تحسين استراتيجية تسعير التجارة الإلكترونية باستخدام الذكاء الاصطناعي | الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية #9

بفضل الذكاء الاصطناعي، يأخذ تحسين استراتيجية تسعير التجارة الإلكترونية بُعدًا جديدًا. في الواقع، تكتسب المتاجر عبر الإنترنت أداة لا تساعدها على فهم السوق فحسب، بل تساعدها أيضًا على تعديل الأسعار في الوقت الفعلي، والاستجابة للمنافسة والطلب وتفضيلات العملاء. ولكن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحسين استراتيجية التسعير، وتغيير الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا ومستوى رضا العملاء؟

ما هو تحسين استراتيجية تسعير التجارة الإلكترونية؟

إن تحسين استراتيجية تسعير التجارة الإلكترونية هو تحليل وتخطيط وتعديل أسعار المنتجات والخدمات في متجر عبر الإنترنت بشكل منهجي لتحقيق أهداف تجارية محددة. قد يكون ذلك لزيادة الهوامش أو رفع معدلات التحويل أو زيادة حصة السوق. وتستخدم هذه العملية مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب، بما في ذلك:

• تحليل البيانات من مصادر مختلفة - على سبيل المثال، أسعار المنافسين، أو حركة مرور الموقع، أو توفر البضائع،
• اختبار A/B – أي تقديم أشكال مختلفة من مظهر المتجر ووظائفه لتقييم فعاليتها،
• خيارات التسعير الديناميكية – بمعنى آخر، تقديم أسعار مختلفة للعملاء حسب ظروف السوق.

ويتم كل ذلك لضبط الأسعار وفقًا لعوامل مثل الطلب والعرض والمنافسة وتفضيلات العملاء. لذلك دعونا نلقي نظرة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد الأسعار في متجرك عبر الإنترنت، مما يسمح لك بتبسيط هذه المهام كثيفة الدقة.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات السوق والبيانات التنافسية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات حول الأسعار التي تقدمها المتاجر المنافسة عبر الإنترنت. لا يتيح الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات التسعير التاريخية فحسب، بل يراقب أيضًا أسعار المنتجات التي تقدمها المتاجر المنافسة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، خلال الجمعة السوداء، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تسجيل وتحليل ما يصل إلى عدة آلاف من تغيرات الأسعار في الساعة. ولذلك تبدأ قائمة المهام الواجب إنجازها عند التخطيط لتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجية التسعير:

• اتخاذ قرار بشأن أداة الذكاء الاصطناعي المثالية لتحليل الأسعار التنافسية،
• جمع بيانات الأسعار في الوقت الحقيقي من المتاجر المنافسة،
• تنفيذ خوارزميات لمراقبة الأسعار، خاصة خلال الفترات الموسمية أو الترويجية.

تخصيص استراتيجية التسعير بناءً على تفضيلات العملاء

ومع ذلك، هناك حاجة إلى أكثر من تحليل بيانات السوق. يتيح الذكاء الاصطناعي التقسيم الدقيق للعملاء بناءً على سلوكهم في التسوق أو التركيبة السكانية أو الموقع. وبناءً على ذلك، يمكن للخوارزميات تقديم أسعار مخصصة. لذلك، إذا أشار التحليل إلى أن العملاء من المدن الكبيرة أقل حساسية للسعر، فيمكنهم الحصول على عروض بأسعار أعلى قليلاً مقارنة بالعملاء من المدن الأصغر.

وبالتالي تتم إضافة المزيد من النقاط إلى قائمة المهام الخاصة بصاحب التجارة الإلكترونية الذي يريد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين استراتيجية التسعير:

• تحليل بيانات العملاء - يجب أن يشمل ذلك ليس فقط التركيبة السكانية والموقع ولكن أيضًا سلوك الشراء ومنصة الشراء المفضلة وشكل الاتصال،
• تنفيذ خوارزميات لتجزئة العملاء وتخصيص الأسعار،
• اختبار وتقييم استراتيجيات التسعير المختلفة لشرائح العملاء المختلفة.

تعديل الأسعار الديناميكي على أساس العرض والطلب

يمكن للذكاء الاصطناعي المجهز بمجموعة كبيرة بما فيه الكفاية من البيانات التاريخية وتلك التي تم جمعها في الوقت الفعلي أن يتنبأ باحتمال كبير بتأثير انخفاض السعر على الطلب على المنتج. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للمتاجر تعديل الأسعار في الوقت الفعلي، على سبيل المثال، خفض سعر المنتج عندما يكون المخزون مرتفعًا والطلب منخفضًا. ولتقدير الطلب والعرض بشكل أكثر دقة، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي والبيانات الخارجية، وتحليلها في الوقت الفعلي.

التنبؤ بتغيرات استراتيجية الأسعار باستخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن لخوارزميات التعلم التنبؤ بالأسعار المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية واتجاهات السوق الحالية. ونتيجة لذلك، يمكن لمواقع التجارة الإلكترونية التخطيط لحملاتها الترويجية المستقبلية واستراتيجيات التسعير بشكل أفضل. سيكون دور الذكاء الاصطناعي في هذا الجانب من تحسين استراتيجية التسعير هو:

• جمع البيانات – يستخدم الذكاء الاصطناعي تاريخ التسعير والمعلومات التنافسية وبيانات الاقتصاد الكلي.
• عمل التنبؤات - استخدام التعلم الآلي (ML) لتحليل هذه البيانات يجعل من الممكن التنبؤ بالأسعار على مستويات مختلفة - من منتج واحد إلى فئة بأكملها.

