Waarom Machine Learning een belangrijk hulpmiddel is geworden bij dynamische prijzen

Dynamische prijsstelling is een essentieel hulpmiddel hiervoor moderne e-commercewaardoor we prijzen in realtime kunnen aanpassen om zakelijke doelstellingen te bereiken. Met de meest recente ontwikkelingen in machinaal lerenis dit proces nauwkeuriger, flexibeler en sneller geworden: algoritmen analyseren enorme hoeveelheden gegevens, halen inzichten uit de gegevens en vinden optimale oplossingen.

In dit artikel leg ik uit hoe ML helpt bij prijsbeheer, welke technologieën worden gebruikt en waarom eenvoudige modellen soms beter presteren dan complexe modellen.

Hoewel ieder bedrijf zijn eigen strategieën heeft, is bijsturing noodzakelijk vanwege de invloed van externe factoren. Voordat ze machine learning introduceerden, beheerden bedrijven dynamische prijzen via hun analyseafdelingen en interne expertise. Analisten bouwden prijselasticiteitsmodellen op basis van prijs, kortingen en klantgedrag. Met behulp van deze gegevens bepaalden ze hoe klanten op verschillende prijzen reageerden en construeerden ze robuuste elasticiteitscurven om optimale prijspunten te selecteren. De veranderende marktrealiteit vereist echter snelle reacties van bedrijven, en dynamische prijsstelling is een krachtig instrument geworden om deze uitdagingen het hoofd te bieden.

Boogelasticiteit van de vraag. Afbeelding tegoed: economydiscussion.net

De transformatie met ML

Het dynamische prijslandschap is nu heel anders. Machine learning heeft meer genuanceerde modellen opgeleverd die prijzen met grotere precisie en reactievermogen aanpassen.

Deze modellen zijn onderhevig aan veranderingen en kunnen identificeren waar grotere of kleinere kortingen, toeslagen, loyaliteitspunten en kortingsbonnen moeten worden toegepast. Bovendien bieden ML-modellen rechtvaardigingen voor deze beslissingen. ML kan uitgebreide verkoopgegevens gebruiken, die vaak twee tot drie jaar bestrijken, om ongelooflijk gedetailleerde elasticiteitsmodellen te creëren voor brede categorieën en specifieke merken of zelfs kleinere subcategorieën. In plaats van te vertrouwen op een algemeen model voor producten zoals telefoons, maakt ML individuele modellen mogelijk voor merken als iPhone of Samsung en zelfs voor specifieke items zoals batterijen of chips.

Bedrijven kunnen ook sneller reageren op marktschommelingen en consumentengedrag, omdat ML vrijwel realtime prijsaanpassingen mogelijk maakt. Prijzen kunnen meerdere keren per dag opnieuw worden berekend op basis van bijvoorbeeld het aantal unieke productviews. Deze snelle aanpassing zorgt ervoor dat prijsstrategieën aansluiten bij de huidige marktomstandigheden, waardoor het proces flexibeler en nauwkeuriger wordt over korte en lange perioden. Deze responsiviteit verschilt van de analysebenadering, waarbij deze modellen soms maandelijks of tweemaandelijks worden bijgewerkt.

Natuurlijk is het gebruik van geavanceerde technologie niet voldoende om succes te garanderen. Bedrijven verfijnen voortdurend hun benadering van dynamische prijsstelling door gespecialiseerde architecturen en methodologieën te ontwikkelen. Een bedrijf heeft bijvoorbeeld technieken voor versterkend leren gebruikt, zoals de ‘meerarmige bandiet’-aanpak. Hoewel is aangetoond dat deze methode ook op andere gebieden werkt, zoals bij aanbevelingssystemen, het is ook effectief gebleken bij dynamische prijsstelling. Hiermee kan het systeem tegelijkertijd prijsstrategieën verkennen en snel de meest effectieve vinden.

Belangrijkste fasen van machinaal leren in dynamische prijzen

Gegevensverzameling en voorverwerking

De eerste stap is het verzamelen van uitgebreide gegevens over producten, prijzen, verkopen en klantgedrag. Dit omvat historische verkoopcijfers, prijsgeschiedenis, voorraadniveaus en externe factoren zoals prijzen van concurrenten en markttrends. Gezien de enorme hoeveelheid informatie – die petabytes kan bereiken – is efficiënte dataverwerking cruciaal. Hulpmiddelen die worden gebruikt voor gegevensvoorbereiding verschillen op basis van het volume en de complexiteit van de gegevens:

• Panda’s: een Python-bibliotheek die geschikt is voor gegevensverwerking in kleinere projecten of voor het maken van prototypen van de grote projecten.
• Spark of Ray: raamwerken die worden gebruikt voor gedistribueerde verwerking van grote datasets.
• Polars of Dask: Maakt het efficiënt laden van gegevens op lokale machines mogelijk zonder geheugenbronnen uit te putten.

