Tryk på enter for at se resultater eller esc for at annullere.

Maskinen læring i E-handel: Hvordan maskinen læring understøtter pris optimering

Uanset om du kører en etablerede butik eller lige er startet ud, måske youve har overvejet at vedtage maskinen læring i din e-handel stak.

Maskinen læring er en avanceret teknologi, der giver ejere af e-handel med et væld af fordele.

I dette indlæg, selv om, Vi vil overveje, hvordan e-handel butikker kan udnytte maskinen læring inden for deres prissætning optimeringsprocessen.

Du vil lære:

  1. Hvorfor sælgere kæmper for at sætte de rigtige priser
  2. Hvad maskinen læring er
  3. Hvad pris optimering er
  4. Sådan gør du A / B pris test med maskinen læring
  5. Et praktisk eksempel på maskinen læring inden for e-handel

Hvorfor e-commerce leverandører kæmper for at sætte de rigtige priser

Du kan læse artikler om forskellige forskellige prisstrategier og hvorfor de virker så godt.

Nu, normalt sker der, du vil begynde at læse om en ny prisstrategi og du vil være ivrige efter at gennemføre det ind i din butik lige væk.

Efter alt, du ønsker den samme slags resultater artiklen taler om, højre?

Men hvad artiklerne ikke nævner er det koncept, at hver butik har unikke fordele og ulemper for specifikke prisstrategier baseret på deres overordnede mål.

For eksempel, nogle e-handel butikker kan have en strategi, der ser dem forsøger at maksimere profit opnået på hvert produkt. Andre vil måske få adgang til et nyt marked eller placering og andre måske nødt til at øge deres samlede markedsandel.

Uanset formålet med din virksomhed, forskellige prisstrategier vil arbejde. Men, den bedste måde at fastslå, hvilken en der passer til dig er at bruge maskinen læring teknologi.

Når prissætning dine produkter, du kan have som forskellige spørgsmål:

  1. Hvis vi ønsker at øge salget af 35% i næste måned, hvilken pris skal vi sætte vores produkter på
  2. Baseret på det aktuelle markedsaktivitet, hvad prisen er fair for disse produkter

For at pris dit produkter højre, Du skal have en måde at være i stand til at besvare disse spørgsmål med svar, der går videre end blot antagelser.

Hvad er maskinen læring

Maskinen læring er en type af kunstig intelligens. I er det simpleste form, Det er en metode, du kan bruge til at forbedre den måde, hvorpå et system udfører over tid baseret på erfaring.

Maskinen læring er en avanceret teknologi, der anvendes inden for e-handel til at hjælpe dig med at lære mere om de processer, du har på plads.

Maskinen læring går ud over generaliseringer at forstå hvad kunder som, Hvad kunder ikke kan lide, og alt derimellem. Du kan også bruge maskinen læring til bedre at forstå, hvordan dine kunder kan lide oplysninger præsenteret for dem..

Den måde det virker er ved at teste og tilpasse din aktuelle processer for at etablere og lære mønstre.

Det bruger disse mønstre til at gøre smart, data-backed forudsigelser om, hvad de bedste næste skridt er.

Langsomt, men sikkert, ved hjælp af data fra din egen butik, dine egne besøgende og dine egne kunder, Machine learning systemer forfine den måde du tænker om prisfastsættelse og tilpasse passer til kunden ved hånden.

I prissætningen, specifikt, maskinen læring giver mulighed for e-detailhandlere til at udvikle og oprette komplekse prisstrategier for at opnå deres ønskede resultater hurtigere og mere ubesværet.

Hvad er optimering af pris

Når du optimerer priser af produkter på din e-handel butik, du stole på dataanalyse til bedre at forstå hvordan kunderne vil reagere på forskellige kurspoint og etablere de bedste priser for din virksomhed – baseret på de overordnede forretningsmæssige mål.

Da e-handel var nye og friske, forhandlere var til at stole på simpel prisstrategier som omkostninger + strategi eller psykologiske strategier såsom kraften af ni. Men, med teknologiske fremskridt, detailhandlere er dygtigt forudse efterspørgslen efter et produkt mod den ønskede prispunkt.

