E-ticaret fiyatlandırma stratejisini yapay zekayla optimize etme | E-ticarette yapay zeka #9

Yapay zeka sayesinde e-ticaret fiyatlandırma stratejisini optimize etmek yeni bir boyut kazanıyor. Aslında çevrimiçi mağazalar, yalnızca pazarı anlamalarına yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda rekabete, talebe ve müşteri tercihlerine yanıt vererek fiyatları gerçek zamanlı olarak ayarlayan bir araca sahip oluyor. Peki yapay zeka, hem iş yapma şeklimizi hem de müşteri memnuniyeti düzeyini değiştirerek fiyatlandırma stratejisini optimize etmede nasıl hizmet edebilir?

E-ticaret fiyatlandırma stratejisi optimizasyonu nedir?

Bir e-ticaret fiyatlandırma stratejisini optimize etmek, belirli iş hedeflerine ulaşmak için çevrimiçi bir mağazadaki ürün ve hizmetlerin fiyatlarını sistematik olarak analiz etmek, planlamak ve ayarlamaktır. Bu, marjları artırmak, dönüşüm oranlarını yükseltmek veya pazar payını artırmak olabilir. Bu süreçte aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli araçlar ve yöntemler kullanılır:

• Çeşitli kaynaklardan elde edilen verilerin analizi (örneğin rakip fiyatlandırması, site trafiği veya ürün bulunabilirliği),
• A/B testi – yani mağazanın görünümünün ve işlevlerinin farklı varyantlarının etkinliğini değerlendirmek için sunulması,
• Dinamik fiyatlandırma seçenekleri , yani müşterilere piyasa koşullarına göre farklı fiyatlar sunulması.

Bütün bunlar fiyatları talep, arz, rekabet ve müşteri tercihleri ​​gibi faktörlere göre ayarlamak için yapılır. Öyleyse yapay zekanın çevrimiçi mağazanızda fiyatlandırma konusunda nasıl yardımcı olabileceğine ve bu hassaslık gerektiren görevleri kolaylaştırmanıza nasıl yardımcı olabileceğine bir göz atalım.

Pazar ve rekabet verilerini analiz etmek için yapay zekayı kullanma

Yapay zeka, rakip çevrimiçi mağazaların sunduğu fiyatlara ilişkin büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Yapay zeka yalnızca geçmiş fiyat verilerinin analizini sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda rakip mağazalar tarafından sunulan ürünlerin fiyatlarını da gerçek zamanlı olarak izliyor. Örneğin, Kara Cuma sırasında yapay zeka teknolojileri saatte birkaç bine kadar fiyat değişikliğini kaydedip analiz edebilir. Bu nedenle, fiyatlandırma stratejisini optimize etmek için yapay zekayı uygulamayı planlarken tamamlanması gereken görevlerin listesi başlıyor:

• Rekabetçi fiyatlandırma analizi için en uygun yapay zeka aracına karar vermek,
• Rakip mağazalara ait gerçek zamanlı fiyat verilerinin toplanması ,
• Özellikle sezonluk veya promosyon dönemlerinde fiyatları izlemek için algoritmalar uygulayın.

Fiyatlandırma stratejisini müşteri tercihlerine göre kişiselleştirin

Ancak piyasa verilerini analiz etmekten daha fazlası gerekiyor. Yapay zeka, müşterilerin alışveriş davranışlarına, demografik özelliklerine veya konumlarına göre hassas bir şekilde segmentlere ayrılmasına olanak tanır. Buna dayanarak algoritmalar kişiselleştirilmiş fiyatlandırma sunabilir. Dolayısıyla analiz, büyük şehirlerdeki müşterilerin fiyata daha az duyarlı olduğunu gösterirse, küçük şehirlerdeki müşterilere göre biraz daha yüksek fiyatlı teklifler alabiliyorlar.

