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Machine Learning en Commerce électronique: Comment Machine optimisation de prix de Supports d’apprentissage

Que vous soyez en cours d’exécution un magasin établi ou à ses débuts, vous pouvez avez ont considéré l’adoption d’apprentissage automatique dans votre pile de commerce électronique.

Apprentissage automatique est une technologie de pointe qui fournit les propriétaires de site e-commerce avec une multitude de prestations.

Dans ce post, Bien que, Nous allons réfléchir à comment les magasins de commerce électronique peuvent utiliser apprentissage automatique au sein de leur processus d’optimisation de prix.

Vous apprendrez:

  1. Pourquoi les vendeurs luttent pour définir les bons prix
  2. Quel apprentissage automatique est
  3. Ce qui optimisation de prix est
  4. Comment do A / B prix stable avec apprentissage automatique
  5. Un exemple concret de l’apprentissage de la machine dans le commerce électronique

Pourquoi les fournisseurs de commerce électronique luttent pour définir les bons prix

Vous pouvez lire des articles sur différentes stratégies de tarification différentes et pourquoi ils fonctionnent très bien.

Maintenant, ce qui se passe habituellement est, vous allez commencer la lecture sur une nouvelle stratégie de prix et vous serez désireux de l’appliquer immédiatement dans votre magasin.

Après tout, vous voulez le même genre de résultats, l’article parle, droit?

But what the articles don’t mention is the concept that each store has unique pros and cons for specific pricing strategies based on their overall objectives.

Par exemple, some e-commerce stores might have a strategy that sees them trying to maximize the profit gained on each product. Others might want to access a new market or location and others might need to increase their overall market share.

Whatever the aim of your business, different pricing strategies will work. Cependant, the best way to ascertain which one is right for you is to use machine learning technology.

When pricing your products you might have various questions like:

  1. If we want to increase sales by 35% in the next month, what price should we set our products at
  2. Based on the current market activity, what price is fair for these products

Pour vos produits de prix droite, vous devez avoir un moyen d’être en mesure de répondre à ces questions avec des réponses qui vont au-delà de simplement des hypothèses.

Ce qui est apprentissage automatique

Apprentissage automatique est un type de intelligence artificielle. En c’est la forme la plus simple, C’est une méthode utilisée pour améliorer la façon dont un système effectue au fil du temps, basé sur l’expérience.

Apprentissage automatique est une technologie de pointe utilisée dans le commerce électronique pour vous aider à en savoir plus sur les processus en place.

Apprentissage automatique va au-delà des généralisations à comprendre ce que les clients aiment, ce qui n’aiment pas les visiteurs et tout le reste. Vous pouvez également utiliser la machine à apprendre à mieux comprendre comment vos clients pourraient aimer informationnelle pour eux.

La façon dont cela fonctionne est en test et en adaptant vos processus actuels afin d’établir et d’apprendre des modèles.

Il utilise ces modèles pour rendre intelligent, les données sauvegardées prédictions sur ce que sont les meilleures prochaines étapes.

Lentement, mais sûrement, en utilisant les données de votre propre magasin, vos visiteurs et vos clients, systèmes d’apprentissage machine à peaufiner la façon de penser sur la tarification et s’adapter en fonction de la clientèle à portée de main.

Dans le prix, plus précisément, apprentissage automatique permet aux e-commerçants à développer et à créer des stratégies de prix complexes pour atteindre les résultats souhaités plus rapidement et plus facilement.

Quel est l’optimisation de prix

Lorsque vous optimisez le prix des produits sur votre boutique e-commerce, vous comptez sur l’analyse des données afin de mieux comprendre comment vos clients répondra à différents prix et établir le meilleur prix pour votre entreprise – basé sur les objectifs globaux des entreprises.

Quand le commerce électronique était neuve et fraîche, détaillants devaient compter sur les stratégies de prix simples comme coût + stratégie ou stratégies psychologiques tels que la puissance de neuf. Cependant, avec les progrès de la technologie, les détaillants sont habilement prédire la demande pour un produit contre le point de prix souhaité.

Pour cette raison, vous êtes en mesure de prédire quel impact à vos campagnes de marketing pourraient avoir sur vos ventes et revenus, prévoir le meilleur prix pour un produit à un moment donné ou même combien de vendre un produit pour si vous souhaitez générer le flux de recettes désiré dans un laps de temps donné.

Les propriétaires de site e-commerce peuvent prendre en:

  1. Demande locale
  2. Demande mondiale
  3. Saisons
  4. Coûts d’exploitation des entreprises
  5. Objectifs de l’entreprise
  6. Prix des concurrents
  7. Météo

D’établir:

  1. Le meilleur prix initial pour définir les produits afin de générer le plus de revenus et de profits
  2. Le meilleur prix global pour garder vos produits à
  3. Le meilleur prix pour actualiser vos produits basée sur la volonté populaire d’acheter

Un exemple de l’apprentissage de la machine dans le commerce électronique

Donc, nous avons établi qu’algorithmes d’apprentissage machine à recueillent des informations et données relatives aux tendances de prix. Si vous utilisez un système qui apprend ce qui se passe sur votre magasin et au-delà, vous aurez accès à une multitude d’informations vitales.

Nous allons voir comment cela fonctionne dans un exemple réel.

Imaginez, pour un moment, vous avez une boutique en ligne qui vend des t-shirts. Vous voulez savoir:

  1. What’s the best price for next season I should sell the t-shirts at.

You’ve already experienced a load of competition, so you really need to nail your pricing.

Gathering your data with machine learning

Première, you’ll want to give the algorithm data. In order for ML to learn and adapt it needs something to learn from.

You could offer:

  • Competitors pricing data
  • Transactional data
  • Past promotions
  • Inventaire
  • Commentaires des internautes

The data you feed the technology will depend on your goals. If your goal is to increase prices, then you’ll absolutely have to offer up your transactional data as well as competitor data, if you have it.

Picking goals

Before the algorithm can make predictions, it needs to know the parameters you’ve set. Par exemple, if you know for certain you do not want to sell your t-shirts for less than $5 you can set this rule.

These rules help the algorithm understand your business model better when it comes to applying the results of data to it.

Once your goals are set you need to start modelling the data.

En ce sens, the data the algorithm has previously collected is used to create models. There is a range of different models that can be used from logistic regression to GLMs. The one you use will depend on how complicated your data is.

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. Maintenant, when it comes to answering questions about your t-shirt business, you’re equipped with enough data to support your ideas.

Réflexions finales

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.

Quoi de plus, 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?

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Commentaires

1 commentaire

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Johan

Very interesting article. It is definitely the future.


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