Trykk enter for å se resultater eller esc for å avbryte.

Maskinlæring i E-handel: Hvordan maskin lære støtter pris optimalisering

Om du kjører en etablert butikken eller bare starte opp, kanskje youve har vurdert vedta maskinlæring i stabelen din e-handel.

Maskinlæring er en avansert teknologi som gir e-handel eiere en mengde fordeler.

I dette innlegget, skjønt, Vi skal reflektere over hvordan e-handel butikker kan benytte maskinlæring innenfor deres priser optimaliseringsprosessen.

Du lærer:

  1. Hvorfor leverandører sliter med å sette de riktige prisene
  2. Hva maskinlæring er
  3. hva pris optimalisering er
  4. Hvordan gjøre A / B pris testing med maskinlæring
  5. Et praktisk eksempel på maskinlæring innen e-handel

Hvorfor e-handelsselskap leverandører sliter med å sette de riktige prisene

Du kan lese artikler om ulike andre prisstrategier og hvorfor de fungerer så bra.

Nå, Hva skjer vanligvis, du begynner å lese om en ny prisstrategi og du vil være opptatt av å implementere det inn i butikken din umiddelbart.

når alt kommer til alt, du vil like resultater artikkelen snakker om, høyre?

Men hva artiklene ikke nevner er konseptet at hver butikk har unike fordeler og ulemper for bestemte prisstrategier basert på deres total målsettinger.

For eksempel, noen e-handel butikker kan ha en strategi som ser dem prøver å maksimere fortjenesten på hvert produkt. Andre vil kanskje til et nytt marked eller plassering og andre må øke sin samlede markedsandel.

Uansett formålet med virksomheten din, andre prisstrategier fungerer. Men, den beste måten å finne ut hvilken som er riktig for deg er å bruke maskinen learning-teknologien.

Når priser produkter du kan ha som ulike spørsmål:

  1. Hvis vi skal øke salget av 35% i neste måned, hvilken pris bør vi bruke våre produkter
  2. Basert på det gjeldende markedsaktivitet, hvilken pris er rimelig for disse produktene

For til prisen produkter riktig, du må ha en måte å kunne svare på disse spørsmålene med svar som går utover bare forutsetninger.

Hva er maskinlæring

Maskinlæring er en type kunstig intelligens. Det er enkleste form, Det er en metode som du bruker til å forbedre måten et system utfører over tid basert på erfaring.

Maskinlæring er en avansert teknologi som brukes innen e-handel å lære mer om prosessene du har på plass.

Maskinlæring går utover generaliseringer å forstå hva kunder som, hva kundene ikke liker, og alt i mellom. Du kan også bruke maskinen lære å forstå hvordan kundene kan ha informasjon presenteres for dem..

Måten det fungerer er testing og tilpasse din nåværende prosesser å etablere og lære mønstre.

Den bruker disse mønstrene for å gjøre smarte, data-støttet spådommer om hva de beste neste trinnene.

Sakte, men sikkert, bruke data fra din egen butikk, din egen besøkende og dine egne kunder, maskinen læringssystemer forbedre måten du tenker om priser og tilpasse til kunden for hånden.

I prissetting, spesielt, maskinlæring lar e-detaljister å utvikle og skape komplekse prissetting strategier for å oppnå ønskede resultatene raskere og mer uanstrengt.

Hva er prisen optimalisering

Når du optimaliserer prisene på produktene på e-handel butikken, du er avhengig av dataanalyse å bedre forstå hvordan kundene vil svare på ulike prisområdene og etablere de beste prisene for din bedrift – basert på de overordnede forretningsmålene.

Når netthandel ble nytt og friskt, forhandlere måtte stole på enkel prisstrategier som kostnader + strategi eller psykologiske strategier som kraften i ni. Men, med teknologiutviklingen, forhandlere er kjøpedyktig smart forutsi etterspørselen etter et produkt mot ønsket prisen punktet.

