Druk op enter om de resultaten te tonen of ESC om te annuleren.

Machine Learning in E-Commerce: Hoe Machine leren ondersteunt prijs optimalisatie

Of u nu een gevestigde winkel uitgevoerd of net beginnen, je hebt misschien hebben beschouwd als goedkeuring van machinaal leren op uw e-commerce-stack.

Machinaal leren is een geavanceerde technologie waarmee eigenaren van e-commerce met een schat aan voordelen.

In deze post, Hoewel, We gonna overdenkt hoe e-commerce winkels machinaal leren binnen hun prijzen optimalisatieproces kunnen gebruiken.

U leert:

  1. Waarom leveranciers worstelen om in te stellen van de juiste prijzen
  2. Wat machinaal leren is
  3. Wat prijs optimalisatie is
  4. Hoe te doen A / B prijs testen met machinaal leren
  5. Een praktisch voorbeeld van machinaal leren binnen e-commerce

Waarom e-commerce leveranciers worstelen om in te stellen van de juiste prijzen

Je net het lezen van artikelen over diverse verschillende prijsstrategieën en waarom ze zo goed werken.

Nu, wat meestal gebeurt, u zult lezen over een nieuwe prijsstrategie beginnen en u zult enthousiast zijn om het te implementeren in uw winkel meteen.

Eindelijk, u wilt de zelfde soort resultaten het artikel spreekt over, rechts?

Maar wat de artikelen niet vermelden is het concept dat elke winkel heeft unieke voor- en nadelen voor specifieke prijsstrategieën op basis van hun algemene doelstellingen.

Bijvoorbeeld, Sommige e-commerce winkels wellicht een strategie die ze proberen te maximaliseren van de winst opgedaan op elk product ziet. Anderen zou willen toegang tot een nieuwe markt of locatie en anderen wellicht hun totale marktaandeel te verhogen.

Ongeacht het doel van uw bedrijf, verschillende prijsstrategieën zullen werken. Echter, de beste manier om na te gaan welke is geschikt voor u is het gebruik van machine learning technologie.

Wanneer de prijzen van uw producten die u wellicht als verschillende vragen:

  1. Als we willen omzetstijging door 35% in de komende maand, welke prijs moeten we onze producten op ingesteld
  2. Gebaseerd op de huidige markt activiteit, welke prijs is eerlijk voor deze producten

Om de juiste prijs van uw producten, je moet een manier om het antwoord op deze vragen met antwoorden die verder gaan dan gewoon aannames te kunnen.

Wat is machinaal leren

Machinaal leren is een soort kunstmatige intelligentie. In zijn eenvoudigste vorm, het is een methode die u gebruikt voor het verbeteren van de manier waarop die een systeem presteert, maar na verloop van tijd op basis van ervaring.

Machinaal leren is een geavanceerde technologie binnen e-commerce kunt u meer informatie over de processen die u hebt gebruikt.

Machinaal leren overstijgt generalisaties te begrijpen wat klanten willen, Wat klanten niet willen, en alles daartussenin. U kunt ook machine leren om beter te begrijpen hoe uw klanten informatie gepresenteerd aan hen zou willen gebruiken.

De manier waarop die het werkt is door testen en aanpassing van uw huidige processen om te stellen en te leren van patronen.

Het maakt gebruik van deze patronen om slimme, gegevens-backed voorspellingen over wat de beste volgende stappen.

Langzaam, maar zeker, met behulp van gegevens uit uw eigen winkel, uw eigen bezoekers en uw eigen klanten, machine learningsystemen verfijnen de manier waarop u denkt over prijsstelling en aan te passen aan de klant bij de hand te passen.

In de prijzen, specifiek, machinaal leren kunt e-detailhandelaren te ontwikkelen en maken van complexe prijsstrategieën voor hun gewenste resultaten sneller en meer moeiteloos.

Wat is de prijs optimization

Wanneer u het optimaliseren van de prijzen van de producten in uw e-commerce-webwinkel, u vertrouwen op data-analyse om beter te begrijpen hoe uw klanten zal reageren op verschillende prijspunten en de beste prijzen voor uw bedrijf vestigen – op basis van de overkoepelende bedrijfsdoelstellingen.

Wanneer e-commerce was nieuw en fris, detailhandelaren moesten vertrouwen op eenvoudige prijsstrategieën zoals kosten + strategie of psychologische strategieën zoals de macht van negen. Echter, met de technologische vooruitgang, retailers zijn kunnen de vraag naar een product tegen het gewenste prijspunt slim te voorspellen.

