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Maschinelles Lernen im E-Commerce: Wie Maschinen lernen unterstützt Preisoptimierung

Egal, ob Sie ein etabliertes Geschäft oder gerade erst anfangen, Sie haben möglicherweise haben als Annahme maschinelles lernen in Ihren e-Commerce Stack.

Machine Learning ist eine fortschrittliche Technologie, die e-Commerce-Besitzer eine Fülle von Vorteilen bietet.

In diesem Beitrag, aber, Wir werden darüber nachdenken, wie e-Commerce Shops maschinelles lernen in ihrer Preisgestaltung Optimierungsprozess nutzen können.

Du wirst lernen:

  1. Warum Anbieter kämpfen um die richtigen Preise festlegen
  2. Welche Machine Learning ist
  3. Was Preisoptimierung ist
  4. Gewusst wie: ein tun / B Preis-Tests mit Machine Learning
  5. Ein praktisches Beispiel des maschinellen Lernens im e-commerce

Warum e-Commerce-Anbieter kämpfen um die richtigen Preise festlegen

Vielleicht lesen Sie Artikel über verschiedene verschiedene Preisstrategien und warum sie so gut funktionieren.

Jetzt, Was geschieht in der Regel ist, Sie werden über eine neue Preisstrategie zu lesen beginnen und Sie werden daran interessiert, sie in Ihrem Geschäft sofort umzusetzen.

Letztendlich, Sie wollen die gleiche Art von Ergebnissen der Artikel spricht, rechts?

Aber was die Artikel erwähnen nicht das Konzept, dass jede Filiale hat eindeutige vor- und Nachteile für bestimmte Preisstrategien basierend auf ihrer allgemeinen Ziele.

Zum Beispiel, einige e-Commerce-Geschäfte haben eine Strategie, die sie versuchen, den Gewinn auf jedem Produkt zu maximieren sieht. Andere möchten vielleicht einen neuen Markt zugreifen oder Standort und andere möglicherweise müssen Sie ihren Marktanteil erhöhen.

Was auch immer das Ziel Ihres Unternehmens, verschiedene Preisstrategien funktioniert. Jedoch, der beste Weg, um festzustellen, welches ist das richtige für Sie ist, Machine-Learning-Technologie zu verwenden.

Bei der Preisgestaltung Ihrer Produkte haben Sie vielleicht wie verschiedene Fragen:

  1. Wenn wir wollen Umsatzsteigerung durch 35% im nächsten Monat, welchem Preis sollten wir unsere Produkte zu setzen
  2. Basierend auf der aktuellen Marktaktivität, welcher Preis ist fair für diese Produkte

Um Ihre Produkte richtig Preis, Du musst einen Weg, um in der Lage, diese Fragen mit Antworten, die einfach Annahmen hinausgehen.

Was ist maschinelles lernen

Machine Learning ist eine Art von künstliche Intelligenz. Es ist die einfachste form, Es ist eine Methode, die Sie verwenden, um die Art und Weise zu verbessern, die ein System im Laufe der Zeit basierend auf Erfahrung führt.

Machine Learning ist eine fortschrittliche Technologie verwendet im e-Commerce, erfahren Sie mehr über die Prozesse, die Sie haben zu helfen.

Maschinelles lernen hinausgeht, Verallgemeinerungen zu verstehen, was Kunden gefällt, Was Kunden gefällt und alles dazwischen. Sie können auch für maschinelles lernen, besser zu verstehen, wie Ihre Kunden Informationen, die Ihnen gefallen könnten.

Die Art, wie, die es funktioniert, ist durch die Prüfung und Anpassung Ihrer aktuellen Prozesse zu etablieren und Muster zu lernen.

Es nutzt diese Muster zu smart, Daten gesichert Vorhersagen, was die beste nächste Schritte sind.

Langsam, aber sicher, Mithilfe von Daten aus Ihren eigenen Shop, Ihre eigene Besucher und Ihre Kunden, Machine-Learning-Systeme optimieren Sie denken über die Preisgestaltung und passen den Kunden zur Verfügung.

Bei der Preisgestaltung, speziell, maschinelles Lernen ermöglicht Online-Einzelhändler, zu entwickeln und komplexe Preisstrategien um ihre gewünschten Ergebnisse schneller und mehr mühelos zu erreichen.

Was ist Preisoptimierung

Wenn Sie die Preise der Produkte auf Ihre e-Commerce-Shop optimieren, Sie verlassen sich auf Datenanalyse, besser zu verstehen, wie Ihre Kunden reagieren auf verschiedene Preisklassen und die besten Preise für Ihr Unternehmen zu etablieren – basierend auf den übergeordneten Unternehmenszielen.

Als e-Commerce war neu und frisch, Einzelhändler musste auf einfache Preisstrategien wie Kosten verlassen + Strategie oder psychologische Strategien wie die Kraft der neun. Jedoch, mit technologischen Fortschritten, Einzelhändler sind in der Lage vorauszusagen geschickt die Nachfrage für ein Produkt gegen die gewünschte Preisklasse.

