Πώς το AI αξιοποιεί δεδομένα για να κάνει το ηλεκτρονικό εμπόριο πιο δυναμικό

Πώς το AI αξιοποιεί δεδομένα για να κάνει το ηλεκτρονικό εμπόριο πιο δυναμικό

Dezember 8, 2022 0 Von admin

Αυτό το άρθρο είναι μέρος ενός ειδικού τεύχους της VB. Διαβάστε την πλήρη σειρά εδώ: Πώς το απόρρητο δεδομένων μεταμορφώνει το μάρκετινγκ.

Η τιμολόγηση των προϊόντων παίζει κρίσιμο ρόλο για κάθε προϊόν, ειδικά στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Σύμφωνα με Shopify, οι παγκόσμιες πωλήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου αναμένεται να ανέλθουν συνολικά σε 5,7 τρισεκατομμύρια δολάρια παγκοσμίως το 2022. Ωστόσο, ο καθορισμός της σωστής τιμής για τα αγαθά και τις υπηρεσίες σας μπορεί να είναι δύσκολος και απαιτεί μεγάλο όγκο δεδομένων για να είναι αποτελεσματικός: Εάν χρησιμοποιείτε στατικές τιμές, παρακολουθήστε αυτές των αντιπάλων σας ή ανακατεύουμε τα δύο; Η απάντηση βρίσκεται στον καθορισμό μιας στρατηγικής τιμολόγησης που προσφέρει ευελιξία για να κάνετε αλλαγές όταν χρειάζεται.

Παραδοσιακά, οι επιχειρήσεις τιμολογούσαν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους με βάση το ένστικτο του εντέρου ή χρησιμοποιώντας εξωτερικούς συμβούλους για να αξιολογήσουν χειροκίνητα το κόστος, την προσφορά και τη ζήτηση. Ωστόσο, στην ψηφιακή εποχή, οι επιχειρήσεις έχουν πρόσβαση σε τεράστιους όγκους δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν τον αντίκτυπο που μπορεί να έχει μια ελαφρά αλλαγή στην τιμή στη ζήτηση για ένα προϊόν, — λαμβάνοντας επίσης υπόψη πολλούς εξωτερικούς παράγοντες όπως οι οικονομικές συνθήκες, τιμολόγηση ανταγωνιστή, εποχικότητα κ.λπ.

Αυτή η προσαρμογή βάσει δεδομένων ξεκίνησε αρχικά από συστήματα συστάσεων, όπου ένας αλγόριθμος προβλέπει τι θα θέλατε να αγοράσετε, πιέζοντας για περαιτέρω αύξηση του περιθωρίου κέρδους ενός προϊόντος. Για παράδειγμα, ο αλγόριθμος της Amazon προβλέπει ποια προϊόντα είναι πιο πιθανό να αγοράσετε, το Netflix προτείνει ταινίες που είναι πιθανό να σας ενδιαφέρουν και το Spotify προτείνει λίστες αναπαραγωγής με τάση.

Ωστόσο, οι συστάσεις μπορεί να είναι κάπως στατικές. Ένα σύστημα συστάσεων από μόνο του μπορεί να προτείνει μόνο προϊόντα, με τον χρήστη να επιλέξει να τα αγοράσει ή όχι. Μπορούν να γίνουν περαιτέρω βελτιστοποιήσεις στην αρχιτεκτονική μέσω της επιστήμης δεδομένων για την προσφορά πιο προσαρμοσμένων υπηρεσιών. Η δυναμική τιμολόγηση είναι μια τέτοια στρατηγική.

Εκδήλωση

Ευφυής Σύνοδος Ασφάλειας

Μάθετε τον κρίσιμο ρόλο του AI & ML στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και τις ειδικές περιπτωσιολογικές μελέτες του κλάδου στις 8 Δεκεμβρίου. Εγγραφείτε για το δωρεάν πάσο σας σήμερα.

