Ценообразование может быть сложной задачей. Проблемы ценообразования и острая конкуренция на рынках электронной коммерции резко возросли в эпоху становления Интернета из-за прозрачности цен. Всегда есть более дешевая альтернатива или более дорогая альтернатива почти всему, что вы видите на веб-сайте электронной коммерции. Любой человек с высоким порогом времени изучит все варианты, прежде чем вкладывать деньги во что-то. Хотя цена не всегда является критерием для покупки, качество продукта, наличие ассортимента, служба доставки и клиентский опыт приложения также являются важными критериями, но, безусловно, одними из важных.

Традиционных подходов, таких как сегментация и кластеризация, недостаточно для создания конкурентного преимущества перед другими игроками. Сегодня все, что мы ищем, — это бесперебойное обслуживание клиентов в рамках нашего бюджета. Компании должны стремиться максимизировать потенциал аналитики, чтобы определить склонность каждого клиента к покупке. Факторы машинного обучения во всех возможных переменных, которые помогают маркетологу разработать правильную стратегию для создания желаемого взаимодействия с клиентами — от сохранения простого снимка до того, какой ценовой диапазон продуктов находится в их сохраненных товарах, сколько времени они потратили на приманку. один конкретный товар, какая реклама привела их на веб-сайт, была ли она чувствительна к цене или эффективности продукта? Какие клиенты с наибольшей вероятностью приобретут больше того же или другого товара? Каков его примерный доход? В потребительском маркетинге они могут сравнивать возраст, пол и почтовый индекс с другими вероятными покупателями. В бизнес-маркетинге релевантные демографические данные могут включать название должности, отрасль и географию.

Есть два основных способа прогнозирования вероятности покупки: на каких клиентах сосредоточиться и сколько денег, включая скидки, потратить на каждого клиента.

  • Выбор правильной аудитории. Это имеет решающее значение для оптимизации рентабельности инвестиций в маркетинг, поскольку привлечение клиента может быть дорогостоящим. Если вы сможете нацелить свою аудиторию и сделать сообщения более релевантными, уровень покупок значительно возрастет, скажем, на 10 процентов, что резко сократит затраты на привлечение каждого покупателя. Таким образом, нацеливание на нужных людей в нужное время с помощью точного предсказания — это ров. Используя эту стратегию, можно значительно сократить скидки в рамках своей стратегии привлечения клиентов.
  • Правильные скидки. Согласно одному из исследований одной организации в США, розничный торговец смог сократить на 9 % количество покупателей, которых просто заманили, предоставив им высокие скидки. Используя машинное обучение, мы должны проанализировать вероятность покупки и чувствительность к скидкам всех своих клиентов. Если клиент, скорее всего, купит с предложением 10-процентной скидки, вам не нужно давать ему 70-процентную скидку. С помощью машинного обучения компания определила правильный уровень скидки для разных групп клиентов. Оценка склонности к покупке может быть присвоена покупателю на основе его демографических характеристик, диапазона доходов, моделей поведения. И клиентов можно классифицировать соответственно.

Подводя итог, можно сказать, что в алом океане электронной коммерции для создания конкурентного преимущества с помощью машинного обучения и таких показателей, как показатель покупательской склонности и психографические данные, необходимо расширить долю рынка и сохранить прибыльность.

Автор: Айеша Капур

Первоначально опубликовано на https://www.idcentral.io 28 августа 2020 г.