Различные исследования, проведённые за последние несколько месяцев, показывают, что поведение покупателей сильно поменялось за прошедший год, и эти изменения надолго останутся на рынке. Один из главных трендов этого года это желание клиентов сэкономить, поэтому основным фактором покупки является цена продукта. Что бы не ввязываться в ценовые войны и при этом не терять клиентов вместе с прибылью можно воспользоваться помощью искусственного интеллекта. Сегодня мы разберёмся, как он поможет вам мониторить конкурентов и регулировать ценообразование.
Значение гибкого ценообразования для бизнеса
С ростом конкуренции на рынке главным аргументом для совершения покупки является цена, а в случае с интернет торговлей, когда поиск товара с наименьшей стоимостью дело пары кликов, цена является ключевым фактором. Из-за этого магазин рискует попасть в бесконечную ценовую войну с конкурентами, которая может привести к значительным убыткам.
Скидки и акции давно стали нормой в розничной торговле, из-за этого владельцы магазинов находятся в непростой ситуации, как не потерять клиентов при повышении цен и при этом не обанкротиться их-за постоянных акций. Поэтому нужно хорошо подумать, перед тем, как ввязываться в ценовую войну и круговорот скидок. Тем более, в век информационных технологий можно найти более эффективные инструменты для регулирования ценовой политики.
Стремясь к балансу между оборотом и маржинальной прибылью всё больше и больше компаний приходят к пониманию значимости динамического образования цен и мониторинга рынка в реальном времени. Раньше, процесс динамического изменения цены с учётом множества факторов на рынке требовал относительно больших вычислительных мощностей и постоянного доступа к базам данных, что делало этот метод недоступным для среднего и малого сегментов рынка, только отраслевые гиганты могли использовать этот метод, но сейчас регулярный мониторинг цен доступен практически любой фирме по разумной цене. Маркетплейсы уже давно привыкли к ежедневной корректировке цен, а особо крупные игроки делают переоценку по несколько раз за час.
Однако прогресс не встал на месте, владельцам магазинов хочется устанавливать оптимальные цены, прежде чем потенциальный клиент зайдёт к ним на сайт. Это и становится главной задачей искусственного интеллекта на сегодняшний день – прогноз оптимальных цен в будущем.
Прогнозирование цен
Для предугадывания оптимальной цены используется машинное обучение и модель с рекомендациями по стоимости товаров. Ценообразование, основанное на машинном обучении, учитывает факторы сезона, активности конкурентов, эластичности и идругие внешние переменные, а так же прогнозирует оптимальную стоимость товаров при помощи законов спроса.
Например, стратегия для розничного магазина будет прогнозировать цену с учётом возможного спроса потенциальных клиентов, а стратегия для поставщиков будет прогнозировать уровень поставок также учитывая потребности конечных потребителей. Поэтому так важно отталкиваться от модели спроса, искусственный интеллект самостоятельно построит её, обучившись на входных данных.
Что умеет делать искусственный интеллект
• Выбирать среди возможных цен оптимальную для достижения ключевых показателей эффективности
• Находить зависимости между товарами
• Рассчитывать эластичность цены
• Адаптироваться к изменениям в спросе
• Переобучаться по свежим данным, улучшая качество прогнозов
Процесс настройки модели можно разделись на несколько этапов:
Определение цели
Задачей этого этапа является определение приоритетного параметра для улучшения, прибыль, оборот или объёмы продаж. Так же необходимо понять какими данными для анализа вы обладаете на данный момент и хватит ли их для первичного построения модели. После этого этапа можно начинать работать непосредственно с данными.
Сбор и валидация
Для функционирования системы, построенной на машинном обучении необходим массив входных данных для анализа и выявления зависимостей. Обычно для сбора достаточного количества информации у средней компании уходит до полутора лет, но при низком влиянии сезона на ценообразование и высоком товарообороте вы можете собрать входные данные за меньший срок. Качество данных напрямую зависит от того, как долго их собирали, поэтому с течением времени массив информации будет пополняться, а модель переучиваться и улучшать собственные результаты.
Обработка данных
Входные данные могут быть записаны в различном формате, они так же могут включать в себя ошибки или неполные сведения, поэтому после сбора их необходимо отсортировать и стандартизировать.
Обучение модели
Получив массив структурированных данных, вы можете начинать обучение модели, в результате будут найдены неочевидные зависимости, которые можно будет использовать в перерасчёте цены.
Тестирование модели
После обучения можно тестировать модель на качество расчётов. Для этого нужно загрузить в модель часть информации без результатов за недавний период, тогда можно будет сравнить результаты работы модели с актуальными ценами, чем выше будет схождение, тем успешнее прошло обучение. Такая проверка позволит начать работу с уже работающим решением, которое будет лишь улучшаться с течением времени.
Переобучение
В течении работы модель переобучается, основываясь на новых данных. Переобучение происходит постоянно с каждым изменением цен.
Сколько времени уйдёт на обучение модели и прогнозирование
Прогнозирование само по себе автоматизировано, вручную нужно лишь загрузить входные данные и сформировать конфигурационный файл. На первичное обучение модели в среднем отводится до 4 недель.
Дальше весь процесс переходит в автоматический режим. Подсчёт оптимальных цен может продлиться до нескольких дней, в зависимости от величины входных данных. Человек включается в процесс работы только на этапе просмотра результатов. Таким образом на первый цикл переоценки с помощью машинного обучения уйдёт примерно 1.5-2 месяца.