Κάνε εγγραφή τώρα

Η βελτιστοποίηση τιμών και η διαχείριση εσόδων είναι δύο από τα πιο σημαντικά ζητήματα που πρέπει να αντιμετωπίσει κάθε επιχείρηση. Ωστόσο, η ενσωμάτωση της μηχανικής εκμάθησης (ML) στο μείγμα απλοποιεί και τις δύο εργασίες και τις καθιστά πιο αποτελεσματικές. Οι εταιρείες μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα την παρούσα κατάσταση της αγοράς τους, να κάνουν προσαρμογές όπως απαιτείται και να βελτιστοποιήσουν τις δυνατότητές τους να αυξήσουν τα έσοδα επεξεργάζοντας δεδομένα μέσω δυναμικών αλγορίθμων τιμολόγησης.

Ενώ οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι δυναμικής τιμολόγησης χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα για να εκτιμήσουν τις καλύτερες τιμές, οι σύγχρονοι δυναμικοί αλγόριθμοι τιμολόγησης αξιοποιούν περισσότερα δεδομένα και δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης (AI) και ML για να προβλέψουν καλύτερα τις τάσεις της αγοράς και να βελτιστοποιήσουν τις τιμές ανάλογα. Μια τέτοια μέθοδος βελτιστοποίησης τιμών επιτρέπει σε μια εταιρεία να έχει προσαρμογές τιμολόγησης σε πραγματικό χρόνο και να ανταποκρίνεται αποτελεσματικά στην αγορά για να οργανώσει ανάλογα καμπάνιες προϊόντων και να επιτύχει τους στόχους της.

Gopikrishnan Konnanath, SVP και παγκόσμιος επικεφαλής υπηρεσιών μηχανικής και blockchain στο Infosysλέει ότι η δυναμική τιμολόγηση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) επιτρέπει στις επιχειρήσεις να προσαρμόζουν την τιμολόγηση των προϊόντων σύμφωνα με τις πωλήσεις και τις τάσεις της αγοράς για να αυξήσουν την ανταγωνιστικότητα, καθώς και τα κέρδη και τα έσοδα.

«Οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκομίσουν πολλαπλά οφέλη συνδυάζοντας την τεχνητή νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση και τους αλγόριθμους για να απομακρυνθούν από τη στατική τιμολόγηση και αντί να χρησιμοποιούν δεδομένα για να καθορίσουν τα σημεία τιμών», δήλωσε ο Konnanath στο VentureBeat. «Αυτό βοηθά τους οργανισμούς να πλοηγηθούν στην ταχέως εξελισσόμενη ψηφιακή οικονομία ανταποκρινόμενοι σε αλλαγές σε πραγματικό χρόνο και εφαρμόζοντας με επιτυχία μια στρατηγική τιμολόγησης που βασίζεται σε δεδομένα».

Πλεονεκτήματα της δυναμικής τιμολόγησης

Ο καθορισμός της σωστής τιμής για ένα είδος ή υπηρεσία είναι ένα επαναλαμβανόμενο δίλημμα οικονομικής θεωρίας, καθώς πολλές τεχνικές τιμολόγησης εξαρτώνται από το επιθυμητό αποτέλεσμα. Διαφέρει επίσης από εταιρεία σε εταιρεία, με τη μία να επιδιώκει να μεγιστοποιήσει την κερδοφορία για κάθε μονάδα που πωλείται ή το συνολικό μερίδιο αγοράς, ενώ μια άλλη μπορεί να θέλει να εισέλθει σε μια νέα αγορά ή να διαφυλάξει μια υπάρχουσα. Διαφορετικά σενάρια μπορούν να συνυπάρχουν στον ίδιο οργανισμό για διάφορα αγαθά ή τμήματα πελατών.

Οι πάροχοι δυναμικής τιμολόγησης χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα των μηχανών τιμολόγησης. Για παράδειγμα, πολλοί αλγόριθμοι δυναμικής βελτιστοποίησης χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα επόμενης γενιάς ικανά να επεξεργάζονται δισεκατομμύρια σενάρια τιμολόγησης, διασφαλίζοντας την ακεραιότητα των αποτελεσμάτων με ακρίβεια πρόβλεψης τιμής-αποτέλεσης 90–98%. Ωστόσο, η ανάπτυξη ενός μοντέλου πρόβλεψης είναι μια κουραστική διαδικασία που ποικίλλει ανάλογα με τους συγκεκριμένους στόχους και τις απαιτήσεις μιας επιχείρησης ηλεκτρονικού εμπορίου.

