Оптимизация стратегии ценообразования в электронной коммерции с помощью искусственного интеллекта | ИИ в электронной коммерции №9

Благодаря искусственному интеллекту оптимизация стратегии ценообразования в электронной коммерции приобретает новое измерение. Действительно, интернет-магазины получают инструмент, который не только помогает им понять рынок, но и корректирует цены в режиме реального времени, реагируя на конкуренцию, спрос и предпочтения клиентов. Но как ИИ может помочь в оптимизации ценовой стратегии, изменив как способ ведения бизнеса, так и уровень удовлетворенности клиентов?

Что такое оптимизация стратегии ценообразования в электронной коммерции?

Оптимизация стратегии ценообразования в электронной коммерции — это систематический анализ, планирование и корректировка цен на продукты и услуги в интернет-магазине для достижения конкретных бизнес-целей. Это может быть увеличение прибыли, коэффициента конверсии или увеличения доли рынка. В этом процессе используются различные инструменты и методы, в том числе:

• анализ данных из различных источников – например, цен конкурентов, посещаемости сайта или наличия товаров,
• A/B-тестирование – то есть представление различных вариантов внешнего вида и функций магазина для оценки их эффективности,
• варианты динамического ценообразования – другими словами, предложение клиентам разных цен в зависимости от рыночных условий.

Все это делается для корректировки цен в соответствии с такими факторами, как спрос, предложение, конкуренция и предпочтения клиентов. Итак, давайте посмотрим, как искусственный интеллект может помочь в ценообразовании в вашем интернет-магазине, позволяя оптимизировать эти трудоемкие задачи.

Использование ИИ для анализа рыночных и конкурентных данных

Искусственный интеллект может анализировать огромные объемы данных о ценах, предлагаемых конкурирующими интернет-магазинами. ИИ не только позволяет анализировать исторические данные о ценах, но также отслеживает в режиме реального времени цены на продукты, предлагаемые конкурирующими магазинами. Например, во время Черной пятницы технологии искусственного интеллекта могут фиксировать и анализировать до нескольких тысяч изменений цен в час. Поэтому список задач, которые необходимо решить при планировании внедрения искусственного интеллекта для оптимизации ценовой стратегии, начинается:

• Принятие решения об оптимальном инструменте искусственного интеллекта для анализа конкурентных цен,
• Сбор данных о ценах в конкурирующих магазинах в режиме реального времени ,
• Внедряйте алгоритмы для мониторинга цен, особенно в сезонные или рекламные периоды.

Персонализируйте ценовую стратегию на основе предпочтений клиентов.

Однако требуется нечто большее, чем просто анализ рыночных данных. ИИ обеспечивает точную сегментацию клиентов на основе их покупательского поведения, демографических данных или местоположения. На основании этого алгоритмы могут предлагать персонализированные цены. Поэтому, если анализ показывает, что клиенты из крупных городов менее чувствительны к цене, они могут получать предложения с несколько более высокими ценами по сравнению с клиентами из небольших городов.

Таким образом, в список задач владельца электронной коммерции, который хочет использовать ИИ для оптимизации стратегии ценообразования, добавляется еще больше пунктов:

• Анализ данных о клиентах – он должен включать не только демографические данные и местоположение, но также покупательское поведение, предпочтительную платформу для покупок и форму контакта.
• Внедрение алгоритмов сегментации клиентов и персонализации цен,
• Тестирование и оценка различных стратегий ценообразования для разных сегментов клиентов.

Динамическая корректировка цен на основе спроса и предложения

Искусственный интеллект, оснащенный достаточно большим набором исторических данных и собранных в режиме реального времени, может с высокой вероятностью предсказать влияние снижения цены на спрос на товар. Используя эту информацию, магазины могут корректировать цены в режиме реального времени, например, снижая цену на продукт, когда запасы высоки, а спрос низкий. Чтобы более точно оценить спрос и предложение, ИИ может использовать данные из различных источников, включая социальные сети и внешние данные, и анализировать их в режиме реального времени.

Прогнозирование изменений ценовой стратегии с помощью ИИ

Алгоритмы обучения могут прогнозировать будущие цены на основе исторических данных и текущих рыночных тенденций. В результате сайты электронной коммерции могут лучше планировать свои будущие рекламные кампании и стратегии ценообразования. Роль искусственного интеллекта в этом аспекте оптимизации ценовой стратегии будет заключаться в следующем:

• Сбор данных . ИИ использует историю цен, информацию о конкурентах и ​​макроэкономические данные.
• составление прогнозов — использование машинного обучения (ML) для анализа этих данных позволяет прогнозировать цены на разных уровнях — от отдельного продукта до целой категории.

