Благодаря ML-модели для оптимизации ценообразования Insight AI сумела увеличить прибыль на 22%
Какую проблему решает ML-модель для оптимизации ценообразования?
Оптимизация цен, позволяющая максимизировать прибыль и поощрять клиентов покупать, всегда была проблемой для розничных продавцов. Для оптимизации цен ритейлеры обычно используют традиционные методы. Вначале специалисты вручную анализируют данные о клиентах и рынке, затем менеджеры по ценообразованию с помощью простых математических моделей (линейной регрессии и др.), рассчитывают, как изменения цен повлияют на размер прибыли и готовность клиентов платить.
Этот процесс требует от компаний массы времени и усилий. В последние годы использование традиционных методов оптимизации ценообразования стало еще более затруднительным на фоне взрывного роста электронной коммерции и общей цифровизации рынка. Эти два фактора привели к значительному увеличению объема данных о потребителях и продажах, с которыми приходится иметь дело ритейлерам. Огромный объем доступных данных усложняет их точную и непрерывную оценку.
Рыночные условия, в которых в настоящее время конкурируют компании, становятся все более сложными. В результате традиционные методы оптимизации ценообразования больше не могут адекватно помогать ритейлерам в установлении цен.
Однако новые достижения в технологии оптимизации цен позволяют ритейлерам использовать весь потенциал данных и легко и эффективно устанавливать цены, которые максимизируют их прибыль.
Ключевой технологией оптимизации ценообразования является машинное обучение.
Модель машинного обучения (ML-модель) – это компьютерная программа, которые используется для распознавания закономерностей в данных и/или для прогнозирования.
Модели машинного обучения создаются на основе алгоритмов, которые обучаются с использованием данных разных типов. Когда данные вводятся в конкретный алгоритм, они модифицируются для лучшего управления конкретной задачей и становятся моделью машинного обучения.
На основе этого анализа ML-модели определяют правила ценообразования, которые диктуют логику установления цен. Эти правила ценообразования затем сохраняются в инструментах оптимизации цен и используются в качестве основы для автоматической корректировки цен. Их необходимо регулярно проверять и контролировать (например, с помощью AB-тестирования), чтобы гарантировать их соответствие текущим рыночным условиям и работу на оптимальном уровне.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение часто используют как взаимозаменяемые понятия, но машинное обучение является подмножеством более широкой категории ИИ.
Понятие «искусственный интеллект» относится к общей способности компьютеров имитировать человеческое мышление и выполнять задачи в реальных условиях, в то время как понятие «машинное обучение» относится к технологиям и алгоритмам, которые позволяют системам выявлять закономерности, принимать решения и совершенствоваться на основе опыта и данных.
Нейронная сеть – это метод обучения искусственным интеллектом компьютеров обрабатывать данные способом, напоминающим работу человеческого мозга. Эта разновидность машинного обучения называется глубоким обучением (deep learning). В ней используются взаимосвязанные узлы или нейроны в многоуровневой структуре, напоминающей человеческий мозг.
Что дает технология машинного обучения?
Технология машинного обучения способна решить многие проблемы, с которыми в настоящее время сталкиваются ритейлеры. С ее помощью можно изучать закономерности, составлять прогнозы, классифицировать и давать рекомендации. Инструменты ML успешно используются для прогнозирования продаж, рекомендации продуктов, выявления мошенничества и оптимизации ценообразования.
Алгоритмы, основанные на машинном обучении, способны анализировать гораздо большие наборы данных и учитывать значительно больше переменных, чем это возможно при традиционном ценообразовании. Раньше менеджерам по ценообразованию приходилось вручную определять правила ценообразования. Теперь, благодаря моделям машинного обучения, которые используют самообучающиеся алгоритмы, ритейлеры могут устанавливать цены в соответствии с планами продаж, и делать это полностью автоматически, гораздо точнее и с минимальными усилиями.
Инструменты ценообразования на основе машинного обучения не просто предназначены для обучения: со временем, в процессе поиска оптимальных цен для розничных продавцов, они совершенствуются и становятся способны найти золотую середину между «слишком дешево» и «слишком дорого».
Кроме того, инструменты ценообразования на основе машинного обучения способны учитывать в своих алгоритмах как внутренние, так и внешние данные. Эта способность, в сочетании с тем фактом, что они могут обрабатывать гораздо более массивные и разнообразные наборы данных, чем это делали старые технологии, позволяет им очень точно определять цены, которые они устанавливают в связи с этими ключевыми данными.
Факторы, которые оценивают эти алгоритмы, включают:
- исторические данные о продажах и транзакциях;
- сезонные изменения;
- погодные условия;
- уровень запасов;
- особенности продукта;
- маркетинговые кампании.
На основе этих данных приложения машинного обучения могут рассчитать ценовую эластичность и измерить колебания спроса в результате изменения условий. Затем программное обеспечение соответствующим образом корректирует цены.
Эти инструменты также способны определить, какие продукты пользуются достаточно стабильным спросом (и, соответственно, цены на них можно смело оптимизировать), а какие играют решающую роль в общем объеме продаж, и потому их цены следует корректировать очень осторожно.
Ценообразование на основе машинного обучения становится мейнстримом в розничной торговле. Чтобы оставаться конкурентоспособными, ритейлерам нужно переходить к методам ценообразования на основе технологии машинного обучения.
Как работает ценообразование на основе машинного обучения?
Шаги по созданию успешного программного обеспечения для оптимизации цен на основе машинного обучения довольно просты. Процесс выглядит следующим образом:
Сбор и очистка данных
Для разработки модели машинного обучения необходимы разные типы данных. В контексте оптимизации цен база данных может выглядеть так:
Транзакционные данные:
- Список товаров, продаваемых по разным ценам.
