Использование машинного обучения в продажах и оптимизации цен
Машинное обучение в его простейшей форме - это распознавание закономерностей в данных и использование этой информации для ответов на вопросы или прогнозирования данных. В данном случае мы рассмотрим, как машинное обучение используется для определения оптимальной цены продукта. У розничных продавцов есть данные о многих различных функциях, таких как данные о транзакциях, описание продукта, рекламные акции и маркетинговые кампании, отзывы клиентов, данные о запасах и поставках, эксплуатационные расходы, сезонность и данные о конкурентах. В магазинах Brick & Mortar можно учитывать способ отображения продуктов, место, которое они занимают на полке, расположение в магазине, размеры продуктов и расстояние от входа.
Выводы:
Понимание может быть получено из больших данных. Вот несколько примеров:
Как покупка брюк влияет на распродажу рубашек?
Когда предпринимаются попытки продать больше ручек, затрагиваются ли сопутствующие товары (записные книжки, бумажные изделия, рабочие планы)?
Клиенты, которые покупают определенный компьютер, с большей или меньшей вероятностью будут покупать мониторы в следующем месяце?
Чувствительны ли неактивные клиенты в прошлом году к рекламной кампании?
С новыми продуктами розничные продавцы могут использовать алгоритмы кластеризации, такие как K означает кластеризацию, чтобы связать похожие продукты и прийти к вероятной цене. Это также можно использовать для прогнозирования цены и спроса на товары, которые никогда не продавались.
Автоматизация и скорость:
Машинное обучение используется для анализа и обработки огромных объемов данных и автоматизации анализа. Анализ прошлых и текущих данных можно использовать для своевременного прогнозирования тенденций, чтобы розничные продавцы могли принимать соответствующие решения по корректировке цен. Для этого можно использовать модели линейной регрессии и рекуррентные нейронные сети (RNN).
Автоматический анализ позволяет розничным продавцам изучать огромное количество своих товаров и оптимизировать цены во всем мире, снова обращая внимание на различные тенденции или различия в функциях и параметрах.
Розничные продавцы могут изменять цену продукта и наблюдать за влиянием продаж других продуктов. Прогнозирующая точность алгоритма машинного обучения будет выше, чем у среднего человека.
Сбор данных и социальных сетей
Машинное обучение можно использовать для сканирования и сбора информации о ценах на похожие товары, отзывов об этих товарах и истории цен конкурентов. Еще один очень важный показатель, который может оказаться ценным для продавца, - это анализ настроений. Анализ настроений, также известный как анализ мнений, - это автоматизированный процесс идентификации и категоризации фрагмента текста для определения того, является ли выраженное отношение положительным, отрицательным или нейтральным. Если о вашем продукте говорят в социальных сетях, это может увеличить его продажи, особенно если отношение к продуктам положительное.
Вот пример использования анализа настроений. На туристическом веб-сайте была размещена коммерческая реклама своего продукта. После нескольких выходов в эфир потребители сочли рекламу крайне раздражающей и высказали свое мнение в социальных сетях. Через несколько недель более половины упоминаний в социальных сетях были отрицательными. Компания осознала это и, чтобы исправить ситуацию, выпустила новую версию рекламы, в которой был разбит раздражающий предмет, в данном случае скрипка.
Продажи:
Машинное обучение можно использовать для лучшего управления запасами, что может привести к меньшему количеству уценок и минимизации рекламных акций. Одна конкретная компания использовала это очень успешно, чтобы иметь продажи только два раза в год и вместо этого управляет своими запасами, чтобы быстро адаптироваться к меняющимся тенденциям. В конечном итоге это позволяет розничным продавцам избежать гонки на убыль. Потребители могут узнать, предлагает ли другой продавец тот же продукт по более низкой цене, с помощью нескольких движений и щелчков мышью на своем телефоне. Сведение к минимуму уценок и рекламных акций позволяет розничным торговцам избежать опрометчивого снижения цен и снизить размер прибыли от товаров.
Ресурсы:
Https://www.variancejournal.org/articlespress/articles/Machine-Spedicato.pd f
Https://tryolabs.com/blog/price-optimization-machine-learning/