Οι σύγχρονες δυναμικές αρχιτεκτονικές τιμολόγησης αναλύουν επίσης δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για τις τιμές και το απόθεμα των ανταγωνιστών που συλλέγονται από ιστότοπους που χρησιμοποιούν web scrapers ή bots ρομποτικής αυτοματοποίησης διεργασιών (RPA). Αξιολογεί πολλούς εσωτερικούς παράγοντες, όπως μετοχές ή απόθεμα, KPI κ.λπ. Επίσης, αξιολογεί εξωτερικούς παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων των τιμών και της ζήτησης ανταγωνιστών, για να δημιουργήσει τιμές που ευθυγραμμίζονται με τη στρατηγική τιμολόγησης μιας εταιρείας.

Ο Konnanath πιστεύει ότι εκτός από το αυξημένο κέρδος και την ευελιξία τιμολόγησης, η υιοθέτηση μιας δυναμικής στρατηγικής τιμολόγησης που βασίζεται σε AI επιτρέπει επίσης στις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την κατάτμηση της αγοράς, κάτι που είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εταιρείες που δραστηριοποιούνται σε διεθνείς αγορές ή διαφορετικές ομάδες-στόχους.

«Οι εταιρείες μπορούν επίσης να χειραγωγήσουν τις τιμές για να αυξήσουν τις πωλήσεις σε αργές περιόδους και να αποφύγουν τα απούλητα προϊόντα. Σε συνδυασμό με τη βελτιστοποίηση των προωθητικών ενεργειών, οι εταιρείες μπορούν να αυξήσουν τις διαφημιστικές πωλήσεις και να διαχειριστούν το απόθεμα πιο αποτελεσματικά», δήλωσε ο Konnanath.

Αυτή η ικανότητα μιας επιχείρησης να ανταποκρίνεται στην τρέχουσα ζήτηση, να χρησιμοποιεί ορθολογικά το απόθεμά της ή το απόθεμά της ή να αναπτύσσει μια αντίληψη για την επωνυμία μέσω συγκεκριμένων αποφάσεων τιμολόγησης, της επιτρέπει να παραμένει ζωντανή ανεξάρτητα από την τρέχουσα κατάσταση της αγοράς.

Μιλώντας για τις διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης για δυναμική τιμολόγηση μεταξύ των βιομηχανιών, ο Konnanath είπε ότι η δυναμική τιμολόγηση έχει απογειωθεί στους κλάδους της φιλοξενίας, του ηλεκτρονικού εμπορίου και του τουρισμού που επηρεάζονται περισσότερο από τη ζήτηση και τις παγκόσμιες αλλαγές.

«Ακόμη και σε σενάρια B2B, οι προμηθευτές έχουν εφαρμόσει δυναμική τιμολόγηση βασισμένη σε τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν το μερίδιο πορτοφολιού τους στις βιομηχανίες CPG και επεξεργασίας», είπε.

Τύποι δυναμικών στρατηγικών τιμολόγησης

Δύο από τις πιο δημοφιλείς προσεγγίσεις για δυναμική τιμολόγηση είναι οι ακόλουθες:

  • Αυτοματοποιημένο σύστημα βασισμένο σε κανόνες: Σε αυτή τη στρατηγική, ο αλγόριθμος τιμολόγησης βασίζεται σε προκαθορισμένους κανόνες και εκτελείται υπό ανθρώπινη επίβλεψη. Ένας ειδικός τομέα ορίζει αρκετούς κανόνες „what-if“ που καλύπτουν διαφορετικά σενάρια, έτσι ώστε το μοντέλο να μπορεί να προσαρμοστεί ανάλογα. Αυτός ο αλγόριθμος εξαρτάται εξ ολοκλήρου από τις προηγούμενες γνώσεις που έχουν συλληφθεί και δεν είναι τόσο ευέλικτος στην απόκριση σε απρόβλεπτα γεγονότα.
  • Σύστημα βελτιστοποίησης τιμών: Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί μοντέλα αυτομάθησης ML χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Είναι καταλληλότερο για αεροπορικές εταιρείες, βιομηχανίες φιλοξενίας και ηλεκτρονικού εμπορίου, όπου διάφορες μεταβλητές επηρεάζουν τις αποφάσεις τιμολόγησης. Μια τέτοια προσέγγιση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη εξαρτάται από έναν τεράστιο όγκο δεδομένων για να επηρεάσει τις μεταβλητές στην τιμή. Καθώς όλο και περισσότερα δεδομένα τροφοδοτούνται στο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης για την εκπαίδευση του μοντέλου, αυτό μαθαίνει μόνο του μέσω μεθόδων που βασίζονται σε ενίσχυση και ρυθμίζει αυτόματα την απόδοση του συστήματος.

