人工知能による電子商取引の価格戦略の最適化 | 電子商取引における AI #9

人工知能のおかげで、電子商取引の価格戦略の最適化は新たな次元を迎えます。 実際、オンライン ストアは、市場を理解するのに役立つだけでなく、競争、需要、顧客の好みに応じてリアルタイムで価格を調整するツールを手に入れることができます。 しかし、AI は価格戦略の最適化にどのように役立ち、ビジネスのやり方と顧客満足度の両方を変えることができるのでしょうか?

電子商取引の価格戦略の最適化とは何ですか?

e コマースの価格戦略の最適化とは、特定のビジネス目標を達成するために、オンライン ストアの製品とサービスの価格を体系的に分析、計画、調整することです。 これには、利益を増やしたり、コンバージョン率を高めたり、市場シェアを拡大​​したりすることが考えられます。 このプロセスでは、次のようなさまざまなツールと方法が使用されます。

• さまざまなソースからのデータの分析– 競合他社の価格設定、サイトのトラフィック、商品の入手可能性など、
• A/B テスト– つまり、店舗の外観や機能のさまざまなバリエーションを導入して、その有効性を評価します。
• 動的な価格設定オプション– 言い換えれば、市場の状況に応じて異なる価格を顧客に提供します。

これらはすべて、需要、供給、競争、顧客の好みなどの要因に応じて価格を調整するために行われます。 それでは、人工知能がオンライン ストアの価格設定にどのように役立ち、これらの精度を必要とするタスクを合理化できるかを見てみましょう。

AI を使用して市場および競合データを分析する

人工知能は、競合するオンライン ストアが提供する価格に関する膨大な量のデータを分析できます。 AI は過去の価格データの分析を可能にするだけでなく、競合店が提供する商品の価格をリアルタイムで監視することもできます。 たとえば、ブラック フライデーの期間中、AI テクノロジーは 1 時間あたり最大数千の価格変動を記録および分析できます。 したがって、価格戦略を最適化するために人工知能の導入を計画する際に完了すべきタスクのリストは、以下から始まります。

• 競合価格分析に最適なAIツールを決定し、
• 競合店のリアルタイム価格データを収集し、
• 特に季節やプロモーション期間中に、価格を監視するアルゴリズムを実装します。

顧客の好みに基づいて価格戦略をパーソナライズする

ただし、市場データを分析するだけでは不十分です。 AI により、顧客の買い物行動、人口統計、場所に基づいて顧客を正確にセグメンテーションできます。 これに基づいて、アルゴリズムはパーソナライズされた価格設定を提供できます。 したがって、分析の結果、大都市の顧客は価格にあまり敏感ではないことが示された場合、小さな町の顧客に比べてわずかに高い価格のオファーを受ける可能性があります。

したがって、価格設定戦略の最適化に AI を使用したいと考えている電子商取引オーナーのタスク リストには、さらに多くのポイントが追加されます。

• 顧客データの分析– これには、人口統計や所在地だけでなく、購入行動や優先購入プラットフォームや連絡方法も含まれる必要があります。
• 顧客のセグメント化と価格のパーソナライゼーションのためのアルゴリズムの実装、
• さまざまな顧客セグメントに対するさまざまな価格設定戦略をテストおよび評価します。

需要と供給に基づいた動的な価格調整

十分に大規模な履歴データとリアルタイムで収集されたデータを備えた人工知能は、製品の需要に対する価格引き下げの影響を高い確率で予測できます。 店舗はこの情報を使用して、在庫が多く需要が低い場合に製品の価格を下げるなど、リアルタイムで価格を調整できます。 需要と供給をより正確に推定するために、AI はソーシャル メディアや外部データを含むさまざまなソースからのデータを使用し、リアルタイムで分析できます。

AIを活用した価格戦略の変化を予測

学習アルゴリズムにより、過去のデータと現在の市場動向に基づいて将来の価格を予測できます。 その結果、電子商取引サイトは将来のプロモーション キャンペーンや価格戦略をより適切に計画できるようになります。 価格戦略最適化のこの側面における人工知能の役割は次のとおりです。

