Dynamiczna wycena jest niezbędnym narzędziem dla nowoczesny handel elektronicznyco pozwala nam na dostosowywanie cen w czasie rzeczywistym, aby osiągnąć cele biznesowe. Biorąc pod uwagę najnowsze osiągnięcia w uczenie maszynoweproces ten stał się dokładniejszy, elastyczny i szybszy: algorytmy analizują ogromne ilości danych, wyciągają wnioski z danych i znajdują optymalne rozwiązania.
W tym artykule wyjaśniam, jak ML pomaga w zarządzaniu cenami, jakie technologie są stosowane i dlaczego czasami proste modele radzą sobie lepiej ze złożonymi.
Choć każda firma ma swoją strategię, jej dostosowanie jest konieczne ze względu na wpływ czynników zewnętrznych. Przed wprowadzeniem uczenia maszynowego firmy zarządzały dynamicznymi cenami za pośrednictwem swoich działów analitycznych i wewnętrznej wiedzy specjalistycznej. Analitycy zbudowali modele elastyczności cenowej w oparciu o cenę, rabaty i zachowania klientów. Korzystając z tych danych, ustalili, jak klienci reagowali na różne ceny i skonstruowali solidne krzywe elastyczności, aby wybrać optymalne punkty cenowe. Jednak zmieniające się realia rynkowe wymagają od firm szybkich reakcji, a dynamiczna polityka cenowa stała się potężnym narzędziem pozwalającym sprostać tym wyzwaniom.
Łukowa elastyczność popytu. Źródło obrazu: Economicsdiscussion.net
Transformacja z ML
Dynamiczny krajobraz cenowy jest obecnie zupełnie inny. Uczenie maszynowe pozwoliło stworzyć bardziej szczegółowe modele, które dostosowują ceny z większą precyzją i responsywnością.
Modele te są podatne na zmiany i potrafią zidentyfikować, gdzie zastosować większe lub mniejsze rabaty, narzuty, punkty lojalnościowe i kupony. Ponadto modele uczenia maszynowego dostarczają uzasadnień tych decyzji. ML może wykorzystywać obszerne dane sprzedażowe, często obejmujące okres od dwóch do trzech lat, do tworzenia niezwykle szczegółowych modeli elastyczności dla szerokich kategorii i konkretnych marek lub nawet mniejszych podkategorii. Zamiast polegać na ogólnym modelu produktów takich jak telefony, ML pozwala na tworzenie indywidualnych modeli dla marek takich jak iPhone czy Samsung, a nawet na konkretne elementy, takie jak baterie czy chipy.
Firmy mogą także szybciej reagować na wahania rynku i zachowania konsumentów, ponieważ ML pozwala na dostosowywanie cen w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Ceny mogą być przeliczane kilka razy dziennie na podstawie takich czynników jak liczba unikalnych wyświetleń produktów. Ta szybka adaptacja zapewnia, że strategie cenowe są dostosowane do bieżących warunków rynkowych, dzięki czemu proces jest bardziej elastyczny i dokładny w krótkich i długich okresach. Ta responsywność różni się od podejścia analitycznego, w którym modele te są czasami aktualizowane co miesiąc lub co dwa miesiące.
Oczywiście zastosowanie najnowocześniejszych technologii nie wystarczy, aby zagwarantować sukces. Firmy stale udoskonalają swoje podejście do dynamicznego ustalania cen, opracowując wyspecjalizowane architektury i metodologie. Na przykład firma zastosowała techniki uczenia się przez wzmacnianie, takie jak podejście „wielorękiego bandyty”. Chociaż wykazano, że metoda ta działa w innych obszarach, takich jak systemy rekomendacji, okazał się również skuteczny w dynamicznym ustalaniu cen. Pozwala systemowi jednocześnie eksplorować strategie cenowe i szybko znajdować te najbardziej efektywne.
Główne etapy uczenia maszynowego w dynamicznym ustalaniu cen
Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych
Pierwszym krokiem jest zebranie kompleksowych danych o produktach, cenach, sprzedaży i zachowaniach klientów. Obejmuje to historyczne dane dotyczące sprzedaży, historię cen, poziomy zapasów i czynniki zewnętrzne, takie jak ceny konkurencji i trendy rynkowe. Biorąc pod uwagę ogromną ilość informacji – która może sięgać petabajtów – efektywne przetwarzanie danych ma kluczowe znaczenie. Narzędzia używane do przygotowania danych różnią się w zależności od objętości i złożoności danych:
- Pandy: Biblioteka Pythona odpowiednia do przetwarzania danych w mniejszych projektach lub prototypowania dużych.
