Защо оптимизирането на цените чрез машинно обучение е толкова важно?

Оптимизирането на цените е много важно, тъй като индустрията за търговия на дребно става все по-конкурентоспособна, тъй като всички се стремят много да станат изборът на потребителя, а нарастващата сложност на веригата за доставки ни затруднява още повече при определянето на оптимални цени. Много търговци на дребно и големи марки използват оптимизация на цените в днешно време. Amazon е много добър пример за това. Но това, което кара индустрията да нагнетява милиони в научноизследователска и развойна дейност и да става зависима от машинното обучение за ценообразуване на своите продукти, се дължи на няколко причини -

  1. Цените се определят от множество параметри, а не само от количеството и производствените разходи, както в по-ранните дни. За да остане уместна и да се конкурира, цената на една организация трябва винаги да е конкурентна, независимо дали е онлайн или офлайн продажба на дребно. Някои допълнителни параметри, които определят цените на продуктите, савреме, сезон, събития, празници, оперативни разходи, реклама и макроикономически променливи. Следователно става предизвикателство да се определи кривата на търсенето, която повече или по-малко винаги има тенденция да бъде нелинейна.
  2. Втора причина, търговията на дребно през 1990 г. вече притежаваше голям брой продукти в каталога си и с течение на времето видяхме, че списъкът с артикули, продавани от тях, нараства експоненциално, като всеки продукт има по-здравословен или по-смел алтернатива и едно и също нещо се произвежда от десет различни доставчици. Ценообразуването им не е лесен подвиг, за мениджърите е почти невъзможно да изпълнят тази задача без помощ.
  3. Трета причина, очевидният факт, че огромното количество данни, които трябва да бъдат анализирани, за да се вземат бизнес решения, е изключително досадно.

Има няколко стандартизирани стъпки, които са включени в създаването на решение, управлявано от машинно обучение, за решаване на този критичен проблем с ценообразуването.

a) Предварителна обработка на данни:тази стъпка включва почистване на данните, преобразуването им според вашите нужди чрез извършване на операции върху данните, което се нарича инженерство на характеристикитеи след това избиране на функции/колони които искате да пренесете за изпълнение на задачи за моделиране, това е известно като избор на функция.

b) Разделяне на данни:данните се разделят на три части обучение, валидиране и набор от тестове. Това се прави, за да се избегне пренапълването на данните. С по-прости думи това означава, че когато моделът е изграден върху данни за обучение, той научава това, което наблюдава и това ограничава способността на модела да се представя добре на данни, които не е срещал преди. Точно както, ако един въпрос е изопачен или е приложение на концепция върху нов сценарий, става трудно за нас да се справим с него. Но практиката прави перфектни и затова разполагаме с комплекти за валидиране и тестове, за да постигнем съвършенството.

в) Обучение на данните чрез прилагане на различни модели:повечето семейства от модели биха искали една или много стандартизация. Параметри, които трябва да бъдат предварително зададени, за да очертаят недвусмислено модела; тези параметри не могат да бъдат извлечени аналитично и категорията им допълнително се нарича хиперпараметри. Може да се използва търсене в мрежа (или AN оптимизиран вариант) за търсене на оптимална комбинация от параметри с релевантност към избран показател за ефективност. За бинарна класификация показателите за производителност включват под кривата (AUC),
индекса Gini, загубата на мощност.

d) Избор на модел:последната стъпка е избор на модел, при който най-добре представящият се модел от тези, които са били приложени, се анализира в набора за тестване и валидиране, тяхната точност се определя и се избира най-добрият.

Така че това са множеството стъпки, които човек трябва да изпълни, за да направи предиктор за оптимизиране на цените и след като това стане, трябва да го свържем със софтуер за визуализация или инструмент, който се използва от организацията. Тъй като всеки път, когато възникне необходимост, мениджърите не могат да стартират скрипт, за да получат оптимизираните цени и следователно те след това се показват в инструментите за визуализация, за да могат лицата, вземащи решения, да направят по-информиран избор и да постигнат целите си.

Това е от моя страна. Това ни кара да извършим по-задълбочено гмуркане в стъпките за изграждане на този продукт в предстоящите статии.

Бъдете щастливи и в безопасност!