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Aprender de máquina en el comercio electrónico: Máquina de optimización de precios de ayudas de aprendizaje

Si está ejecutando una tienda establecida o empezando, usted podría han considerado adoptar el aprender de máquina en su pila de e-commerce.

El aprender de máquina es una tecnología avanzada que proporciona los propietarios de e-commerce con una amplia variedad de beneficios.

En este post, Aunque, vamos a reflexionar sobre cómo tiendas de comercio electrónico pueden utilizar el aprender de máquina dentro de su proceso de optimización de precios.

¡Vas a aprender:

  1. Por qué los proveedores luchan por fijar los precios de los derecha
  2. Qué aprendizaje automático es
  3. Lo que optimización de precios es
  4. Cómo hacer A B precio prueba con el aprender de máquina
  5. Un ejemplo práctico del aprendizaje de la máquina dentro de e-commerce

Por qué luchan vendedores de e-commerce para fijar los precios de los derecha

Usted puede leer artículos sobre diferentes estrategias de precios diferentes y por qué funcionan tan bien.

Ahora, lo que suele suceder es, Empezarás leyendo acerca de una nueva estrategia de precios y estarás dispuesto a implementarlo inmediatamente en tu tienda.

Después de todo, desea que el mismo tipo de resultados que habla el artículo, derecho?

Pero lo que no mencionan los artículos es el concepto que cada tienda tiene únicos pros y contras de específicas estrategias de precios basadas en sus objetivos generales.

Por ejemplo, algunas tiendas de comercio electrónico pueden tener una estrategia que los ve tratando de maximizar el beneficio obtenido en cada producto. Otros podrían querer acceder a un nuevo mercado o ubicación y otros puede ser que necesite aumentar su cuota de mercado global.

Sea cual sea el objetivo de su negocio, se trabajarán diferentes estrategias de precios. Sin embargo, la mejor manera de determinar cuál es el adecuado para usted es utilizar la tecnología de aprendizaje de máquina.

Cuando los precios de sus productos es posible que tenga varias preguntas como:

  1. Si queremos aumentar las ventas por 35% en el próximo mes, Qué precio deberíamos fijamos nuestros productos en
  2. Basado en la actividad actual del mercado, Qué precio es justo para estos productos

Para sus productos de precio justo, es necesario tener una manera de ser capaces de responder a estas preguntas con respuestas que van más allá de simplemente suposiciones.

Qué es el aprender de máquina

El aprender de máquina es un tipo de inteligencia artificial. En él está la forma más simple, es un método que se utiliza para mejorar la manera en que un sistema realiza en el tiempo basado en la experiencia.

El aprender de máquina es una tecnología avanzada que se utiliza dentro de e-commerce para ayudarle a aprender más acerca de los procesos que tienen lugar.

El aprender de máquina va más allá de generalizaciones para entender lo que los clientes como, lo que los clientes no les gusta y todo lo demás. También se puede utilizar máquina de aprendizaje entender mejor cómo sus clientes podrían como información que se presenta a ellos.

El funcionamiento es por la prueba y adaptación de sus procesos actuales para establecer y aprender patrones.

Utiliza estos patrones para hacer smart, predicciones basados en datos sobre cuáles son los mejores pasos.

Poco a poco, pero sin duda, utilizando los datos de tu propia tienda, los propios visitantes y sus propios clientes, sistemas de aprendizaje de máquina perfeccionar la manera de pensar sobre los precios y adaptar para adaptarse a la mano el cliente.

En los precios de, específicamente, el aprender de máquina permite distribuidores electrónicos desarrollar y crear complejas estrategias de precios para lograr sus resultados deseados más rápido y más fácilmente.

Qué es optimización de precios

Cuando optimizar los precios de los productos en su tienda de comercio electrónico, confiar en el análisis de datos para entender mejor cómo sus clientes responderán a distintos precios y establecer los mejores precios para su negocio – basado en los objetivos de negocio generales.

Cuando el comercio electrónico era nuevo y fresco, los minoristas tuvieron que confiar en simples estrategias de precios como costo + estrategia o estrategias psicológicas como la potencia de nueve. Sin embargo, con los avances de la tecnología, los minoristas son capaces de predecir inteligentemente la demanda de un producto contra el punto de precio deseado.