- Spark lub Ray: Struktury używane do rozproszonego przetwarzania dużych zbiorów danych.
- Polars lub Dask: Umożliwia wydajne ładowanie danych na komputerach lokalnych bez wyczerpywania zasobów pamięci.
Modelowanie i przewidywanie
Następnym etapem jest modelowanie, podczas którego budowane są krzywe elastyczności lub inne modele w celu przewidywania docelowych wskaźników, takich jak obrót, zysk, liczba zamówień lub klientów. Następnie modele prognozują oczekiwane wyniki w różnych przedziałach cenowych. Na przykład:
- Przewiduje się, że przy cenie X sprzedaż wyniesie 100 USD.
- Przewiduje się, że przy cenie Y sprzedaż wyniesie 50 USD.
- Przy cenie Z oczekuje się, że sprzedaż spadnie do 20 dolarów.
Na podstawie tych przewidywań algorytm optymalizacji wyznacza optymalne zmiany cen potrzebne do osiągnięcia celów biznesowych.
Uczenie maszynowe na potrzeby dynamicznych cen wykorzystuje technologie i obszary wiedzy, takie jak zasady makroekonomiczne, do konstruowania krzywych elastyczności. Główne zadania obejmują przetwarzanie i przygotowanie danych. Ciekawostką jest to, że modele często operują na poziomie kategorii, a nie poszczególnych produktów. Dzieje się tak, ponieważ produkty i sprzedawcy mogą szybko pojawiać się i znikać z platformy. Na przykład model może analizować kategorię „telefony”, a nie poszczególne modele smartfonów.
Dalsze kroki w zakresie cen dynamicznych
Optymalizacja cen
Po modelowaniu i przewidywaniu złożone zadanie optymalizacji cen zaczyna spełniać cele biznesowe. Istotą zadania jest ustalenie optymalnej ceny każdego produktu, tak aby całościowe zmiany pokrywały się z określonymi miernikami biznesowymi, takimi jak zwiększenie obrotów o 10% przy jednoczesnym ograniczeniu obniżki zysku do nie więcej niż 5%. Obejmuje to optymalizację wielu funkcji, z których każda odpowiada kategorii lub produktowi. Na przykład:
- Telefony: Pierwsza funkcja, której parametrem wejściowym jest cena telefonu (np. 100 USD).
- Meble: druga funkcja wykorzystuje cenę mebli jako dane wejściowe (np. 50 USD).
Ten wielowymiarowy problem optymalizacji wymaga zaawansowanych technik, aby poradzić sobie ze skalą i złożonością. Kluczowe kroki obejmują:
- Modelowanie matematyczne: Opracuj modele integrujące ograniczenia biznesowe (np. marże zysku, cele sprzedażowe) i cele.
- Metody optymalizacji: Stosuj zaawansowane techniki, aby rozwiązać problem nawet przy milionach zmiennych.
Do optymalizacji cen wykorzystuje się różnorodne narzędzia i metody:
- Biblioteki Pythona (Hyperopt, Optuna, Vizier)
- Metody matematyczne (metoda Lagrange’a, metody funkcji kary)
Znalezienie najlepszego rozwiązania pod względem znaczników odpowiada znalezieniu optymalnych punktów na płaszczyźnie optymalizacji // Vi. Źródło obrazu: LinkedIn
Testowanie i walidacja
Po skutecznym zarządzaniu krzywymi elastyczności modele uczenia maszynowego koncentrują się na osiąganiu konkretnych celów biznesowych. Na przykład firma może mieć strategię bazową, taką jak 2% narzutu na wszystkie produkty. Analitycy mogą proponować usprawnienia, mające na celu zwiększenie obrotów o 10% i zysku o 2%. Wyzwaniem dla modelu jest przekroczenie tego poziomu bazowego i zapewnienie lepszych wyników.
Firmy korzystają z testów A/B w celu określenia statystycznie istotnego efektu. Proces ten rozpoczyna się od przygotowania raportu analitycznego, który definiuje docelowe wskaźniki, takie jak obrót, zysk i liczba zamówień, oraz ustala minimalny wykrywalny efekt (MDE) – najmniejszą wielkość efektu, którą można wykryć statystycznie. Na przykład, jeśli MDE wynosi 2%, a wzrost metryki wynosi 1%, 1% może pochodzić z przypadkowych wahań. Pokonanie MDE dostarcza dowodów na to, że nie jest ono przypadkowe.
Analitycy oceniają także inne wskaźniki, takie jak skuteczność promocji, i obliczają obrót generowany przez poszczególne wydatki promocyjne. Jeśli każda zainwestowana jednostka przynosi dwie jednostki obrotu, jest to postrzegane pozytywnie. Testy A/B i raporty analityczne weryfikują efektywność modelu i mierzą jego wpływ na kluczowe wskaźniki biznesowe.