- Описания товаров: данные о каждом каталогизированном товаре (категория, марка, размер, цвет и т. д.).
Данные о стоимости:
- Стоимость поиска.
- Стоимость доставки.
- Стоимость возврата.
- Стоимость маркетинга.
Данные о конкурентах:
- Цены на сопоставимые товары, предлагаемые конкурентами.
Данные о наличии и доставке:
- Данные об уровне запасов.
- Наличие продукта.
- История цен.
Не вся эта информация необходима и доступна для каждой отрасли или бизнеса. Например, многие розничные торговцы не имеют «чистой» ценовой истории. Однако ценообразование на основе машинного обучения позволяет извлечь максимум информации из имеющихся данных. В большинстве случаев это приводит к значительному улучшению статус-кво (например, к увеличению прибыли). Кроме того, компании очень осторожно относятся к использованию персональных данных, что оправданно. Однако оптимизации цен на уровне продукта не требует обработки личных данных.
Собранные данные необходимо очистить от ошибок и подготовить к дальнейшей обработке. Этот шаг сложен, поскольку требуется объединить данные разных форматов из многих источников. Поэтому данную задачу должны выполнять опытные исследователи данных, которые гарантируют, что данные правильно и полностью преобразуются в алгоритм.
Обучение модели машинного обучения
Следующий шаг – обучение модели машинного обучения.
Прежде всего, модель анализирует все переменные и определяет возможное влияние изменений цен на продажи. При этом ML-модель самостоятельно выявляет корреляции и закономерности, которые люди-аналитики легко упускают из виду. Они заложены в алгоритм расчета оптимальных цен и составляют основу прогнозов продаж и прибыли.
После создания первоначальная модель проходит практическое тестирование. Кроме того, ее можно регулярно оптимизировать вручную. С каждой коррекцией алгоритм обучается, а также самостоятельно улучшает свои результаты. Можно добавлять дополнительные наборы данных для дальнейшей оптимизации точности алгоритма. Со временем затраты на обучение уменьшаются, а эффективность программного обеспечения возрастает.
Оптимизация на основе прогнозов ценовой эластичности
По завершении разработки модель машинного обучения может определять оптимальные цены, соответствующие конкретным бизнес-целям, и определять эластичность цен для тысяч продуктов – и делать это за считанные минуты.
На основе этих расчетов внутренние отделы маркетинга и продуктов могут смело экспериментировать с ценами и скидками начального уровня, поскольку теперь они в состоянии оценивать их потенциальное влияние на продажи и спрос. Вместо того, чтобы полагаться на интуицию и опыт, они могут опираться в своих прогнозах на результаты алгоритма машинного обучения. Это дает им пространство для маневра, что обычно приводит к увеличению продаж и прибыли.
Вывод
Как мы уже поняли, традиционная модель оптимизация ценообразования имеет ограничения, проистекающие из подхода, основанного на правилах, в соответствии с которым она работает. Жесткие правила ценообразования учитывают лишь часть ценовых факторов, что приводит к систематической потери прибыли. Машинное обучение позволяет преодолеть это ограничение.
Ключевые преимущества методов, основанных на машинном обучении:
Анализ огромных и сложных наборов данных: модели машинного обучения способны распознавать даже неочевидные корреляции и управлять огромными объемами внутренних и внешних данных, которые могут влиять на решения о ценообразовании. Эти способности ML-моделей намного превосходят соответствующие способности любого, даже самого квалифицированного, человека.
Улучшение цен в рамках разнообразного ассортимента: инструменты оптимизации цен на основе машинного обучения способны контролировать цены вплоть до уровня отдельного продукта и инициировать изменения, которые касаются не только ассортимента или всей категории.
Нет потерь дохода:методы ценообразования на основе машинного обучения учитывают бизнес-цели. Обучаясь и изучая прошлые и текущие данные, они могут «знать», как изменения цен повлияют на ключевые бизнес-показатели, и соответствующим образом корректировать эти изменения.
Оценка готовности потребителей покупать: машинное обучение позволяет на основе переменных больших данных точно определить, как будет развиваться ценовая эластичность, и тем самым максимизировать прибыль.
Учет всех факторов, влияющих на ценовую эластичность продукта: инструменты ценообразования на основе машинного обучения постоянно обучаются на новых данных и способны учитывать факторы, которые постоянно изменяются.
Внедрение ML-моделей для оптимизации ценообразования представляет собой мощный инструмент, который помогает компаниям принимать более обоснованные решения и более эффективно управлять ценообразованием. Благодаря ИИ наша компания сумела сумела увеличить выручку на 16%, прибыль – на 22%, количество клиентов – на 7%.
При этом необходимо учитывать, что успешная реализация ML-моделей требует качественных данных, правильного выбора алгоритмов и постоянного мониторинга и обновления моделей.
Компания Insight AI готова разработать и интегрировать индивидуальную ML-модель для оптимизации ценообразования в ваш бизнес. Руководствуясь его потребностями, мы реализуем весь спектр задач на пути к цели: от исследования и сбора данных до внедрения нашего инновационного решения.
Если вы испытываете трудности с вашим проектом или хотите осовременить свой подход к управлению компанией, у нас есть для вас крутое предложение – бесплатная консультация по точкам внедрения ИИ в бизнес!
В ходе консультации мы:
- Рассмотрим проблемы, с которыми вы столкнулись;
- Дадим советы по немедленной оптимизации бизнес-процессов;
- Проанализируем проект на предмет аспектов и направлений, требующих внедрения искусственного интеллекта.
Если вам это интересно и вы хотите увеличить прибыль вашей компании, записывайтесь к нам на бесплатную консультацию. Мы выясним, что тормозит развитие вашего бизнеса и разработаем план дальнейших действий.