Aus diesem Grund, Du bist in der Lage, vorherzusagen, welche Auswirkungen Ihre marketing-Kampagnen auf Ihren Absatz und Umsatz haben könnte, Vorhersagen, das beste Preis Punkt für ein Produkt zu einem bestimmten Zeitpunkt oder auch wie viel Sie für ein Produkt zu verkaufen, wenn Sie die gewünschte Einnahmequelle in einem bestimmten Zeitraum generieren möchten.

E-Commerce-Besitzer können den Faktor:

  1. Lokale Nachfrage
  2. Die weltweite Nachfrage
  3. Jahreszeiten
  4. Betriebskosten eines Unternehmens
  5. Unternehmensziele
  6. Mitbewerber-Preise
  7. Wetter

Herstellen:

  1. Die besten Anfangspreis Produkte festlegen, um den Umsatz und Gewinn zu generieren
  2. Den besten Gesamtpreis, Ihre Produkte zu halten
  3. Den besten Preis für Ihre Produkte, basierend auf die Bereitschaft der Menschen zu kaufen Rabatt

Ein Beispiel des maschinellen Lernens im e-commerce

So haben wir festgestellt, dass die Algorithmen des maschinellen Lernens sammeln Informationen und Daten zur Preisentwicklung. Wenn Sie beginnen mit einem System, die lernt, was passiert in Ihrem Shop und darüber hinaus, Sie haben Zugriff auf eine Fülle von wichtigen Informationen.

Mal sehen, wie das in einem realen Beispiel funktioniert.

Stellen Sie sich vor, für einen moment, Sie haben einen Online-Shop, der T-shirts verkauft. Sie möchten wissen:

  1. Was ist der beste Preis für die nächste Saison sollte ich die T-shirts zu verkaufen.

Eine Ladung des Wettbewerbs haben Sie schon erlebt., damit Sie wirklich brauchen, um Ihre Preisgestaltung Nagel.

Sammeln Ihre Daten mit Machine learning

Erste, möchten Sie die Algorithmus Daten geben. In Reihenfolge für ML zu lernen und sich anzupassen braucht es etwas zu lernen.

Sie könnten anbieten:

  • Wettbewerber Preisdaten
  • Transaktionsdaten
  • Frühere Aktionen
  • Inventar
  • Kundenbewertungen

Der Datenfeed die Technologie hängt von Ihren Zielen. Wenn Ihr Ziel ist es, Preise zu erhöhen, dann musst du unbedingt Ihre Transaktionsdaten sowie Wettbewerbsdaten bieten, Wenn Sie es haben.

Kommissionierung-Ziele

Bevor der Algorithmus Vorhersagen machen können, Es muss die Parameter kennen, die Sie festgelegt haben. Zum Beispiel, Wenn Sie genau wissen, Sie wollen nicht verkaufen Ihre T-shirts für weniger als $5 Sie können diese Regel festlegen..

Diese Regeln helfen, den Algorithmus Ihr Geschäftsmodell besser verstehen, wenn es darum geht, die Ergebnisse der Daten zuweisen.

Sobald Ihre Ziele festgelegt sind, müssen Sie starten, Modellierung der Daten.

In diesem Sinne, der Algorithmus hat zuvor erhobenen Daten werden verwendet, um Modelle zu erstellen. Es gibt eine Auswahl verschiedener Modelle, die verwendet werden können aus logistischen Regression zu quantifizierten. Diejenige, die Sie verwenden, hängt davon ab, wie kompliziert Ihre Daten sind.

Ihrer Machine learning-System werden in der Lage, nutzen diese Modelle um sicherzustellen, dass Sie in der Lage, schnell sind und intuitiv finden benötigten Informationen basierend auf vorherigen Daten.

Sobald Ihr System ausgebildet ist, Sie sind in der Lage einzuschätzen, smart Preisen für neue Produkte. Jetzt, geht es um die Beantwortung von Fragen über Ihre t-Shirt-Firma, Sie sind mit genügend Daten ausgestattet, um Ihre Ideen zu unterstützen.

Abschließende Gedanken

Da die Preisgestaltung ist ein wesentlicher Aspekt der wie Ihr Unternehmen wächst, Es ist wichtig, es richtig zu machen. Wir haben festgestellt, dass es keine Universallösung gibt, wenn es darum geht, pricing-Strategien.

Deshalb, weil jedes Unternehmen seine eigene einzigartige Reihe von Zielen hat.

Und zu einer sinkenden Margen und Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit täglich fällig, e-Commerce-Anbieter sind gezwungen, schnell zu denken.

Thats, warum vorausschauende Ladenbesitzer implementieren Technologie wie maschinelles Lernen innerhalb ihrer e-Commerce-Ökosysteme um sicherzustellen, dass Entscheidungen richtig und basierend auf realen historischen Daten.

Mit diesem, Sie werden in der Lage, besser zu verstehen, wie Ihre Kunden zu jedem reagieren Preisstrategie Sie möchten implementieren.

Was ist mehr, Du musst nicht die Modelle selbst programmieren. Die Schönheit des maschinellen Lernens ist, dass die Technik Muster aus Daten lernt und sich dadurch passt.

Sie haben begonnen, maschinelles lernen in Ihrer Preisgestaltung Optimierungs-Strategie implementieren?

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Kommentare

1 Kommentar

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Johan

Sehr interessanter Artikel. Es ist definitiv die Zukunft.


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