Debido a esto, eres capaz de predecir qué impacto podrían tener sus campañas de marketing sobre sus ventas e ingresos, predecir el mejor punto para un producto de precio en cualquier momento o incluso cuánto debe vender un producto de si desea generar el flujo de ingresos deseada en un período de tiempo determinado.

Los propietarios de E-commerce pueden factor:

  1. Demanda local
  2. Demanda global
  3. Temporadas
  4. Costos de operación de negocio
  5. Objetivos de negocio
  6. Precios de competidores
  7. Tiempo en

Para establecer:

  1. El mejor precio inicial para establecer los productos con el fin de generar más ingresos y beneficios
  2. El mejor precio general para mantener sus productos en
  3. El mejor precio a sus productos basado en la voluntad de la gente a comprar

Un ejemplo de aprendizaje de máquina en el comercio electrónico

Así que hemos establecido que los algoritmos de aprendizaje de máquina recogen información y datos sobre las tendencias de precios. Cuando empiece a usar un sistema que aprende lo que está pasando en su tienda y más allá, usted tendrá acceso a una gran cantidad de información vital.

Vamos a ver como funciona esto en un ejemplo real.

Imaginar, por un momento, tienes una tienda online que vende camisetas. Usted quiere saber:

  1. Cuál es el mejor precio para la próxima temporada debería vender las camisetas en.

Usted ya ha experimentado una carga de competición, por lo que realmente necesita para su precio.

Recopilación de sus datos con el aprender de máquina

Primero, usted querrá dar los datos del algoritmo. Para ML aprender y adaptarse necesita algo para aprender de.

Usted podría ofrecer:

  • Datos de competidores
  • Datos transaccionales
  • Más allá de promociones
  • Inventario
  • Comentarios de clientes

Los datos que alimenta la tecnología dependerá de sus metas. Si tu objetivo es aumentar los precios, entonces absolutamente tendrá que ofrecer su datos transaccionales, así como datos del competidor, Si lo tienes.

Selección de objetivos

Antes de que el algoritmo puede hacer predicciones, necesita conocer los parámetros que ha establecido. Por ejemplo, Si sabes con certeza no quiere vender sus camisetas por menos de $5 puede establecer esta regla.

Estas reglas ayudan al algoritmo comprender su modelo de negocio mejor a la hora de aplicar los resultados de los datos que.

Una vez que sus metas se necesita para empezar a modelar los datos.

En este sentido, los datos que se recogieron el algoritmo se utilizan para crear modelos. Hay una gama de diferentes modelos que se pueden utilizar de regresión logística para MLG. Que usted utilice dependerá están lo complicado de sus datos.

Su sistema de aprendizaje de la máquina será capaz de utilizar estos modelos para asegurar que usted es capaz de rápidamente y intuitivo encontrar la información que necesaria basada en los datos anteriores.

Una vez que el sistema es entrenado, eres capaz de estimar precios inteligentes para nuevos productos. Ahora, Cuando se trata de responder a preguntas sobre su negocio de t-shirt, Usted está equipada con suficientes datos para apoyar sus ideas.

Reflexiones finales

Porque el precio es un aspecto tan crucial de cómo crece su negocio, es importante hacer las cosas bien. Hemos establecido que hay no único cuando se trata de estrategias de precios.

Esto es porque cada negocio tiene su propio conjunto de objetivos.

Y debido a la disminución de márgenes y el aumento de la competitividad cada día, proveedores de e-commerce se ven obligados a pensar rápido.

Es por ello que los dueños de almacén de pensamiento aplicación tecnología como aprendizaje dentro de sus ecosistemas e-commerce para decisiones exacta y con base en datos históricos reales de la máquina.

Con esto, usted podrá entender mejor cómo reaccionarán sus clientes a cada uno estrategia de precios decide implementar.

Qué es más, usted no necesita programar los modelos usted mismo. La belleza del aprendizaje automático es que la tecnología aprende patrones a partir de los datos y se adapta como resultado.

¿Ha comenzado a implementar el aprendizaje automático en su estrategia de optimización de precios?

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Comentarios

1 comentario

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Johan

Artículo muy interesante. Definitivamente es el futuro.


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