Derfor, du er kjøpedyktig forutsi hvilken innvirkning markedsføringskampanjer kan ha på salg og inntekter, forutsi best pris punkt for et produkt til enhver tid eller selv hvor mye å selge et produkt for hvis du vil generere den ønskede inntektsstrøm i en bestemt tidsperiode.

E-handel eiere kan faktor i:

  1. Lokal etterspørsel
  2. Globale etterspørselen
  3. Sesonger
  4. Business driftskostnader
  5. Forretningsmål
  6. Konkurrenter priser
  7. Vær

Å etablere:

  1. Beste innledende pris sette produkter for å generere mest mulig inntekter og profitt
  2. Den beste samlede prisen å holde hjemmet ditt
  3. Den beste prisen til rabatt produkter basert på folks villighet til å kjøpe

Et eksempel på maskinlæring i e-handel

Så har vi etablert at maskinlæring algoritmer samle informasjon og data om priser trender. Når du begynner å bruke et system som lærer hva som skjer på butikken og utenfor, du får tilgang til et vell av viktig informasjon.

La oss se hvordan dette fungerer i et reelt eksempel.

Tenk, et øyeblikk, du har en nettbutikk som selger t-skjorter. Du vil vite:

  1. Hva er den beste prisen for neste sesong jeg bør selge t-skjorter på.

Du har allerede opplevd en last av konkurranse, så du virkelig trenger å spikre din priser.

Samle dataene med maskinlæring

Første, du skal gi algoritmen dataene. For at ML lære og tilpasse trenger den noe å lære fra.

Du kan tilby:

  • Konkurrenter priser data
  • Transaksjonsdata
  • Tidligere kampanjer
  • Lager
  • Produktanmeldelser

Dataene du mate teknologien vil avhenge av dine mål. Hvis målet ditt er å øke prisene, så må du absolutt gi opp din transaksjonsdata samt konkurrent data, Hvis du har.

Plukke mål

Før algoritmen kan spå, Det må kjenne parameterne du har angitt. For eksempel, Hvis du vet sikkert du ønsker ikke å selge din t-skjorter for mindre enn $5 Du kan angi denne regelen.

Disse reglene hjelper algoritmen forstå din forretningsmodell som er bedre når det gjelder gjelder det resultatene av data.

Når dine mål er satt trenger du å starte modellering dataene.

I denne forstand, algoritmen har tidligere innsamlede data brukes til å lage modeller. Det er en rekke forskjellige modeller som kan brukes fra logistisk regresjon til GLMs. Avataren du vil avhenge av hvor komplisert dataene er.

Maskinen lære systemet vil kunne bruke disse modellene for å sikre at du er kjøpedyktig raskt og intuitivt finne informasjonen du trenger basert på tidligere data.

Når systemet er, du klarer å anslå smart priser for nye produkter. Nå, Når det gjelder spørsmål om bedriften t-skjorte, du er utstyrt med nok data til å støtte dine ideer.

Avsluttende tanker

Fordi prisen er et viktig aspekt av hvordan bedriften vokser, Det er viktig å få det riktig. Vi har etablert at det er ikke en størrelse passer alle når det gjelder prissetting strategier.

Dette er fordi hver har sin egen unike sett av mål.

Og vil redusere margene og økt konkurransekraft hver dag, e-handelsselskap leverandører er tvunget til å tenke raskt.

Derfor framtidsrettet butikkeiere implementere teknologi som maskinen læring i sine e-handel økosystemer å sikre beslutninger er nøyaktig og basert på reelle historiske data.

Med dette, du vil kunne forstå hvordan kundene vil reagere på hver prisstrategi du velger å implementere.

Hva mer, du trenger ikke å programmere modellene selv. Skjønnheten av maskinlæring er at teknologien lærer mønstre fra data og tilpasser seg resultatet.

Du har begynt implementere maskinlæring i Optimaliseringsstrategien din priser?

Avreise en bemerkning neden.

Kommentarer

1 Kommentar

Avatar
Johan

Meget interessant artikkel. Det er definitivt fremtiden.


Legg igjen en kommentar