Po wdrożeniu modelu ML działa on w środowisku produkcyjnym przez wyznaczony okres, monitorując wydajność. Aby zapewnić obiektywizm, niezwykle ważne jest, aby nie przerywać ani nie przedwcześnie analizować wyników testów. Po zakończeniu inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym przeglądają wszystkie metryki, aby ocenić, jak dobrze model jest zgodny z wydajnością w świecie rzeczywistym. Jeśli wyniki są niezadowalające, badają potencjalne problemy, takie jak błędy wstępnego przetwarzania danych, nieprawidłowe założenia modelu lub problemy z algorytmem. Przykładowo model mógł podnieść ceny telefonów, co doprowadziło do spadku sprzedaży w porównaniu z grupą kontrolną. Te rygorystyczne testy pomagają identyfikować i korygować błędy, zapewniając, że model ML skutecznie przyczynia się do osiągnięcia celów biznesowych firmy.
Wnioski wyciągnięte z testów pomagają zrozumieć łatwość zarządzania modelem. Na przykład, jeśli celem jest zwiększenie obrotów, model powinien konsekwentnie ten cel osiągać. Początkowe wyniki testów mogą być błędne, ale model wykazuje oczekiwaną wydajność w miarę upływu czasu dzięki ulepszeniom i wiedzy zdobytej podczas testów. Uczenie maszynowe pozwala na częstsze testowanie i aktualizację modeli niż analityka ręczna. Na przykład Amazon przelicza ceny co godzinę, co podkreśla elastyczność ML w zakresie dynamicznych cen.
Ta zdolność dostosowywania się w czasie rzeczywistym przejawia się w praktyczny sposób. Na niektórych platformach ceny mogą zależeć od zmiennych, takich jak liczba unikalnych wyświetleń produktu, co prowadzi do wielokrotnych zmian cen w ciągu jednego dnia. Jeśli firma prowadzi długoterminowe promocje, ceny mogą być stałe na czas trwania kampanii, koncentrując się wyłącznie na osiąganiu bieżących wskaźników biznesowych, takich jak wzrost obrotów czy utrzymanie klientów. ML sprawia, że proces ustalania cen jest bardziej elastyczny i łatwiejszy w zarządzaniu z biznesowego punktu widzenia, ale znika efekt „czarnej skrzynki”.
Mówiąc najprościej, firma stawia sobie za cel — na przykład zwiększenie przychodów o 2%. Model ML wykorzystuje następnie różne strategie, aby osiągnąć ten cel. Strategie te mogą obejmować obniżanie cen w celu zwiększenia obrotów, podnoszenie cen w celu zwiększenia marży zysku, oferowanie rabatów lub dostosowywanie cen w oparciu o takie czynniki, jak liczba wyświetleń produktów. Model zarządza procesem w oparciu o zaproponowane hipotezy, stale udoskonalając swoje podejście, aby osiągnąć określone cele. Ta dynamiczna zdolność adaptacji podkreśla znaczącą rolę ML w nowoczesnym dynamicznym ustalaniu cen, umożliwiając przedsiębiorstwom szybkie reagowanie na zmiany rynkowe i zachowania konsumentów.
Dynamiczne ceny w akcji
Uczenie maszynowe jest niezbędne w nowoczesnych dynamicznych cenach, umożliwiając przedsiębiorstwom dostosowywanie cen z większą precyzją i reakcją na popyt rynkowy i zachowania konsumentów. Przetwarzając ogromne ilości danych, modele uczenia maszynowego identyfikują wzorce, które stanowią podstawę optymalnych strategii cenowych, pomagając firmom osiągnąć określone cele, takie jak zwiększenie marży obrotu. Korekty cen osiągnęły nowy poziom dokładności. Firmy korzystające z tych technologii są lepiej przygotowane do dostarczania wartości swoim klientom, jednocześnie osiągając swoje cele biznesowe. Wszystko zmieniło się ze strategii reaktywnej na strategię proaktywną i wysoce efektywną.
Integracja ML nie jest pozbawiona wyzwań, ale jak widać w przypadku głównych platform, korzyści są niezaprzeczalne. W miarę ciągłego rozwoju tej dziedziny uczenie maszynowe pozostanie podstawą dynamicznego ustalania cen, umożliwiając podejmowanie bardziej inteligentnych decyzji i lepsze wyniki dla firm i konsumentów. Jest to zatem strategia, która z pewnością zasługuje na uwagę.
