Tryck enter för att se resultat eller Avbryt.

Maskininlärning i E-handel: Hur maskin lärande stöder pris optimering

Om du kör en etablerad butik eller just har börjat, Du kanske har har övervägt att anta maskininlärning i traven e-handel.

Machine learning är en avancerad teknik som tillhandahåller e-handel ägare med en mängd fördelar.

I det här inlägget, men, Vi kommer att reflektera över hur e-handel butiker kan utnyttja maskininlärning inom deras prissättning optimeringsprocessen.

Du lär dig:

  1. Varför leverantörer kämpar att sätta rätt pris
  2. Vilken machine learning är
  3. Vad pris optimering är
  4. Hur man göra A / B pris testning med machine learning
  5. Ett praktiskt exempel av machine learning inom e-handel

Varför e-handel leverantörer kämpar att sätta rätt pris

Du kan läsa artiklar om olika olika prisstrategier och varför de fungerar så bra.

Nu, vad som oftast händer är, du börjar läsa om en ny prisstrategi och du kan gärna implementera den i din butik direkt.

Trots allt, du vill ha samma typ av resultat som artikeln talar om, höger?

Men vad artiklarna inte nämner är konceptet att varje butik har unika fördelar och nackdelar för specifika prisstrategier baserat på deras övergripande mål.

Till exempel, vissa e-handel butiker kan ha en strategi som ser dem försöker maximera vinsten fick på varje produkt. Andra kanske vill komma åt en ny marknad eller läge och andra behöva öka sin totala marknadsandel.

Oavsett syftet med din verksamhet, olika prissättning strategier fungerar. Men, det bästa sättet att avgöra vilken som är rätt för dig är att använda maskinen lärande teknik.

När priser dina produkter som du kan ha som olika frågor:

  1. Om vi vill öka försäljningen av 35% i nästa månad, vilket pris ska vi ställa in våra produkter på
  2. Baserat på den aktuella marknad verksamheten, vilket pris är rättvist för dessa produkter

För att priset din produkter rätt, Du måste ha ett sätt för att kunna besvara dessa frågor med svar som går utöver bara antaganden.

Vad är machine learning

Machine learning är en typ av artificiell intelligens. Det är i enklaste form, Det är en metod som du använder för att förbättra ett system presterar över tid baserat på erfarenhet.

Machine learning är en avancerad teknik som används inom e-handel för att hjälpa dig att lära dig mer om de processer som du har på plats.

Maskininlärning går utöver generaliseringar att förstå vad kunder gillar, vad kunder tycker och allt däremellan. Du kan också använda maskininlärning att bättre förstå hur dina kunder kanske gillar information som presenteras för dem.

Hur det fungerar är genom att testa och anpassa din nuvarande processer för att upprätta och lära sig mönster.

Den använder dessa mönster för att göra smart, data-backed förutsägelser om vad de bästa nästa steg är.

Långsamt, men säkert, med data från din egen butik, din egen besökare och dina egna kunder, Machine learning-system förfina det sätt du tycker om prissättning och anpassa för att passa kunden till hands.

I prissättning, specifikt, maskininlärning tillåter e-handlarna att utveckla och skapa komplexa prissättning strategier för att uppnå sina önskade resultat snabbare och mer smidigt.

Vad är pris optimering

När du optimerar priserna på produkterna på din e-handelsbutik, Du är beroende av dataanalys att bättre förstå hur dina kunder kommer att svara på olika prisklasser och upprätta de bästa priserna för din verksamhet – baserat på de övergripande affärsmålen.

När e-handel var nytt och fräscht, återförsäljare tvingats förlita sig på enkla prissättning strategier som kostnad + strategi eller psykologiska strategier såsom kraften i nio. Men, med tekniska framsteg, detaljister är skickligt förutse efterfrågan på en produkt mot önskat pris punkt.

På grund av detta, Du kan förutsäga vilka effekter dina marknadsföringskampanjer kan ha på din försäljning och intäkter, förutsäga bäst priset för en produkt i taget eller ens hur mycket att sälja en produkt för om du vill generera de önskade intäkter under en viss tidsperiod.

E-handel ägare kan faktor i:

  1. Lokala efterfrågan
  2. Globala efterfrågan
  3. Säsonger
  4. Business driftskostnader
  5. Affärsmål
  6. Konkurrenternas priser
  7. Väder

Att upprätta:

  1. Det bästa ursprungliga priset att ställa produkter för att generera de intäkter och vinst
  2. Bästa totalpriset att hålla dina produkter på
  3. Bästa pris till rabatt baserat på människors vilja att köp av dina produkter

Ett exempel på maskininlärning i e-handel

Så har vi konstaterat att maskinen algoritmer samlar in information och uppgifter om prissättning trender. När du börjar använda ett system som lär sig vad som händer på din butik och bortom, you’ll have access to a wealth of vital information.

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

Föreställ dig, 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

Första, 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
  • Inventering
  • Kundrecensioner

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. Till exempel, 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.

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

Avslutande tankar

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.

Vad är mer, 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?

Lämna en kommentar nedan.

Kommentarer

1 Kommentar

Avatar
Johan

Very interesting article. It is definitely the future.


Lämna en kommentar