Modellering en voorspelling

Het volgende is modellering, waarbij elasticiteitscurven of andere modellen worden gebouwd om doelstatistieken te voorspellen, zoals omzet, winst, aantal bestellingen of klanten. De modellen doen vervolgens voorspellingen over de verwachte resultaten bij verschillende prijspunten. Bijvoorbeeld:

• Bij prijs X zal de omzet naar verwachting $ 100 bedragen.
• Bij prijs Y zal de omzet naar verwachting $ 50 bedragen.
• Bij prijs Z zal de verkoop naar verwachting dalen tot $ 20.

Het optimalisatie-algoritme bepaalt op basis van deze voorspellingen de optimale prijsveranderingen die nodig zijn om de bedrijfsdoelen te bereiken.

Machine learning voor dynamische prijsstelling maakt gebruik van technologieën en kennisgebieden, zoals macro-economische principes, om elasticiteitscurves te construeren. De belangrijkste taken betreffen het verwerken en voorbereiden van gegevens. Een interessant aspect is dat modellen vaak op categorieniveau werken en niet op individuele producten. Dit komt omdat producten en verkopers snel van het platform kunnen verschijnen en verdwijnen. Een model kan bijvoorbeeld de categorie ‘telefoons’ analyseren in plaats van individuele smartphonemodellen.

Verdere stappen in dynamische prijzen

Prijsoptimalisatie

Na modellering en voorspelling begint de complexe taak van prijsoptimalisatie om zakelijke doelstellingen te bereiken. De essentie van de taak is het bepalen van de optimale prijs voor elk product, zodat de algehele veranderingen aansluiten bij gespecificeerde bedrijfsgegevens, zoals het verhogen van de omzet met 10% terwijl de winstdaling wordt beperkt tot niet meer dan 5%. Dit omvat het optimaliseren van meerdere functies, die elk overeenkomen met een categorie of product. Bijvoorbeeld:

• Telefoons: De eerste functie, waarbij de invoer de prijs van een telefoon is (bijvoorbeeld $ 100).
• Meubilair: De tweede functie gebruikt de meubelprijs als invoer (bijvoorbeeld $50).

Dit multidimensionale optimalisatieprobleem vereist geavanceerde technieken om de schaal en complexiteit aan te kunnen. De belangrijkste stappen zijn onder meer:

• Wiskundige modellering: Ontwikkel modellen waarin zakelijke beperkingen (bijvoorbeeld winstmarges, verkoopdoelstellingen) en doelstellingen worden geïntegreerd.
• Optimalisatiemethoden: Pas geavanceerde technieken toe om het probleem op te lossen, zelfs met miljoenen variabelen.

Er wordt een verscheidenheid aan tools en methoden gebruikt om prijsoptimalisatie uit te voeren:

• Python-bibliotheken (Hyperopt, Optuna, Vizier)
• Wiskundige methoden (Lagrange-methode, straffunctiemethoden)

Het vinden van de beste oplossing in termen van markeringen komt overeen met het vinden van optimale punten op het optimalisatievlak // Vi. Afbeelding tegoed: LinkedIn

Testen en valideren

Na het effectief beheren van elasticiteitscurves, richten machine learning-modellen zich op het behalen van specifieke bedrijfsdoelstellingen. Een bedrijf kan bijvoorbeeld een basisstrategie hebben, zoals een opslag van 2% op alle producten. Analisten kunnen verbeteringen voorstellen, met als doel de omzet met 10% en de winst met 2% te verhogen. De uitdaging voor het model is om deze basislijn te overtreffen en betere resultaten te behalen.

Bedrijven gebruiken A/B-testen om een ​​statistisch significant effect te bepalen. Dit proces begint met het opstellen van een analytisch rapport waarin doelgegevens zoals omzet, winst en aantal bestellingen worden gedefinieerd en het minimaal detecteerbare effect (MDE) wordt vastgesteld: de kleinste effectgrootte die statistisch kan worden gedetecteerd. Als de MDE bijvoorbeeld 2% is en de stijging van de metriek 1%, kan de 1% afkomstig zijn van willekeurige fluctuaties. Het overwinnen van de MDE bewijst dat deze niet willekeurig is.

Analisten beoordelen ook andere maatstaven, zoals de efficiëntie van promoties, en berekenen de omzet die elke promotie-uitgaven genereren. Als elke geïnvesteerde eenheid twee omzeteenheden oplevert, wordt dit gunstig beoordeeld. A/B-tests en analytische rapporten verifiëren de effectiviteit van het model en meten de impact ervan op belangrijke bedrijfsstatistieken.

