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, Вы полагаться на анализ данных, чтобы лучше понять, как ваши клиенты будут реагировать на различных ценовых точек и устанавливать лучшие цены для вашего бизнеса – на основании общих бизнес-целей.

Когда электронной коммерции был новым и свежим, Розничные торговцы вынуждены полагаться на простой стратегии ценообразования как стоимость + стратегия или психологической стратегии, такие как сила девяти. Однако, с технологические достижения, Розничные торговцы имеют возможность ловко прогнозировать спрос на продукт против желаемого цена точки.

По этой причине, Вы в состоянии предсказать, какие последствия маркетинговых кампаний может иметь на ваших продаж и доходов, предсказать лучшие цена точкой для продукта в любой момент времени или даже сколько продать продукт для, если вы хотите создать поток желаемых доходов в определенный период времени.

Е-коммерция владельцы могут сфакторизовать:

  1. Местный спрос
  2. Глобальный спрос
  3. Сезоны
  4. Бизнес эксплуатационные расходы
  5. Бизнес-цели
  6. Цены конкурентов
  7. Погода

Чтобы установить:

  1. Лучшая начальная цена для установки продуктов с целью создания наиболее доходов и прибыли
  2. Лучший общий Цена держать ваши продукты на
  3. Лучшая цена на ваши товары на основе готовность людей купить акции

Пример машинного обучения в электронной коммерции

Поэтому мы установили, что алгоритмы машинного обучения собрать информацию и данные относительно тенденций ценообразования. Когда вы начинаете использовать систему, которая узнает, что происходит на вашем магазине и за его пределами, Вы будете иметь доступ к богатству жизненно важной информации.

Давайте посмотрим, как это работает в реальный пример.

Представьте себе, на мгновение, у вас есть Интернет-магазин, который продает футболки. Вы хотите знать:

  1. Что такое Лучшая цена на следующий сезон я должен продавать футболки на.

Вы уже опытный нагрузки конкурса, так что вам действительно нужно ногтей ваши цены.

Сбор данных с машинного обучения

Первый, Вы хотите дать алгоритм данные. МЛ учиться и адаптироваться он должен что-то узнать от.

Вы могли бы предложить:

  • Конкуренты, данные о ценах
  • Данные транзакций
  • Прошлое акции
  • Инвентаризация
  • Отзывы клиентов

Вы технологии каналов данных будет зависеть от ваших целей. Если ваша цель состоит в увеличении цены, Затем вы будете абсолютно должны предложить вверх ваши данные транзакций, а также конкурента данных, Если у вас есть.

Выбор цели

Прежде чем алгоритм можно сделать прогнозы, Он должен знать которое вы установили параметры. Например, Если вы знаете, для некоторых вы не хотите продать ваши футболки для менее $5 можно задать это правило.

Эти правила помогают понять ваш бизнес-модель лучше, когда дело доходит до применения результатов данных к нему алгоритм.

После того, как ваши цели вам нужно начать моделирования данных.

В этом смысле, данные, ранее собранные алгоритм используется для создания моделей. Существует широкий спектр различных моделей, которые могут быть использованы с логистической регрессии для GLMs. Тот, который вы используете будет зависеть как сложных данных.

Ваша машина обучения система будет в состоянии использовать эти модели для обеспечения, что вы сможете быстро и интуитивно найти интересующую вас информацию на основе предыдущих данных.

Как только ваша система является обучение, Вы сможете оценить смарт-цены для новых продуктов. Теперь, когда дело доходит до ответа на вопросы о вашем бизнесе футболку, Вы будете оснащены достаточно данных для поддержки ваших идей.

Заключительные мысли

Потому что ценообразования является таким важным аспектом как ваш бизнес растет, важно получить это право. Мы установили, что есть нет универсального когда речь заходит о стратегии ценообразования.

Это потому, что каждый бизнес имеет свой собственный уникальный набор целей.

И из-за уменьшения прибыли и повышения конкурентоспособности каждый день, электронной коммерции продавцов вынуждены думать быстро.

Вот почему владельцы магазинов вперед мышление реализовать технологию как машинного обучения в рамках их электронной коммерции экосистемы для обеспечения решения являются точной и основаны на реальных исторических данных.

С этим, Вы сможете лучше понять, как ваши клиенты будут реагировать на каждый ценовая стратегия Вы решили реализовать.

Что ’ с более, Вам не нужно моделей программ. Красота машинного обучения, что технология узнает, шаблонов данных и адаптируется в результате.

Вы начали осуществление машинного обучения в вашу ценовую стратегию оптимизации?

Оставить комментарий ниже.

Комментарии

1 комментарий

Аватар
Йохан

Очень интересная статья. Это, безусловно, будущее.


Оставь коментарий