Hierdoor, je bent in staat om te voorspellen welke gevolgen uw marketing campagnes zou kunnen op uw verkoop en inkomsten hebben, de beste prijs voor een product op een bepaald moment of zelfs te voorspellen hoeveel een product te verkopen voor als u wilt de gewenste inkomstenstroom genereren in een bepaalde periode.

E-commerce eigenaren kunnen factor in:

  1. Lokale vraag
  2. Mondiale vraag
  3. Seizoenen
  4. Operationele bedrijfskosten
  5. Bedrijfsdoelen
  6. Prijzen van de concurrenten
  7. Weer

Om vast te stellen:

  1. De beste eerste prijs instellen van producten om te genereren de meeste inkomsten en winst
  2. De beste algehele prijs om uw producten bij te houden
  3. De beste prijs korting van uw producten aan op basis van people's bereidheid om te kopen

Een voorbeeld van machinaal leren in e-commerce

Dus hebben we vastgesteld dat machine leren algoritmen informatie en gegevens met betrekking tot de prijsstelling trends verzamelen. Wanneer u start met behulp van een systeem leert dat wat er gebeurt in je webwinkel en daarbuiten, hebt u toegang tot een schat aan vitale informatie.

Laten we eens kijken hoe dit werkt in een echt voorbeeld.

Stel je voor, voor een moment, hebt u een online winkel die t-shirts verkoopt. U wilt weten:

  1. Wat is de beste prijs voor volgend seizoen moet ik de t-shirts op verkopen.

Je hebt al ervaren een belasting van competitie, dus je echt nodig hebt om spijker uw prijzen.

Verzamelen van uw gegevens met machinaal leren

Eerste, u zult willen geven van de gegevens van het algoritme. ML om te leren en aan te passen om er iets van leren.

Je zou kunnen bieden:

  • Concurrenten prijzen van gegevens
  • Transactionele gegevens
  • Verleden promoties
  • Inventaris
  • Recensies van klanten

De gegevens die u voeden de technologie zal afhangen van uw doelen. Als uw doel is het verhogen van prijzen, dan zult u absoluut moet bieden tot uw transactionele gegevens evenals concurrentgegevens, Als je het hebt.

Plukken van de doelen

Voordat het algoritme voorspellingen kunt maken, het moet weten van de parameters die u hebt ingesteld. Bijvoorbeeld, Als u zeker weet u niet wenst te verkopen uw t-shirts voor minder dan $5 u kunt deze regel instellen.

Deze regels helpen het algoritme begrijpen van uw businessmodel beter als het gaat om de resultaten van gegevens toe te passen.

Zodra uw doelen zijn ingesteld moet u starten modellering van de gegevens.

In deze zin, het algoritme heeft eerder verzamelde gegevens wordt gebruikt om modellen te maken. Er is een scala van verschillende modellen die kunnen worden gebruikt van logistische regressie naar GLMs. De account die u gebruikt zal afhangen van hoe ingewikkeld uw gegevens is.

Uw machine leren systeem zal kunnen gebruik maken van deze modellen om ervoor te zorgen dat je in staat om snel en intuïtief vinden de informatie die u nodig hebt op basis van eerdere gegevens.

Zodra uw systeem is opgeleid, je bent in staat om te schatten van slim prijzen voor nieuwe producten. Nu, Als het gaat om het beantwoorden van vragen over uw t-shirt bedrijf, je uitgerust met voldoende gegevens ter ondersteuning van uw ideeën.

Definitieve gedachten

Omdat de prijzen is dit een cruciaal aspect van hoe uw bedrijf groeit, het is belangrijk om het juiste. We hebben vastgesteld dat er geen "one-size-fits-all" als het gaat om prijsstrategieën.

Dit komt omdat elk bedrijf zijn eigen unieke set van doelen heeft.

En dalende marges en een groter concurrentievermogen elke dag, e-commerce leveranciers worden gedwongen te denken snel.

Dat is waarom voorwaarts-nadenkend winkeliers technologie zoals machine leren binnen hun e-commerce-ecosystemen te waarborgen besluiten zijn nauwkeurig en gebaseerd op echte historische gegevens implementeren.

Met dit, kun je beter te begrijpen hoe uw klanten zal reageren op elk prijsstrategie u besluit te voeren.

Wat is meer, u hoeft niet om de modellen zelf te programmeren. De schoonheid van machinaal leren is dat de technologie patronen van gegevens leert en zich daardoor past.

U hebben begon de uitvoering van machinaal leren in uw prijsstrategie optimalisatie?

Verlaat een commentaar hieronder.

Reacties

1 Reactie

Avatar
Johan

Zeer interessant artikel. Het is zeker de toekomst.


Laat een reactie achter