E-komercijos kainodaros strategijos optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą | DI e-komercijoje #9

Kas yra e. prekybos kainodaros strategijos optimizavimas?

E. prekybos kainodaros strategijos optimizavimas yra sistemingas produktų ir paslaugų kainų analizavimas, planavimas ir koregavimas internetinėje parduotuvėje, siekiant pasiekti konkrečių verslo tikslų. Tai gali būti maržų didinimas, konversijos rodiklių didinimas arba rinkos dalies didinimas. Šis procesas naudoja įvairius įrankius ir metodus, įskaitant:

• duomenų analizė iš įvairių šaltinių – pavyzdžiui, konkurentų kainos, svetainės srautas ar prekių prieinamumas,
• A/B testavimas – tai yra, skirtingų parduotuvės išvaizdos ir funkcijų variantų pristatymas, siekiant įvertinti jų efektyvumą,
• dynaminės kainodaros galimybės – kitaip tariant, pasiūlyti klientams skirtingas kainas, priklausomai nuo rinkos sąlygų.

Visi šie veiksmai atliekami siekiant koreguoti kainas pagal tokius veiksnius kaip paklausa, pasiūla, konkurencija ir klientų pageidavimai. Taigi pažvelkime, kaip dirbtinis intelektas gali padėti nustatyti kainas jūsų internetinėje parduotuvėje, leidžiant jums supaprastinti šias tikslumo reikalaujančias užduotis.

Dirbtinio intelekto naudojimas rinkos ir konkurencinės informacijos analizei

Dirbtinis intelektas gali analizuoti didelius duomenų kiekius apie kainas, kurias siūlo konkuruojančios internetinės parduotuvės. DI ne tik leidžia analizuoti istorinius kainų duomenis, bet ir stebi realiuoju laiku konkuruojančių parduotuvių siūlomų produktų kainas. Pavyzdžiui, per Juodąjį penktadienį DI technologijos gali užfiksuoti ir analizuoti iki kelių tūkstančių kainų pokyčių per valandą. Todėl užduočių, kurias reikia atlikti planuojant dirbtinio intelekto įgyvendinimą kainodaros strategijos optimizavimui, sąrašas prasideda:

• Pasirinkti optimalų DI įrankį konkurencinei kainodaros analizei,
• Rinkti real-laiko kainų duomenis apie konkuruojančias parduotuves,
• Įgyvendinti algoritmus kainų stebėjimui, ypač sezoninių ar akcijų laikotarpiu.

Kainodaros strategijos personalizavimas pagal klientų pageidavimus

Tačiau reikia daugiau nei tik rinkos duomenų analizės. DI leidžia tiksliai segmentuoti klientus pagal jų pirkimo elgseną, demografinius duomenis ar vietą. Remiantis šiais duomenimis, algoritmai gali pasiūlyti personalizuotas kainas. Todėl, jei analizė rodo, kad didmiesčių klientai yra mažiau jautrūs kainoms, jie gali gauti pasiūlymus su šiek tiek didesnėmis kainomis, palyginti su klientais iš mažesnių miestų.

Taigi, e. prekybos savininko, norinčio naudoti DI kainodaros strategijos optimizavimui, užduočių sąrašui pridedama daugiau punktų:

• Klientų duomenų analizė – tai turėtų apimti ne tik demografinius duomenis ir vietą, bet ir pirkimo elgseną bei pageidaujamą pirkimo platformą ir kontaktavimo formą,
• Algoritmų įgyvendinimas klientų segmentavimui ir kainų personalizavimui,
• Skirtingų kainodaros strategijų testavimas ir vertinimas skirtingiems klientų segmentams.

Dinaminių kainų koregavimas pagal pasiūlą ir paklausą

Dirbtinis intelektas, turintis pakankamai didelį istorinių duomenų rinkinį ir realiuoju laiku surinktus duomenis, gali prognozuoti su dideliu tikslumu kainų sumažinimo poveikį produkto paklausai. Naudodamiesi šia informacija, parduotuvės gali koreguoti kainas realiuoju laiku, pavyzdžiui, sumažindamos produkto kainą, kai atsargos yra didelės, o paklausa maža. Norint tiksliau įvertinti paklausą ir pasiūlą, DI gali naudoti duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant socialinius tinklus ir išorinius duomenis, ir analizuoti juos realiuoju laiku.

Kainodaros strategijos pokyčių prognozavimas naudojant DI

Mokymosi algoritmai gali prognozuoti būsimą kainą, remiantis istoriniais duomenimis ir dabartinėmis rinkos tendencijomis. Dėl to e. prekybos svetainės gali geriau planuoti savo būsimus akcijų kampanijas ir kainodaros strategijas. Dirbtinio intelekto vaidmuo šioje kainodaros strategijos optimizavimo srityje bus:

• Duomenų rinkimas – DI naudoja kainų istoriją, konkurencinę informaciją ir makroekonominius duomenis,
• prognozavimas – mašininio mokymosi (ML) naudojimas analizuojant šiuos duomenis leidžia prognozuoti kainas skirtingais lygiais – nuo vieno produkto iki visos kategorijos.