Nadat het ML-model is geïmplementeerd, draait het gedurende een bepaalde periode in productie, terwijl de prestaties worden bewaakt. Om de objectiviteit te garanderen, is het van cruciaal belang dat u de testresultaten niet onderbreekt of voortijdig onderzoekt. Na voltooiing beoordelen machine learning-ingenieurs alle statistieken om te evalueren hoe goed het model aansluit bij de prestaties in de echte wereld. Als de resultaten onbevredigend zijn, onderzoeken ze mogelijke problemen zoals fouten bij de voorverwerking van gegevens, onjuiste modelaannames of algoritmeproblemen. Het model zou bijvoorbeeld de telefoonprijzen kunnen hebben verhoogd, wat tot een lagere omzet heeft geleid in vergelijking met de controlegroep. Deze rigoureuze tests helpen bij het identificeren en corrigeren van fouten, waardoor het ML-model effectief bijdraagt ​​aan het behalen van de bedrijfsdoelstellingen van het bedrijf.

De conclusies die uit het testen worden getrokken, helpen de beheersbaarheid van het model te begrijpen. Als het doel bijvoorbeeld is om de omzet te verhogen, moet het model consequent aan dat doel voldoen. De eerste testresultaten kunnen grillig zijn, maar het model demonstreert de verwachte prestaties in de loop van de tijd door verbeteringen en kennis die is opgedaan tijdens het testen. Machine learning maakt het vaker testen en bijwerken van modellen mogelijk dan handmatige analyses. Amazon herberekent bijvoorbeeld elk uur de prijzen, wat de flexibiliteit van ML op het gebied van dynamische prijzen benadrukt.

Dit real-time aanpassingsvermogen manifesteert zich op praktische manieren. Op sommige platforms kunnen prijzen afhankelijk zijn van variabelen zoals het aantal unieke views dat een product ontvangt, wat leidt tot meerdere prijswijzigingen binnen een dag. Als een bedrijf langetermijnpromoties organiseert, kunnen de prijzen voor de duur van de campagne worden vastgesteld, waarbij de nadruk uitsluitend ligt op het behalen van huidige bedrijfscijfers, zoals omzetgroei of klantenbehoud. ML maakt het prijsproces flexibeler en beheersbaarder vanuit een zakelijk perspectief, maar het ‘black box’-effect verdwijnt.

Simpel gezegd presenteert een bedrijf een doel, bijvoorbeeld om de omzet met 2% te verhogen. Het ML-model maakt vervolgens gebruik van verschillende strategieën om dit doel te bereiken. Deze strategieën kunnen bestaan ​​uit het verlagen van prijzen om de omzet te stimuleren, het verhogen van prijzen om de winstmarges te vergroten, het aanbieden van kortingen of het aanpassen van prijzen op basis van factoren zoals productweergaven. Het model beheert het proces op basis van voorgestelde hypothesen en verfijnt voortdurend de aanpak om de gespecificeerde doelen te bereiken. Dit dynamische aanpassingsvermogen onderstreept de belangrijke rol van ML in moderne dynamische prijsstelling, waardoor bedrijven snel kunnen reageren op marktverschuivingen en consumentengedrag.

Dynamische prijzen in actie

Machine learning is essentieel in moderne dynamische prijsstelling, waardoor bedrijven prijzen met grotere precisie kunnen aanpassen en beter kunnen inspelen op de marktvraag en consumentengedrag. Door enorme hoeveelheden gegevens te verwerken identificeren ML-modellen patronen die de basis vormen voor optimale prijsstrategieën, waardoor bedrijven specifieke doelstellingen kunnen bereiken, zoals het vergroten van de winstomzetmarges. Prijsaanpassingen hebben een nieuw nauwkeurigheidsniveau bereikt. Bedrijven die deze technologieën omarmen, zijn beter toegerust om waarde aan hun klanten te leveren en tegelijkertijd hun zakelijke doelstellingen te bereiken. Alles is verschoven van een reactieve naar een proactieve, zeer efficiënte strategie.

Het integreren van ML is niet zonder uitdagingen, maar zoals we zien op de grote platforms zijn de beloningen onmiskenbaar. Naarmate het vakgebied zich blijft ontwikkelen, zal machinaal leren de kern blijven vormen van dynamische prijzen, waardoor intelligentere beslissingen en betere resultaten voor bedrijven en consumenten kunnen worden gestimuleerd. Het is dus een strategie die zeker aandacht verdient.