种直觉。”零售商们的定价策略，不仅基于竞争对手的定价和商品本身的销售表现等实际情况，而且还会通过其他手段来作出定价调整。比如通过观察或者与正在买东西的消费者进行攀谈等。（参见边栏《信任问题：用心和脑来引导》）

　　然而，时代的挑战正呼唤新的行动。竞争的加剧和库存周期的缩短，正在驱使零售商们采取一些新的应变措施。比如折扣连锁店沃尔玛公司（Wal-Mart Srores Inc.）就在不断进行扩张行动。2005年，沃尔玛公司在美国新开了数百家门店，其中包括160家特大型购物中心。“现在，新款服装上架时间约为6周，而在2年前，上架时间则长达15周。”甲骨文公司零售部总监格拉迪斯·刘（Gladys Lau）表示。

　　根据扬基集团日前公布的一份调查报告，预计到2007年，零售商们将有可能在总价值10亿美元的价格管理和利润优化应用软件市场上，投入2.18亿美元。而2004年，只有7,000万美元的投入和2.91美元的市场规模。弗雷克斯表示：“许多公司希望，能够通过部署降价优化软件来纠正采购过程中出现的各种失误。”

　　目前，大多数零售商们拥有定价所需的原始数据。POS系统产生了海量的原始数据，这些数据都存储在数据仓库中，他们都可转变为定价智能参数。卡内基-梅隆大学（Carnegie Mellon University）泰珀商学院（the Tepper School of Business）的副教授艾伦·蒙哥马利（Alan Montgomery）表示：“对于像沃尔玛公司这样拥有400家以上门店的大型零售商来说，他们所面对的都是TB级数据。”蒙哥马利一直从事零售行业的定价决策支持系统相关研究。

　　可是，要想数据变得可用，却是一项艰巨的任务，零售商们正在努力清洗和整合存储在数据仓库中的交易数据。库存和企业资源计划系统（ERP）的数据仓库保存了海量信息，这些关于库存、采购和财务方面的信息，构成了一张完整的视图，它可以显示出何时采取促销、清理存货等行动才更有意义；或者说，通过这份视图，还可以预测出基于批发成本的利润。公司必须为这些软件的算法制订相应的业务规则，以便为各种各样的采购、定价、促销和降价，分析出数以百计的选择方案和设想。