Статья будет полезна для тех, кто занимается стратегическим планированием и управлением ценообразования в офлайн-ритейле. Чтобы помочь ритейлерам достичь максимальной маржинальности и вернуть клиентов, ушедших на маркетплейсы, команда Megainsight предоставляет комплекс ИТ-решений на базе машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации и автоматизации системы динамического ценообразования. 10 лет назад основным способом торговли был офлайн. Для сравнения стоимости на товары необходимо было лично посетить магазины конкурентов и запомнить цены...

ИИ трансформирует стратегию ценообразования в ритейле, объединяя регулярные цены, промо и персонализацию в единую систему. Эта статья показывает, как выстроить эффективную 360°-стратегию на базе множественных ИИ-моделей, какие сценарии использовать и как достичь целевых KPI без конфликтов между форматами. Множественная модель — это согласованная работа нескольких ИИ-моделей: одна отвечает за регулярные цены, другая — за промо, третья — за персонализированные предложения. Они объединяются на единой платформе, которая предотвращает конфликты (например, каннибализацию или несогласованные скидки)...