Βελτίωση συστημάτων συστάσεων με δυναμική τιμολόγηση

Οι δυναμικοί αλγόριθμοι τιμολόγησης μπορούν να προσφέρουν πολλά οφέλη όταν συνδυάζονται με παραδοσιακά συστήματα συστάσεων. Μέσω της λεπτομερούς τμηματοποίησης πελατών, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκαλύψουν κρυφές σχέσεις μεταξύ σημείων δεδομένων για τη δημιουργία καλύτερων χαρακτηριστικών συστάσεων πελατών, συμπεριλαμβανομένων μοτίβων συμπεριφοράς, και να προσδιορίσουν ομάδες προσώπων πελατών με υψηλή ακρίβεια παρακολούθησης.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν ένα προϊόν για να ευθυγραμμίσουν τις προτάσεις τιμολόγησης με μετρήσεις απόδοσης ενδιαφέροντος — για παράδειγμα, περιθώριο κέρδους, μεγιστοποίηση κύκλου εργασιών ή κέρδους, βελτιστοποιήσεις αποθέματος κ.λπ. Χρησιμοποιώντας τον υπολογισμό ελαστικότητας τιμής, οι χρήστες μπορούν να προκαθορίσουν την ελαστικότητα τιμής για να προβλέψουν εάν οι πελάτες θα αποδεχτούν μια νέα τιμή πριν λάβετε μια απόφαση τιμολόγησης. Οι επιχειρηματικοί κανόνες σε τέτοιες δυναμικές λύσεις τιμολόγησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως πρόσθετες ρυθμίσεις.

Πηγή εικόνας: Competitoor.

Σύμφωνα με τον Dharmesh Mistry, αντιπρόεδρος της μονάδας αγοράς τεχνολογίας στο Πιάστε τοοι αλγόριθμοι δυναμικής τιμολόγησης βασισμένοι σε τεχνητή νοημοσύνη και ενσωματωμένοι σε συστήματα συστάσεων μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες να μειώσουν το κόστος, να μειώσουν το αποτύπωμα άνθρακα (με καλύτερη διαχείριση logistics) και, με το σωστό επίπεδο εξατομίκευσης, να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών.

Ο Mistry είπε ότι για να γίνει αυτό, τα δεδομένα πρέπει να ενοποιηθούν σε όλα τα κανάλια – συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων ανταγωνισμού και των ροών κοινωνικής δικτύωσης, σε ένα μοντέλο βάσης δεδομένων.

«Όταν αναλύονται δεδομένα για τέτοιες αρχιτεκτονικές, θα πρέπει συνήθως να περνούν από ανάλυση ζήτησης, έναν παράγοντα πρόβλεψης ζήτησης (μαζί με την προβολή ζήτησης) όπου ο αλγόριθμος συνιστά μια δυναμική πρόταση τιμής με βάση τους επιχειρηματικούς κανόνες», είπε στο VentureBeat. «Στη συνέχεια, αυτή η δυναμική τιμή για το προϊόν μπορεί να προωθηθεί περαιτέρω στα κανάλια που απευθύνονται στους πελάτες.

Η τεχνητή νοημοσύνη δυναμικής τιμολόγησης προσδιορίζει μοτίβα μέσα στα δεδομένα για να αποκαλύψει τα κενά τιμολόγησης της αγοράς και δείχνει χαμένες ευκαιρίες συστάσεων. Όταν εκπαιδεύεται μέσω πολλαπλών κύκλων αναγνώρισης τέτοιων μοτίβων, ο αλγόριθμος μπορεί να προσαρμοστεί περαιτέρω για βελτιστοποίηση τιμολόγησης. Για παράδειγμα, για να καθορίσετε ποιο προϊόν πρέπει να προτείνεται πρώτα και να προβλέψετε μια βέλτιστη τιμή που αποδεικνύεται ότι ταιριάζει σε κάθε πελάτη.