• データ収集– AI は価格履歴、競合情報、マクロ経済データを使用します。
• 予測の作成– 機械学習 (ML) を使用してこのデータを分析することで、単一の製品からカテゴリ全体に至るまで、さまざまなレベルで価格を予測することが可能になります。

これにより、単なる慣例的なプロモーション期間やマーケティングのアイデアではなく、確かなデータに基づいて将来のプロモーション キャンペーンや価格戦略を計画することができます。

最適な価格を決定するプロセスの自動化

AI は店舗の Web サイトで価格を提案するだけでなく、自動的に変更することもできるため、価格設定プロセスの効率と精度が大幅に向上します。 価格設定の最終決定は人間の手に委ねられる可能性がありますが、この状況における AI のアクションは非常に貴重なサポートとなります。 価格設定プロセスの自動化を実装する際に行うべき最も重要な決定は次のとおりです。

• 自動価格調整のための AI ツールの選択。その信頼性によって店舗が取引で得られるマージンの額が決まるからです。
• 自動価格変更のためのアルゴリズムの実装と構成、つまり、オファーのパーソナライズのための最小価格と最大価格またはルールの設定など、
• たとえば、大幅な価格変動や在庫状況の問題により決定を下す必要がある場合など、人的介入のためのプロトコルを確立します。

AI を使用してプロモーションや割引を推奨する

人工知能は、顧客がさまざまなプロモーションにどのように反応するかという観点から、収集されたデータを分析することもできます。 そして、それに基づいて最も効果的なオファーや割引を提案します。

これは、ストアが個々の顧客にパーソナライズされた取引を提供する場合に特に重要です。 これは、人工知能を使用して顧客を細かくセグメント化するだけでなく、価格感度を分析することもできるためです。

価格感応度は、製品またはサービスの価格の変化がその製品またはサービスの需要の変化にどの程度影響するかを表します。 価格感度が高ければ高いほど、わずかな価格の変化によって需要が大きく影響されます。 価格戦略の最適化において AI の可能性を最大限に活用するには、電子商取引に次のことを実装する価値があります。

• 以前のプロモーションや割引に対する顧客の反応の分析 - たとえば、5% の値下げが送料無料よりも多くの売上につながったか、またはその価値のボーナス製品の追加があったかどうか、
• さまざまなレベルの割引とそのパフォーマンス指標への影響をテストします。

AI ツールを使用して価格戦略の有効性を監視する

AI は価格戦略の実装だけでなく、監視にも役立ちます。 高度な AI ベースの分析ツールは、価格の変化が利益率やコンバージョン率にどのように反映されるかなど、価格設定戦略の有効性をどのように変化させるかを正確に測定できます。

一方で、価格感度を分析し、各顧客の購買行動を人工知能で監視することで、各顧客に値下げに対する感受性を反映した個別の「プロモーション要因」を割り当てることができます。 これにより、ストアはパーソナライズされたプロモーションをターゲットにすることができます。

一方、人工知能により店舗全体のデータを一か所に収集できるため、次のことが可能になります。

• 月次または年次ベースでのマージンの増加やコンバージョン率などのパフォーマンス指標を追跡します。
• AIツールによる各取引データの収集による定期的な分析と詳細レポートの作成、
• モニタリング結果に基づいて価格戦略を微調整します。

まとめ

価格戦略に人工知能を導入することは、企業と消費者の両方に具体的なメリットをもたらす投資です。 これはゲームのルールを変えるツールであり、市場分析、パーソナライゼーション、動的な価格調整の観点から新たな機会を提供します。 これにより、電子商取引がより効率的に運営できるようになり、その結果、利益率が向上し、顧客が満足し、顧客は期待に応えるパーソナライズされたプロモーションや製品の提案から恩恵を受けることができます。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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