如何通过机器学习动态的调整产品价格

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每个人看到的价格都是不一样的,是“个性化”还是“价格歧视”其实很难讲的清楚。但是通过AI动态的调整定价正在改变企业的竞争格局。我们一起来看下AI可以从哪些方面进行切入。

预测市场需求与微观细分

AI微观细分,可以通过对消费者的多种属性及行为的分析,来预估消费者的支付意愿。为了更好的解释清楚,我们假设将消费者分为3类:高收益用户、中等收益用户、低收益用户。一个实现利润最大化的策略是首先将商品销售给高收益的用户。然后把剩余的产品卖给中等收益用户,最后再把剩余的产品卖给低收益的用户。

上面的原理讲起来非常的简单,但操作起来非常的困难,以机票为例。我们都知道,航空公司的机票价格会随着预订日期的临近而上涨。每个人都清楚想要买到价格低的机票需要尽可能的提前预订。所以,并不像先前说的先卖给高收益用户,最后才卖给低收益用户。在大多数情况下,定价和销售发生是反过来的,即现将商品卖给低收益用户,最后才卖给高收益用户。

如果首先向低收益用户销售产品,那么如何对高效益的用户实现利润的最大化呢?是什么组织了所有座位被卖给了低收益的用户,万一没有座位留下来卖给高收益用户怎么办?中间的一部分答案是预测潜在卖家的数量,以及他们每个人愿意提前几周支付多少钱。

积累不对称信息

基于人工智能的定价系统的一个重要组成部分是让人工智能了解市场上发生的一切。我们的目标是获得比竞争对手更好的信息,以便做出更好的决策。这种信息有事被称为不对称信息。在需求预测方面,不对称信息使人工智能定价引擎能够比竞争对手实现更准确的需求预测。 最终,这种优势导致价格引擎更有信心保持一个价格,或将其上升或下降,以最大的利润回应市场上发生的事情。

假设有一条比较冷门的航线,如果你是一家航空公司的运营,你指导这条航线的目的将迎来一个盛大的节日,届时会有更多的人前往该目的地,远远超过所有竞争对手的飞机座位数量。 如果你是唯一知道这个盛大节日的航空公司,那么定价策略就很简单。把价格抬高,直到所有的参赛者都把座位卖完为止。然后,乘客将不得不购买价格更高的机票。

然而,大多数”长尾”市场并没有产生足够的收入,因此在经济上不值得雇佣一个人来监测小城市的情况,然后对价格进行微调。类似于亚马逊如何利用技术自主地对5亿种产品进行需求预测和定价决策,同样的事情也发生在其他许多行业。人工智能可以在全球范围内实时了解当地发生的事件,其经济效益远远超过一群人所能达到的水平。 这使得公司能够利用人工智能收集不对称信息,从而能够更好地预测需求和做出战略定价决策。

预测支付意愿

不断收集有关客户行为的数据,例如:

  • 你看的是什么类型的物品?
  • 你在每个网页上花了多长时间?
  • 你在购物车里放了什么东西?
  • 你购买过什么东西?
  • 想你一样的类似用户会支付多少钱?

所有这些数据以及更多数据被输入到人工智能引擎中,将你的行为转化为一个人物角色,并试图预测关于你的事情,其中之一就是估计你愿意支付的最高价格。”支付意愿”可以用来决定你以当前市场价格购买一件商品的可能性有多大。这种可能性被纳入到微观市场的需求预测中,并最终影响到价格。 因此,人工智能引擎可以通过知道以什么价格卖多少来控制销售速度。

动态塑造需求

预测竞争反应 + 需求 + 微观细分 +”愿意支付的最高价格”都是基于概率。 在预测中总会有一定程度的”错误”。 换句话说,商品的销售速度可能比预期的要慢一些。 人工智能定价引擎利用动态需求成形通过调整价格来改变需求曲线的形状。 这可以基于实时库存或任何其他无数因素。在航空公司和酒店定价领域,需求塑造可以被用来优化利润,最大限度地减少机票和酒店房间的超售或低售。

结论

每个行业都在以一定的价格向客户销售产品或服务。文讨论的主题广泛适用于航空公司座位和酒店房间的动态定价之外的各种行业和业务场景。 制造商估计需求是为了知道生产什么数量的产品。分销商管理定价和需求预测,以优化库存和分销物流 营销人员利用需求估计来决定促销、目标定位和营销支出。 先进的算法技术和人工智能引擎正在悄悄地改变组织的竞争方式。

参考链接:https://www.kdnuggets.com/2017/12/how-ai-learns-different-prices.html

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