Использование технологии ценообразования для решения проблем цепочки поставок
Согласно последнему отчету Zalando, настроения клиентов, цепочка поставок и инфляция являются самыми большими проблемами для индустрии моды в Европе в этом году. И наряду с этим мы также не можем забывать о глобальном экономическом воздействии, которое оказало (и будет продолжать оказывать) на нас продолжающееся вторжение в Украину. Учитывая все это, ритейлерам важно подготовиться к обозримому будущему и, прежде всего, знать, как оставаться устойчивыми к непредсказуемым изменениям в мире.
Как мы все знаем, быстрые темпы роста в сфере электронной коммерции сопровождались быстрыми темпами технологического развития. По мере роста лидеров электронной коммерции они смогли внедрять инновации и разрабатывать стратегии, дающие им конкурентное преимущество. Что, если я скажу вам, что, просто обновив свою стратегию ценообразования с помощью правильной технологии, вы можете решить некоторые проблемы цепочки поставок, готовясь противостоять экономическим колебаниям? Благодаря машинному обучению возможен новый и более мощный подход к оптимизации цен — именно это менеджеры по ценообразованию называют прогнозным ценообразованием.
Прогнозное ценообразование — это новейшая разработка в области ценообразования на основе машинного обучения.
Основываясь на возможностях технологии глубокого обучения, предиктивное ценообразование использует алгоритмы для создания высокоточных прогнозов влияния изменений цен на бизнес-цели. Это дает пользователю контроль, позволяя ему запускать различные сценарии и тестировать подходы для определения оптимальных цен, прежде чем вносить какие-либо корректировки. Это особенно важно для розничных продавцов электронной коммерции, которые часто имеют дело с сезонным или постоянно меняющимся ассортиментом товаров, который претерпевает несколько изменений в течение розничного цикла.
Это связано с тем, что приложения не только оценивают текущие данные, но и предвидят их развитие, поэтому корректировка цен производится раньше, чем с помощью других доступных методов. В то время как такие будущие сценарии и их эффекты ранее приходилось стимулировать вручную, теперь управленческие усилия при этом сокращаются, а качество оптимизации цен повышается.
Как это может решить проблемы цепочки поставок?
Машинное обучение может помочь в управлении и оптимизации сложности планирования цепочки поставок. От производства до отгрузки, от логистики до управления запасами — все это может поддерживаться моделями машинного обучения, в которых используются алгоритмы, основанные на доступных производственных данных, что помогает повысить эффективность и сократить количество отходов.
Прогнозная аналитика может поддерживать прозрачность цепочки поставок и прогнозирование при использовании машинного обучения. При таком подходе процесс помогает поддерживать процессы по всей цепочке поставок, трансформируя опыт клиентов и ускоряя рабочие процессы.
Кроме того, автоматизация, обеспечиваемая машинным обучением, может сократить время отклика. Эти методы могут более эффективно управлять спросом на дисбаланс предложения, создавая решения, которые работают в режиме реального времени. Алгоритмическое обучение, основанное на данных в реальном времени и исторических данных, также может помочь менеджерам цепочек поставок планировать более эффективные маршруты для своих цепочек поставок, ускоряя темпы обслуживания.
Это также относится и к управлению складом. Успех планирования цепочки поставок во многом зависит от эффективного управления складами и запасами. Недостатки предложения, такие как затоваривание или нехватка товаров, могут стать катастрофой для розничных продавцов, ориентированных на потребителя. Машинное обучение использует методы непрерывного прогнозирования, обеспечивая непрерывный мониторинг и улучшение соответствия уровней запасов спросу клиентов, оптимизируя управление складом в целом.
Заключение
Почему стоит инвестировать в умные инструменты оптимизации цен? Потому что эти приложения — это простой способ увеличить продажи и прибыль, не подвергая сомнению фундаментальные основы стратегии и предложения. Они дают максимальный результат при минимальных вложениях. Между тем больше нет необходимости разрабатывать модели машинного обучения с нуля. Современные инструменты, такие как ценовое решение 7Learnings, позволяют любой компании начать работу с ценообразованием на основе машинного обучения.
Запланируйте сеанс DDIChat в Data Science / AI / ML / DL:
Подайте заявку на участие в программе DDIChat Expert здесь.
Работайте с DDI: https://datadriveninvestor.com/collaborate
Подпишитесь на DDIntel здесь.