Bu nedenle, fiyatlandırma stratejisini optimize etmek için yapay zekayı kullanmak isteyen e-ticaret sahibinin görev listesine daha fazla nokta eklenir:

• Müşteri verilerinin analizi – bu yalnızca demografik bilgileri ve konumu değil aynı zamanda satın alma davranışını ve tercih edilen satın alma platformunu ve iletişim biçimini de içermelidir,
• Müşteri segmentasyonu ve fiyat kişiselleştirmeye yönelik algoritmaların uygulanması,
• Farklı müşteri segmentleri için farklı fiyatlandırma stratejilerinin test edilmesi ve değerlendirilmesi.

Arz ve talebe dayalı dinamik fiyat ayarlaması

Yeterince geniş bir tarihsel veri seti ve gerçek zamanlı olarak toplanan verilerle donatılmış yapay zeka, fiyat düşüşünün bir ürüne olan talep üzerindeki etkisini yüksek olasılıkla tahmin edebilir. Mağazalar bu bilgiyi kullanarak fiyatları gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir; örneğin stok yüksek ve talep düşük olduğunda bir ürünün fiyatını düşürebilir. Talebi ve arzı daha doğru tahmin etmek için yapay zeka, sosyal medya ve harici veriler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri kullanabilir ve bunları gerçek zamanlı olarak analiz edebilir.

Yapay zekayı kullanarak fiyat stratejisi değişikliklerini tahmin etme

Öğrenme algoritmaları, geçmiş verilere ve mevcut piyasa eğilimlerine dayanarak gelecekteki fiyatları tahmin edebilir. Sonuç olarak e-ticaret siteleri gelecekteki tanıtım kampanyalarını ve fiyatlandırma stratejilerini daha iyi planlayabilir. Yapay zekanın fiyatlandırma stratejisi optimizasyonunun bu yönündeki rolü şöyle olacaktır:

• Veri toplama – Yapay zeka fiyatlandırma geçmişini, rekabet bilgilerini ve makroekonomik verileri kullanır.
• tahminlerde bulunmak – bu verileri analiz etmek için makine öğreniminin (ML) kullanılması, tek bir üründen tüm kategoriye kadar farklı seviyelerdeki fiyatların tahmin edilmesini mümkün kılar.

Geleneksel promosyon dönemleri veya pazarlama fikirleri yerine, gelecekteki promosyon kampanyalarının ve fiyatlandırma stratejilerinin sağlam verilere dayalı olarak planlanmasına olanak tanır.

Optimum fiyatları belirleme sürecinin otomasyonu

Yapay zeka yalnızca öneride bulunmakla kalmıyor, aynı zamanda bir mağazanın web sitesindeki fiyatları otomatik olarak değiştirebiliyor; bu da fiyatlandırma sürecinin verimliliğini ve hassasiyetini önemli ölçüde artırıyor. Fiyatlandırmaya ilişkin nihai karar bir insanın elinde olabilir ancak yapay zekanın bu bağlamdaki eylemleri paha biçilmez bir destektir. Fiyatlandırma sürecinin otomasyonunu uygularken alınması gereken en önemli kararlar şunlardır:

• Otomatik fiyat ayarlaması için yapay zeka araçlarının seçimi, çünkü bunların güvenilirliği bir mağazanın işlemlerden elde edebileceği marj miktarını belirler,
• Otomatik fiyat değişikliklerine yönelik algoritmaların uygulanması ve yapılandırılması, yani minimum ve maksimum fiyatların veya teklifin kişiselleştirilmesine yönelik kuralların belirlenmesi,
• İnsan müdahalesine yönelik protokoller oluşturun (örneğin, büyük fiyat dalgalanmaları veya bulunabilirlik sorunları nedeniyle karar verilmesi gerektiğinde).

Promosyon ve indirim önermek için yapay zekayı kullanma

Yapay zeka ayrıca toplanan verileri müşterilerin çeşitli promosyonlara nasıl tepki vereceği açısından da analiz edebilir. Daha sonra buna göre en etkili teklifleri ve indirimleri önerin.