Они позволяют планировать будущие рекламные кампании и стратегии ценообразования на основе надежных данных, а не только на обычных рекламных периодах или маркетинговых идеях.

Автоматизация процесса определения оптимальных цен

ИИ не только предлагает, но и может автоматически изменять цены на сайте магазина, что существенно повышает эффективность и точность процесса ценообразования. Окончательное решение о ценообразовании может находиться в руках человека, но действия ИИ в этом контексте оказывают неоценимую поддержку. Наиболее важными решениями, которые необходимо принять при внедрении автоматизации процесса ценообразования, являются:

• выбор инструментов искусственного интеллекта для автоматической корректировки цен, поскольку их надежность определяет размер маржи, которую магазин может получить от транзакций,
• Внедрение и настройка алгоритмов автоматического изменения цен, то есть, например, установка минимальных и максимальных цен или правил персонализации предложения,
• Установите протоколы вмешательства человека – например, когда необходимо принимать решения из-за значительных колебаний цен или проблем с доступностью.

Использование ИИ для рекомендации акций и скидок

Искусственный интеллект также может анализировать собранные данные с точки зрения того, как клиенты реагируют на различные рекламные акции. А затем предложите на основе этого самые выгодные предложения и скидки.

Это особенно важно, если магазин предлагает индивидуальные предложения для отдельных клиентов. Это связано с тем, что вы можете использовать искусственный интеллект не только для точного сегментирования клиентов, но и для анализа их чувствительности к ценам.

Чувствительность к цене – это степень, в которой изменение цены продукта или услуги влияет на изменение спроса на этот продукт или услугу. Чем выше чувствительность к цене, тем больше на спрос влияет небольшое изменение цены. Чтобы в полной мере воспользоваться потенциалом ИИ в оптимизации стратегии ценообразования, стоит внедрить его в электронную коммерцию:

• Анализ того, как клиенты отреагировали на предыдущие акции и скидки – например, привело ли снижение цены на 5% к большему количеству продаж, чем бесплатная доставка, или к добавлению бонусного продукта такой же стоимости.
• Тестирование различных уровней скидок и их влияния на показатели эффективности.

Контролируйте эффективность своей ценовой стратегии с помощью инструментов искусственного интеллекта.

ИИ не только помогает реализовать стратегию ценообразования, но и контролирует. Передовые аналитические инструменты на основе искусственного интеллекта могут точно измерить, как изменения цен влияют на эффективность стратегии ценообразования, например, как они отражаются на прибыли или коэффициентах конверсии.

С одной стороны, анализируя чувствительность цен и отслеживая покупательское поведение каждого покупателя с помощью искусственного интеллекта, можно присвоить каждому покупателю индивидуальный «фактор продвижения», отражающий его восприимчивость к снижению цен. Это дает магазину возможность проводить персонализированные рекламные акции.

С другой стороны, искусственный интеллект позволяет собирать данные обо всем магазине в одном месте, что позволяет:

• Отслеживание показателей эффективности, таких как рост маржи и коэффициент конверсии на ежемесячной или ежегодной основе,
• регулярный анализ и создание подробных отчетов благодаря сбору данных о каждой транзакции инструментами ИИ,
• тонкая настройка ценовой стратегии по результатам мониторинга.

Краткое содержание

Внедрение искусственного интеллекта в ценовую стратегию — это инвестиция, которая предлагает конкретные выгоды как для бизнеса, так и для потребителей. Это инструмент, который меняет правила игры, предлагая новые возможности в контексте анализа рынка, персонализации и динамической корректировки цен. Они позволяют электронной коммерции работать более эффективно, что приводит к увеличению прибыли и удовлетворению клиентов, которые могут извлечь выгоду из персонализированных рекламных акций и предложений продуктов, соответствующих их ожиданиям.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в электронной коммерции:

1. Автоматизация электронной коммерции. 5 областей электронной коммерции, которые стоит автоматизировать с помощью искусственного интеллекта
2. Маркетинговые тексты для электронной коммерции с помощью искусственного интеллекта. 5 лучших инструментов
3. Рекламный графический дизайн с искусственным интеллектом
4. Управление обратной связью с клиентами с помощью ИИ. Может ли искусственный интеллект позаботиться о репутации вашего интернет-магазина?
5. Революция искусственного интеллекта в электронной коммерции
6. Персонализация общения с клиентами электронной коммерции в новую эпоху искусственного интеллекта
7. Чат-бот против голосового бота – какой выбрать для электронной коммерции?
8. Ключи искусственного интеллекта для увеличения продаж в электронной коммерции
9. Оптимизация стратегии ценообразования в электронной коммерции с помощью искусственного интеллекта