Tai leidžia planuoti būsimus akcijų kampanijas ir kainodaros strategijas, remiantis tvirtais duomenimis, o ne tik įprastomis akcijų laikotarpiais ar rinkodaros idėjomis.

Kainų nustatymo proceso automatizavimas

DI ne tik siūlo, bet ir gali automatiškai keisti kainas parduotuvės svetainėje, kas žymiai padidina kainodaros proceso efektyvumą ir tikslumą. Galutinis sprendimas dėl kainų gali būti žmogaus rankose, tačiau DI veiksmai šiuo kontekstu yra neįkainojama parama. Svarbiausi sprendimai, kuriuos reikia priimti įgyvendinant kainodaros proceso automatizavimą, yra:

• DI įrankių pasirinkimas automatinio kainų koregavimo, nes jų patikimumas lemia maržą, kurią parduotuvė gali gauti iš sandorių,
• Algoritmų įgyvendinimas ir konfigūracija automatinėms kainų pakeitimams, tai yra, pavyzdžiui, minimalių ir maksimalių kainų nustatymas arba pasiūlymo personalizavimo taisyklės,
• Žmogaus įsikišimo protokolų nustatymas – pavyzdžiui, kai reikia priimti sprendimus dėl didelių kainų svyravimų ar prieinamumo problemų.

Dirbtinio intelekto naudojimas rekomenduojant akcijas ir nuolaidas

Dirbtinis intelektas taip pat gali analizuoti surinktus duomenis, kaip klientai reaguoja į įvairias akcijas. Ir tada pasiūlyti efektyviausius pasiūlymus ir nuolaidas, remiantis tuo.

Tai ypač svarbu, jei parduotuvė siūlo personalizuotus pasiūlymus individualiems klientams. Tai yra todėl, kad dirbtinį intelektą galima naudoti ne tik klientams tiksliai segmentuoti, bet ir analizuoti jų kainų jautrumą.

Kainų jautrumas yra laipsnis, kuriuo produkto ar paslaugos kainos pokytis veikia paklausos pokytį šiam produktui ar paslaugai. Kuo didesnis kainų jautrumas, tuo daugiau paklausą veikia nedidelis kainos pokytis. Norint visiškai išnaudoti DI potencialą optimizuojant kainodaros strategiją, verta įgyvendinti e. prekyboje:

• Analizę, kaip klientai reagavo į ankstesnes akcijas ir nuolaidas – pavyzdžiui, ar 5% kainų sumažinimas lėmė daugiau pardavimų nei nemokamas pristatymas ar papildomo produkto, atitinkančio tą vertę, pridėjimas,
• Skirtingų nuolaidų lygių testavimą ir jų poveikį veiklos rodikliams.

Stebėkite savo kainodaros strategijos efektyvumą su DI įrankiais

DI ne tik padeda įgyvendinti kainodaros strategiją, bet ir stebi. Išsivysčiusios DI pagrindu veikiančios analitinės priemonės gali tiksliai išmatuoti, kaip kainų pokyčiai keičia kainodaros strategijos efektyvumą, pavyzdžiui, kaip jie atsispindi maržose ar konversijos rodikliuose.

Vienu atveju, analizuojant kainų jautrumą ir stebint kiekvieno kliento pirkimo elgseną su dirbtiniu intelektu, galima priskirti kiekvienam klientui individualų “akcijos faktorių”, atspindintį jų jautrumą kainų sumažinimams. Tai suteikia parduotuvei galimybę taikyti personalizuotas akcijas.

Kitame atveju, dirbtinis intelektas leidžia surinkti duomenis apie visą parduotuvę vienoje vietoje, kas leidžia:

• Stebėti veiklos rodiklius, tokius kaip maržų augimas ir konversijos rodiklis mėnesiniu ar metiniu pagrindu,
• Reguliariai analizuoti ir kurti išsamius ataskaitas, dėka DI įrankių surinktų duomenų apie kiekvieną sandorį,
• Patikslinti kainodaros strategiją remiantis stebėjimo rezultatais.

Santrauka

Dirbtinio intelekto įgyvendinimas kainodaros strategijoje yra investicija, kuri suteikia konkrečių privalumų tiek verslui, tiek vartotojams. Tai įrankis, kuris keičia žaidimo taisykles, siūlydamas naujas galimybes rinkos analizės, personalizavimo ir dinaminės kainų koregavimo kontekste. Tai leidžia e. prekybai veikti efektyviau, rezultatuojant didesnėmis maržomis ir patenkintais klientais, kurie gali pasinaudoti personalizuotomis akcijomis ir produktų pasiūlymais, atitinkančiais jų lūkesčius.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.