Mağaza bireysel müşterilere kişiselleştirilmiş fırsatlar sunuyorsa bu özellikle önemlidir. Bunun nedeni, yapay zekayı yalnızca müşterileri hassas bir şekilde segmentlere ayırmak için değil aynı zamanda fiyat hassasiyetlerini analiz etmek için de kullanabilmenizdir.

Fiyat duyarlılığı, bir ürün veya hizmetin fiyatındaki değişikliğin o ürün veya hizmete olan talepteki değişikliği etkileme derecesidir. Fiyat duyarlılığı ne kadar yüksek olursa, fiyattaki küçük bir değişiklikten talep o kadar fazla etkilenir. Fiyatlandırma stratejisini optimize etmede yapay zekanın potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için e-ticarette uygulamaya değer:

• Müşterilerin önceki promosyonlara ve indirimlere nasıl tepki verdiğinin analizi - örneğin, %5'lik fiyat indiriminin ücretsiz gönderimden daha fazla satışla mı yoksa bu değerde bir bonus ürünün eklenmesiyle mi sonuçlandığı,
• Farklı indirim seviyelerinin ve bunların performans göstergeleri üzerindeki etkisinin test edilmesi.

Yapay zeka araçlarıyla fiyatlandırma stratejinizin etkinliğini izleyin

Yapay zeka yalnızca fiyatlandırma stratejisinin uygulanmasına yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda izliyor. Gelişmiş yapay zeka tabanlı analitik araçlar, fiyat değişikliklerinin bir fiyatlandırma stratejisinin etkinliğini nasıl değiştirdiğini (marjlara veya dönüşüm oranlarına nasıl dönüştüğü gibi) doğru bir şekilde ölçebilir.

Bir yandan fiyat duyarlılığını analiz ederek ve her müşterinin satın alma davranışını yapay zeka ile izleyerek, her müşteriye fiyat indirimlerine duyarlılığını yansıtan bireysel bir “promosyon faktörü” atamak mümkün. Bu, mağazaya kişiselleştirilmiş promosyonları hedefleme yeteneği verir.

Öte yandan yapay zeka, mağazanın tamamına ilişkin verilerin tek bir yerde toplanmasını mümkün kılıyor ve bu da şunları mümkün kılıyor:

• Marj büyümesi, dönüşüm oranı gibi performans göstergelerinin aylık veya yıllık olarak takip edilmesi,
• Yapay zeka araçlarıyla her bir işleme ilişkin verilerin toplanması sayesinde düzenli analiz ve detaylı raporların oluşturulması,
• İzleme sonuçlarına göre fiyatlandırma stratejisinde ince ayar yapılması.

Özet

Fiyatlandırma stratejisinde yapay zekanın uygulanması, hem işletmelere hem de tüketicilere somut faydalar sunan bir yatırımdır. Pazar analizi, kişiselleştirme ve dinamik fiyat ayarlamaları bağlamında yeni fırsatlar sunan, oyunun kurallarını değiştiren bir araçtır. E-ticaretin daha verimli çalışmasını sağlayarak daha yüksek marjlar ve beklentilerini karşılayan kişiselleştirilmiş promosyonlardan ve ürün önerilerinden yararlanabilen memnun müşteriler sağlar.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

E-ticarette yapay zeka:

1. E-ticaret otomasyonu. Yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilmeye değer 5 e-ticaret alanı
2. Yapay zeka yardımıyla e-ticarete yönelik pazarlama metinleri. 5 en iyi araç
3. Yapay zeka ile reklam grafik tasarımı
4. Yapay zeka ile müşteri geri bildirim yönetimi. Yapay zeka çevrimiçi mağazanızın itibarını koruyabilir mi?
5. E-ticarette yapay zeka devrimi
6. Yeni yapay zeka çağında e-ticaret müşteri iletişiminin kişiselleştirilmesi
7. Chatbot ve Voicebot: E-ticaret için hangisini seçmelisiniz?
8. E-ticarette satışları artıracak yapay zeka anahtarları
9. E-ticaret fiyatlandırma stratejisini yapay zeka ile optimize etme