Как именно работает алгоритм AI для определения лучших цен?

Хотя это может казаться непонятным для некоторых, но настройки алгоритмов для оптимизации стоимостных показателей с помощью машинного обучения (автоматического ИИ) достаточно просты.

Они состоят из следующих этапов:

1. Сбор и сортировка данных

Для разработки автоматической модели самообучения требуются данные нескольких типов. Для формирования лучшей цены структура информационной базы может быть примерно такой:

– Данные по транзакциям: список продуктов, проданных по разным ценам разным клиентам; типы скидок, которые разрешены или не разрешены при выставлении счета; привилегии и бонусы.

– Описания продуктов: данные о каждом продукте из каталога – категория, бренд, размер, цвет и т. д.

– Данные о стоимости: стоимость компонентов, доставки, возврата товара и расходы на маркетинг.

– Данные о конкуренции: цены на аналогичные продукты конкурентов. Эти показатели вводятся вручную либо автоматически, например, собираются из интернета.

– Данные о запасе на складе и доставке: количество товаров на складе, доступность продукта, история изменения цены.

Не вся эта информация необходима и доступна для любого сектора. Многие компании вполне обоснованно очень осторожно работают с личными данными. Поэтому у некоторых розничных магазинов нет «чистой» истории изменения цен. Тем не менее ценообразование на базе машинного обучения может извлечь максимум из доступных источников. В большинстве случаев это значительно улучшает статус-кво – например, повышается прибыль.

Но есть и хорошие новости: чтобы установить лучшую цену на продукт, необязательно использовать личные данные.

Наконец, собранную информацию нужно отсортировать: убрать ошибки и подготовить для дальнейшей обработки.

Это очень ответственный этап, потому что надо свести вместе сведения разных форматов и из разных источников. Поэтому эту операцию должны выполнять специалисты по data science, которые проверяют корректность данных и полностью трансформируют их в алгоритм.

2. Тренировка алгоритма

Следующий этап – «тренировка» модели машинного обучения. Сначала модель анализирует все переменные и определяет, как изменения цены могут повлиять на продажи. Выполняя эту операцию, программа автоматически выявляет корреляции и схемы, которые не замечает обычный аналитик. Затем она включает их в алгоритм расчета лучших цен и использует как базу прогнозов продаж и прибыли. Первоначальная версия модели проверяется на практике и затем периодически оптимизируется вручную. После каждой коррекции алгоритм самостоятельно обучается и улучшает свои результаты.

Для повышения точности его работы можно добавлять новые наборы данных, на которых будет самообучаться модель. С течением времени затраты на тренировку сократятся до минимума, а эффективность программного обеспечения будет постепенно расти.

3. Оптимизация на базе прогнозов

Разработанная модель машинного обучения может устанавливать лучшие цены для тысячи продуктов всего за несколько минут. При этом учитывает цели компании и обеспечивает гибкость при формировании стоимости.

Отделы маркетинга и продаж могут использовать эти расчеты и смело экспериментировать с начальными ценами и скидками, потому что предоставленные данные помогают лучше спрогнозировать потенциальное влияние на продажи и спрос.

Вместо определения методом проб и ошибок на основе накопленного опыта, они теперь имеют возможность строить прогнозы на базе результатов алгоритма машинного обучения.

Это дает им пространство для маневра, что обычно повышает объемы сбыта и прибыль.