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, har du tillgång till en mängd viktig information.

Låt oss se hur detta fungerar i ett verkligt exempel.

Föreställ dig, för ett ögonblick, du har en onlinebutik som säljer t-shirts. Vill du veta:

  1. Vad är det bästa priset för nästa säsong jag borde sälja t-shirts på.

Du har redan upplevt en massa konkurrens, så du verkligen behöver spika din prissättning.

Samla in din data med machine learning

Första, du vill ge algoritm data. För ML att lära sig och anpassa behöver den något att lära från.

Du kan erbjuda:

  • Konkurrenternas prissättning data
  • Transaktionsdata
  • Tidigare kampanjer
  • Inventering
  • Kundrecensioner

De data som du matar tekniken beror på dina mål. Om ditt mål är att höja priserna, absolut måste du erbjuda upp din transaktionsdata samt konkurrent data, Om du har det.

Plocka mål

Innan algoritmen kan göra förutsägelser, Det behöver veta de parametrar du har angett. Till exempel, Om du vet för vissa du vill inte sälja dina t-shirts för mindre än $5 Du kan ange denna regel.

Dessa regler hjälper algoritmen som förstår din affärsmodell som är bättre när det gäller att tillämpa resultaten av data.

När ditt mål sätts behöver du börja modellera data.

I denna mening, algoritmen har tidigare insamlade data används för att skapa modeller. Det finns en rad olika modeller som kan användas från logistisk regression till GLMs. Den som du använder beror på hur komplicerad din data är.

Din machine learning-systemet kommer att kunna utnyttja dessa modeller för att säkerställa att du har möjlighet att snabbt och intuitivt hitta den information du behöver baserat på tidigare data.

När ditt system är utbildad, Du kan uppskatta smart priser för nya produkter. Nu, När det gäller att svara på frågor om din t-shirt-verksamhet, Du är utrustade med tillräckligt med data för att stödja dina idéer.

Avslutande tankar

Eftersom prissättningen är en så viktig aspekt av hur ditt företag växer, Det är viktigt att få det rätt. Vi har konstaterat att det inte passar alla när det gäller prissättning strategier.

Detta beror på att varje verksamhet har sin egen unika uppsättning av mål.

Och på grund av sjunkande marginaler och ökad konkurrenskraft varje dag, e-handel leverantörer tvingas tänka snabbt.

Det är därför nytänkande butiksägare implementera teknik som maskininlärning inom deras e-handel ekosystem att säkerställa beslut är korrekta och baseras på verkliga historiska data.

Med detta, du kommer att kunna bättre förstå hur dina kunder kommer att reagera på varje prisstrategi du bestämmer dig att genomföra.

Vad är mer, du behöver inte programmera modeller själv. Skönheten av machine learning är att tekniken lär sig mönster från data och anpassar sig därför.

Du har börjat genomföra maskininlärning i din prissättning optimeringsstrategi?

Lämna en kommentar nedan.

Kommentarer

1 Kommentar

Avatar
Johan

Mycket intressant artikel. Det är definitivt framtiden.


Lämna en kommentar