Нажмите ENTER, чтобы посмотреть результаты или нажмите ESC для отмены.

Машинное обучение в электронной коммерции: Как машина обучения поддерживает оптимизации цен

Ли вы под управлением установленным магазин или только начинаете, возможно вы рассматривали принятие машинного обучения в свой стек в электронной коммерции.

Машинное обучение является передовой технологией, которая обеспечивает множество преимуществ электронной коммерции владельцев.

В этой должности, Хотя, Мы собираемся обсудить как электронной коммерции магазинов можно использовать машинное обучение в рамках процесса оптимизации их ценообразования.

Вы узнаете:

  1. Почему продавцы бороться, чтобы установить правильный цены
  2. Какие обучения машина
  3. Что оптимизации цен Это
  4. Как сделать A / B Цена тестирование с машинного обучения
  5. Практический пример использования машинного обучения в рамках электронной коммерции

Почему борьба электронной коммерции продавцов установить правильный цены

Вы можете прочитать статьи о различных различные стратегии ценообразования и почему они так хорошо работали.

Теперь, что обычно происходит, Вы начнете читать о новой стратегии ценообразования и вы будете стремится реализовать его в ваш магазин прямо сейчас.

В конце концов, хотите такой же статье рассказывает о результатах, право?

Но то, что статьи не говоря уже о концепции, что каждый магазин имеет уникальные плюсы и минусы для конкретных стратегий ценообразования на основе их общих целей.

Например, Некоторые магазины электронной коммерции могут иметь стратегию, которая видит их пытается максимизировать прибыль, полученную на каждый продукт. Другие могут хотеть получить доступ к новому рынку или месту, и другим, возможно, потребуется увеличить их общую долю на рынке.

Независимо от цели вашего бизнеса, различные стратегии ценообразования будет работать. Однако, Лучший способ определить, какой из них подходит для вас, это использовать технологию машинного обучения.

При ценообразовании вашей продукции вы можете иметь различные вопросы, как:

  1. Если мы хотим увеличить объемы продаж, 35% в следующем месяце, какую цену мы должны установить нашу продукцию на
  2. Исходя из текущей рыночной активности, какая цена справедлива для этих продуктов

Для того, чтобы цена вашей продукции право, Вы должны иметь способ, чтобы иметь возможность ответить на эти вопросы с ответами, которые выходят за рамки просто предположения.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение является одним из видов искусственный интеллект. В его простейшей форме, Это метод, который используется для улучшения работы системы с течением времени на основе опыта.

Машинное обучение является передовой технологией, используемой в электронной коммерции, чтобы помочь вам узнать больше о процессах, которые у вас есть на месте.

Машинное обучение выходит за рамки обобщений, чтобы понять, что клиенты любят, что клиенты не любят и все между. Вы также можете использовать машинное обучение, чтобы лучше понять, как ваши клиенты могут понравиться информации, представляемой им.

Как это работает, тестирование и адаптация текущих процессов для создания и изучения моделей.

Он использует эти шаблоны, чтобы сделать умные, предсказания с данными о том, что лучше всего предпринять следующие шаги.

Медленно, но, конечно,, использование данных из собственного магазина, ваши собственные Посетители и ваши собственные клиенты, системы машинного обучения уточнить, как вы думаете о ценообразовании и адаптироваться в соответствии с клиентом под рукой.

В ценах, Специально, машинное обучение позволяет электронным розничным торговцам разрабатывать и создавать комплексные стратегии ценообразования для достижения желаемых результатов быстрее и без особых усилий.

Что такое оптимизация цен

Когда вы оптимизируете цены на продукты в вашем магазине электронной коммерции, you rely on data analysis to better understand how your customers will respond to different price points and establish the best prices for your businessbased on the overarching business goals.

When e-commerce was new and fresh, retailers had to rely on simple pricing strategies like cost + strategy or psychological strategies such as the power of nine. Однако, with technology advances, retailers are able to cleverly predict the demand for a product against the desired price point.

По этой причине, you’re able to predict what impact your marketing campaigns might have on your sales and revenue, predict the best price point for a product at any given time or even how much to sell a product for if you want to generate the desired revenue stream in a specific time period.

E-commerce owners can factor in:

  1. Local demand
  2. Global demand
  3. Seasons
  4. Business operating costs
  5. Business goals
  6. Competitors prices
  7. Weather

To establish:

  1. The best initial price to set products in order to generate the most revenue and profit
  2. The best overall price to keep your products at
  3. The best price to discount your products to based on people’s willingness to buy

An example of machine learning in e-commerce

So we’ve established that machine learning algorithms collect information and data regarding pricing trends. When you start using a system that learns what’s happening on your store and beyond, you’ll have access to a wealth of vital information.

Let’s see how this works in a real example.

Представьте себе, for a moment, you have an online store that sells t-shirts. You want to know:

  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

Первый, 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
  • Инвентаризация
  • Отзывы клиентов

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. Например, 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.

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

Заключительные мысли

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.

Что ’ с более, 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?

Оставить комментарий ниже.

Комментарии

1 комментарий

Аватар
Johan

Very interesting article. It is definitely the future.


Оставь коментарий