Ο Konnanath είπε ότι από τη στιγμή που οι επιχειρήσεις κατανοήσουν τις πλήρεις δυνατότητες των συστημάτων συστάσεων, μπορούν να εφαρμόσουν απρόσκοπτα δυναμικές λύσεις τιμολόγησης, οι οποίες πηγαίνουν χέρι-χέρι.

«Μαζί, τα συστήματα συστάσεων και οι δυναμικές λύσεις τιμολόγησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να παραδώσουν περισσότερα με τους ίδιους πόρους», είπε ο Konnanath. «Αυτά τα δύο, όταν συνδυάζονται, μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να καθορίσουν τις πιο οικονομικές επιλογές για οποιαδήποτε εργασία και να μεγιστοποιήσουν τη χρήση τους για να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα και την απόδοση επένδυσης».

Μελλοντικές προκλήσεις για δυναμικά συστήματα τιμολόγησης

Μία από τις τρέχουσες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν σήμερα τα συστήματα δυναμικής τιμολόγησης που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη είναι να κατανοήσουν εάν ένα δημιουργημένο μοντέλο θα είναι γεωγραφικά καθολικό. Ό,τι ισχύει και είναι ακριβές στις ΗΠΑ ενδέχεται να μην έχει κανένα αποτέλεσμα σε άλλες περιοχές του κόσμου λόγω των τεράστιων πολιτισμικών διαφορών μεταξύ των αγορών, σύμφωνα με τον Ντμίτρι Μιχαήλοφ, Ph.D., αναπληρωτή καθηγητή στο Εθνικό Πανεπιστήμιο της Σιγκαπούρης και τον επικεφαλής επιστημονικό υπεύθυνο του Απόγονοι. Πρόσθεσε ότι η προμήθεια και η εκκαθάριση νέων δεδομένων για μοντελοποίηση είναι δαπανηρή και ενεργοβόρα.

«Κάθε δυναμική τιμολόγηση επιχειρεί εγγενώς να εξορθολογίσει και να ποσοτικοποιήσει τη συμπεριφορά των ανθρώπων. Ωστόσο, το πρόβλημα είναι ότι μερικές φορές δεν είναι εντελώς δυνατό», είπε ο Μιχαήλοφ. «Για παράδειγμα, οι άνθρωποι μπορεί να αρχίσουν να παίζουν το σύστημα προβλέποντας τη συμπεριφορά του αλγορίθμου. Ως εκ τούτου, τα κέρδη μιας εταιρείας μπορεί να διαβρωθούν».

Ο Mikhailov είπε ότι είναι απαραίτητο να εξεταστεί μια τέτοια πιθανότητα στο στάδιο του σχεδιασμού και να ενσωματωθούν αμυντικοί μηχανισμοί στον αλγόριθμο, δηλαδή να συμπεριληφθούν παράλογοι παράγοντες στη δεξαμενή δεδομένων.

Ομοίως, ο Mistry είπε ότι δύο σημαντικές μελλοντικές προκλήσεις θα ήταν η ενσωμάτωση δεδομένων από συσκευές edge και η διατήρηση των αλλαγών τιμών του φυσικού καταστήματος συνεπείς και σε συγχρονισμό με τα ψηφιακά κανάλια.

«Οι οργανισμοί θα πρέπει να συνεχίσουν να κάνουν επενδύσεις σε εξελιγμένα εργαλεία δεδομένων και ανάλυσης. Οι επιχειρήσεις μπορούν επίσης να εφαρμόσουν διάχυτο αυτοματισμό για μεγαλύτερη εξατομίκευση και βελτιωμένη εμπειρία πελατών», είπε.

Η αποστολή του VentureBeat πρόκειται να αποτελέσει μια ψηφιακή πλατεία της πόλης για τους τεχνικούς λήπτες αποφάσεων ώστε να αποκτήσουν γνώσεις σχετικά με τη μετασχηματιστική επιχειρηματική τεχνολογία και να πραγματοποιήσουν συναλλαγές. Ανακαλύψτε τις Ενημερώσεις μας.