用于零售定价的机器学习:值得投资吗?

时间:2019-10-30 作者:蓝冠代理-蓝冠测速 热度:
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到2030年,人工智能和机器学习预计将为全球经济贡献15.7万亿美元。包括美国在内的北美地区预计将成为可能实现最大增长的两个地区之一,蓝冠代理国内生产总值可能增长14%,即3.7万亿美元。
 
得益于人工智能“在提高生产率、产品质量和消费方面的潜力”,零售业被列为有望最大程度利用人工智能的八个行业之一。这对已经在使用这项技术或正在迅速准备使用这项技术的早期用户来说是个好消息。对于那些仍在犹豫的人来说,这是一记警钟。问题是,如果他们不迅速行动,利用人工智能提供的机会,他们可能会输给更具适应性的竞争对手。
 
“我们认为人工智能应该像电一样,它为一切提供动力,这样我们就可以以客户希望的方式服务他们,消除摩擦,”711的数字客户和商店体验副总裁Tarang Sethia在2019年的Shoptalk上说。让我们更深入地探讨一下人工智能及其核心元素——机器学习(machine learning)——能给零售业带来哪些好处;以及可能出现的瓶颈,以及如何处理它们。
 
加强定价过程
 
机器学习确保的最有价值的改进包括日常任务的自动化、转化为精确和实时洞察力的巨大计算能力,以及为人类提供更好的决策。在定价方面,ai价格优化软件可以将销售额提高至多24%,将收入提高至多16%。
 
众所周知,即使对先进的零售商来说,如今设定最优价格也是一个重大挑战。零售团队需要考虑数百个参数,比如交叉价格弹性和销售分流,以便在接近实时的情况下(从零售商和客户的角度来看)得出最佳价格。这就需要处理大量数据的能力,蓝冠代理这远远超出了人类的能力。
 
与定价相关的其它挑战包括人为失误、重新定价的速度较慢、太多无效的促销、瞄准错误的竞争对手、识别错误的KVIs以及无形的价格门槛。所有这些问题都需要定价经理在制定定价决策时加以解决。
 
基于弹性的自学习算法有助于克服上述所有挑战。他们可以处理任何数量的数据,考虑到尽可能多的参数有必要,并显示所有隐藏的产品组合中产品之间的关系显示个别价格将完全最大化收入和销售的整个投资组合通常是必要的。所有这些都是基于零售商在任何特定时刻所追求的目标。
 
让你的团队更有效率
 
人工智能推动的生产率提高将带来最大的经济增长,占GDP的55%以上。增强零售定价团队可能会“增强他们的能力,让他们能够专注于更具刺激性和更高附加值的工作”,比如定价策略,以及与供应商进行更有益的谈判。机器学习将重新定价的速度提高了5倍,帮助定价经理利用空闲时间来发展事业,甚至赚更多的钱,因为他们可以管理更多的产品和类别。
 
与此同时,为了最大限度地利用人工智能,零售商需要让他们的团队做好准备,以正确的方式与机器学习合作定价。首先,管理人员需要参加一系列研讨会,涉及两个方面:与软件的技术交互和使用算法生成的建议的能力。
零售经理在应用人工智能提出的建议时往往会犹豫不决。之所以会出现这种情况,是因为一些建议背后的逻辑可能对零售团队来说并不清楚。你可能会听到这样的话:“我管理价格已经8年了,我从来没有做过这样的决定。你能教我什么?但问题是,蓝冠主管是谁当涉及到单个价格时,管理人员需要学会信任算法(如果他们怀疑机器驱动的决策,他们总是可以通过“沙箱”测试它们,或者简单地设置相关约束)。整个类别的性能和kpi是否达到是判断算法效率的指标。经理们还需要了解的是,在定价方面,人仍然掌握着决定权。
 
综上所述,人工智能将为包括零售业在内的许多行业带来价值。它最大的潜力在于它增强人类能力的能力,使人类的能力变得更加高效和精确。随着越来越多的市场参与者已经开始采用这项技术,你需要加快速度,学会抓住机器学习和人工智能给你和你的团队带来的每一个机会,在竞争激烈、变化迅速的零售市场中成长。这是一个机不可失的时刻:采用需要尽快开始,因为如果你不迅速采取行动,就有从市场上消失的巨大风险。
 
-Vladimir Kuchkanov是Competera的价格解决方案架构师。Vladimir是一名数据科学家,在商业分析、定价和媒体管理方面的顶级领域专家,在世界级快销品公司拥有成功的记录。
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