På grund af dette, du er i stand til at forudsige, hvilken betydning dine marketingkampagner kan have på din salg og indtjening, forudsige bedst pris punkt til et produkt på et givet tidspunkt eller endda hvor meget at sælge et produkt, hvis du vil generere den ønskede indtægtsstrøm i en bestemt tidsperiode.

E-handel ejere kan faktor:

  1. Lokale efterspørgsel
  2. Globale efterspørgsel
  3. Sæsoner
  4. Business driftsomkostninger
  5. Forretningsmæssige mål
  6. Konkurrenter priser
  7. Vejr

At etablere:

  1. Den bedste første pris til at oprette produkter for at generere de mest omsætning og resultat
  2. Den bedste samlede pris at holde dine produkter på
  3. Den bedste pris, rabat dine produkter baseret på folks villighed til at købe

Et eksempel på maskinen læring i e-handel

Så har vi etableret at machine learning algoritmer indsamle oplysninger og data vedrørende prisfastsættelse tendenser. Når du begynder at bruge et system lærer som, hvad der sker på din butik og ud over, har du adgang til et væld af vigtige oplysninger.

Lad os se hvordan det fungerer i et reelt eksempel.

Forestil dig, et øjeblik, du har en online butik, der sælger t-shirts. Du ønsker at vide:

  1. Hvad er den bedste pris for næste sæson jeg skal sælge t-shirts på.

Du har allerede oplevet en belastning af konkurrence, så du virkelig har brug at nagle din prissætning.

Indsamling af dine data med maskinen læring

Første, du vil gerne give algoritme data. I orden til ML til at lære og tilpasse brug det for noget at lære fra.

Du kunne tilbyde:

  • Konkurrenter prissætning data
  • Transaktionsrelaterede data
  • Tidligere kampagner
  • Lager
  • Kunde anmeldelser

De data, du fodrer teknologien vil afhænge af dine mål. Hvis dit mål er at øge priserne, så skal du absolut have at tilbyde op din transaktionsrelaterede data samt konkurrentdata, Hvis du har det.

Picking mål

Før algoritmen, der kan gøre forudsigelser, Det er nødvendigt at kende de parametre, du har angivet. For eksempel, Hvis du ved helt sikkert du ikke vil sælge dine t-shirts til mindre end $5 Du kan indstille denne regel.

Disse regler hjælpe algoritme forstå forretningsmodellen bedre, når det kommer til at anvende resultaterne af data til det.

Når dit mål er indstillet skal du starte modellering af data.

I denne forstand, algoritmen har tidligere indsamlede data bruges til at oprette modeller. Der er en række forskellige modeller der kan bruges fra logistisk regression til GLMs. Den, du bruger vil afhænge af hvor kompliceret dine data er.

Your machine learning system will be able to utilize these models to ensure that you’re able to quickly and intuitively find the information you need based on previous data.

Once your system is trained, you’re able to estimate smart prices for new products. Nu, when it comes to answering questions about your t-shirt business, you’re equipped with enough data to support your ideas.

Afsluttende tanker

Because pricing is such a crucial aspect of how your business grows, it’s important to get it right. We’ve established that there’s no one-size-fits-all when it comes to pricing strategies.

This is because each business has its own unique set of goals.

And due to decreasing margins and increased competitiveness each day, e-commerce vendors are forced to think fast.

That’s why forward-thinking store owners implement technology like machine learning within their e-commerce ecosystems to ensure decisions are accurate and based on real historical data.

With this, you’ll be able to better understand how your customers will react to each price strategy you decide to implement.

Hvad er mere, you don’t need to programme the models yourself. The beauty of machine learning is that the technology learns patterns from data and adapts itself as a result.

Have you started implementing machine learning into your pricing optimization strategy?

Efterlade en kommentar nedenfor.

Kommentarer

1 Kommentar

Avatar
Johan

Very interesting article. It is definitely the future.


Efterlad en kommentar