فهي تسمح بتخطيط الحملات الترويجية المستقبلية واستراتيجيات التسعير بناءً على بيانات موثوقة، بدلاً من مجرد الفترات الترويجية المعتادة أو الأفكار التسويقية.

أتمتة عملية تحديد الأسعار المثلى

لا يقترح الذكاء الاصطناعي الأسعار على الموقع الإلكتروني للمتجر فحسب، بل يمكنه أيضًا تغييرها تلقائيًا، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة ودقة عملية التسعير. قد يقع القرار النهائي بشأن التسعير في يد الإنسان، ولكن تصرفات الذكاء الاصطناعي في هذا السياق تمثل دعمًا لا يقدر بثمن. أهم القرارات التي يجب اتخاذها عند تنفيذ أتمتة عملية التسعير هي:

• اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي لتعديل الأسعار تلقائيًا، لأن موثوقيتها تحدد مقدار الهامش الذي يمكن أن يحصل عليه المتجر في المعاملات،
• تنفيذ وتكوين الخوارزميات للتغيرات التلقائية في الأسعار، أي، على سبيل المثال، تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى للأسعار أو قواعد تخصيص العرض،
• وضع بروتوكولات للتدخل البشري - على سبيل المثال، عندما يلزم اتخاذ قرارات بسبب التقلبات الكبيرة في الأسعار أو مشكلات التوفر.

استخدام الذكاء الاصطناعي للتوصية بالعروض الترويجية والخصومات

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحليل البيانات المجمعة من حيث كيفية تفاعل العملاء مع العروض الترويجية المختلفة. ومن ثم اقتراح العروض والخصومات الأكثر فاعلية بناءً على ذلك.

يعد هذا مهمًا بشكل خاص إذا كان المتجر يقدم عروضًا مخصصة للعملاء الأفراد. وذلك لأنه يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي ليس فقط لتقسيم العملاء إلى شرائح دقيقة، ولكن أيضًا لتحليل حساسيتهم للسعر.

حساسية السعر هي الدرجة التي يؤثر بها التغير في سعر المنتج أو الخدمة على التغير في الطلب على ذلك المنتج أو الخدمة. كلما زادت حساسية السعر، زاد تأثر الطلب بتغير بسيط في السعر. للاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين استراتيجية التسعير، يجدر التنفيذ في التجارة الإلكترونية:

• تحليل لكيفية تفاعل العملاء مع العروض الترويجية والخصومات السابقة - على سبيل المثال، ما إذا كان تخفيض السعر بنسبة 5% أدى إلى مبيعات أكثر من الشحن المجاني أو إضافة منتج إضافي بهذه القيمة،
• اختبار مستويات الخصومات المختلفة وتأثيرها على مؤشرات الأداء.

راقب فعالية استراتيجية التسعير الخاصة بك باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي

لا يساعد الذكاء الاصطناعي في تنفيذ استراتيجية التسعير فحسب، بل يساعد أيضًا في المراقبة. يمكن للأدوات التحليلية المتقدمة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تقيس بدقة كيف تؤثر تغيرات الأسعار على فعالية استراتيجية التسعير، مثل كيفية ترجمتها إلى هوامش أو معدلات تحويل.

فمن ناحية، من خلال تحليل حساسية الأسعار ومراقبة سلوك الشراء لكل عميل باستخدام الذكاء الاصطناعي، من الممكن تعيين "عامل ترويج" فردي لكل عميل يعكس مدى قابليته لخفض الأسعار. وهذا يمنح المتجر القدرة على استهداف العروض الترويجية المخصصة.

من ناحية أخرى، يتيح الذكاء الاصطناعي جمع البيانات عن المتجر بأكمله في مكان واحد، مما يجعل من الممكن:

• تتبع مؤشرات الأداء، مثل نمو الهامش ومعدل التحويل على أساس شهري أو سنوي،
• التحليل المنتظم وإنشاء تقارير مفصلة بفضل جمع البيانات عن كل معاملة بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي،
• ضبط استراتيجية التسعير بناءً على نتائج المراقبة.

ملخص

يعد تطبيق الذكاء الاصطناعي في استراتيجية التسعير استثمارًا يقدم فوائد ملموسة لكل من الشركات والمستهلكين. إنها أداة تغير قواعد اللعبة، وتوفر فرصًا جديدة في سياق تحليل السوق والتخصيص وتعديلات الأسعار الديناميكية. فهي تمكن التجارة الإلكترونية من العمل بكفاءة أكبر، مما يؤدي إلى هوامش أعلى ورضا العملاء، الذين يمكنهم الاستفادة من العروض الترويجية المخصصة واقتراحات المنتجات التي تلبي توقعاتهم.

إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.

المؤلف: روبرت ويتني

خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.

عرض جميع المشاركات

الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية:

1. أتمتة التجارة الإلكترونية. 5 مجالات للتجارة الإلكترونية تستحق التشغيل الآلي باستخدام الذكاء الاصطناعي
2. النصوص التسويقية للتجارة الإلكترونية بمساعدة الذكاء الاصطناعي. أفضل 5 أدوات
3. التصميم الجرافيكي للإعلان باستخدام الذكاء الاصطناعي
4. إدارة تعليقات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي. هل يستطيع الذكاء الاصطناعي الاهتمام بسمعة متجرك الإلكتروني؟
5. ثورة الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية
6. إضفاء الطابع الشخصي على التواصل مع عملاء التجارة الإلكترونية في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد
7. Chatbot أم voicebot – أيهما تختار للتجارة الإلكترونية؟
8. مفاتيح الذكاء الاصطناعي لزيادة المبيعات في التجارة الإلكترونية
9. تحسين استراتيجية تسعير التجارة الإلكترونية باستخدام الذكاء الاصطناعي