Az e-kereskedelmi árképzési stratégia optimalizálása mesterséges intelligenciával | MI az e-kereskedelemben #9

Mi az e-kereskedelmi árképzési stratégia optimalizálása?

Az e-kereskedelmi árképzési stratégia optimalizálása a termékek és szolgáltatások árazásának rendszerszintű elemzése, tervezése és kiigazítása egy online boltban, hogy elérjünk konkrét üzleti célokat. Ez lehet a haszonkulcs növelése, a konverziós arányok emelése vagy a piaci részesedés növelése. Ez a folyamat különböző eszközöket és módszereket használ, beleértve:

• különböző forrásokból származó adatok elemzése – például a versenytársak árazása, a weboldal forgalma vagy a termékek elérhetősége,
• A/B tesztelés – azaz a bolt megjelenésének és funkcióinak különböző változatainak bevezetése a hatékonyságuk értékelésére,
• dynamikus árazási lehetőségek – más szóval, különböző árak kínálása a vásárlóknak a piaci körülmények függvényében.

Mindez azért történik, hogy az árakat a kereslet, a kínálat, a verseny és a vásárlói preferenciák függvényében igazítsák. Nézzük meg, hogyan segíthet a mesterséges intelligencia az árképzésben az online boltjában, lehetővé téve, hogy egyszerűsítse ezeket a precizitást igénylő feladatokat.

AI használata a piaci és versenytársi adatok elemzésére

A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű adatot elemezhet a versenytárs online boltok által kínált árakról. Az AI nemcsak a történelmi árképzési adatok elemzését teszi lehetővé, hanem valós időben figyeli a versenytárs boltok által kínált termékek árait is. Például Fekete Pénteken az AI technológiák akár több ezer árváltozást is rögzíthetnek és elemezhetnek óránként. Ezért a feladatok listája, amelyet el kell végezni, amikor a mesterséges intelligencia bevezetését tervezik az árképzési stratégia optimalizálására, a következőkkel kezdődik:

• Az optimális AI eszköz kiválasztása a versenyképes árképzési elemzéshez,
• Valós időben gyűjtött áradatok a versenytárs boltokról,
• Algoritmusok bevezetése az árak figyelésére, különösen szezonális vagy promóciós időszakokban.

Az árképzési stratégia személyre szabása a vásárlói preferenciák alapján

Azonban a piaci adatok elemzésén túl többre van szükség. Az AI lehetővé teszi a vásárlók pontos szegmentálását vásárlási magatartásuk, demográfiai adataik vagy helyszínük alapján. Ezen alapulva az algoritmusok személyre szabott árakat kínálhatnak. Ezért, ha az elemzés azt jelzi, hogy a nagyvárosokból származó vásárlók kevésbé árérzékenyek, akkor enyhén magasabb árakkal kínálhatják őket a kisebb városokból érkező vásárlókhoz képest.

Több pontot is hozzáadnak tehát az e-kereskedelmi tulajdonos feladatlistájához, aki AI-t szeretne használni az árképzési stratégia optimalizálásában:

• A vásárlói adatok elemzése – ennek nemcsak a demográfiai adatokra és a helyszínre kell kiterjednie, hanem a vásárlási magatartásra és a preferált vásárlási platformra és kapcsolattartási formára is,
• Algoritmusok bevezetése a vásárlói szegmentálásra és az árak személyre szabására,
• Különböző árképzési stratégiák tesztelése és értékelése a különböző vásárlói szegmensek számára.

Dynamikus árkiigazítás a kereslet és kínálat alapján

A mesterséges intelligencia, amely elegendő mennyiségű történelmi adathalmazon és valós időben gyűjtött adatokon alapul, nagy valószínűséggel meg tudja jósolni az árcsökkentés hatását egy termék iránti keresletre. Ezen információk felhasználásával a boltok valós időben tudják kiigazítani az árakat, például csökkenthetik egy termék árát, amikor a készlet magas, de a kereslet alacsony. A kereslet és a kínálat pontosabb becsléséhez az AI különböző forrásokból, beleértve a közösségi médiát és külső adatokat, használhat adatokat, és valós időben elemezheti azokat.

Árképzési stratégiai változások előrejelzése AI segítségével

A tanuló algoritmusok a történelmi adatok és a jelenlegi piaci trendek alapján képesek előre jelezni a jövőbeli árakat. Ennek eredményeként az e-kereskedelmi oldalak jobban tervezhetik jövőbeli promóciós kampányaikat és árképzési stratégiáikat. A mesterséges intelligencia szerepe az árképzési stratégia optimalizálásának ezen aspektusában a következő lesz:

• Adatgyűjtés – az AI az árképzési történelmet, a versenytársi információkat és a makrogazdasági adatokat használja,
• előrejelzések készítése – a gépi tanulás (ML) alkalmazása ezen adatok elemzésére lehetővé teszi az árak előrejelzését különböző szinteken – egyetlen terméktől kezdve egy egész kategóriáig.

Ezek lehetővé teszik a jövőbeli promóciós kampányok és árképzési stratégiák tervezését szilárd adatok alapján, nem csupán a szokásos promóciós időszakok vagy marketingötletek alapján.

Az optimális árak meghatározásának folyamatának automatizálása

Az AI nemcsak javaslatokat tesz, hanem automatikusan meg is változtathatja az árakat egy bolt weboldalán, ami jelentősen növeli az árképzési folyamat hatékonyságát és precizitását. Az árképzés végső döntése emberi kézben maradhat, de az AI cselekedetei ebben a kontextusban felbecsülhetetlen támogatást nyújtanak. A legfontosabb döntések, amelyeket az árképzési folyamat automatizálásának bevezetésekor meg kell hozni:

• az AI eszközök kiválasztása az automatikus árkiigazításhoz, mivel megbízhatóságuk meghatározza, hogy mennyi haszonkulcsot érhet el egy bolt a tranzakciókon,
• Algoritmusok bevezetése és konfigurálása az automatikus árváltozásokhoz, azaz például a minimum és maximum árak vagy az ajánlat személyre szabásának szabályainak beállítása,
• Protokollok létrehozása az emberi beavatkozásra – például amikor döntéseket kell hozni nagy árfluktuációk vagy elérhetőségi problémák miatt.

AI használata promóciók és kedvezmények ajánlására

A mesterséges intelligencia azt is elemezheti, hogy a vásárlók hogyan reagálnak a különböző promóciókra. És ezután a legjobb ajánlatokat és kedvezményeket javasolhatja ennek alapján.

Ez különösen fontos, ha a bolt személyre szabott ajánlatokat kínál egyes vásárlóknak. Ennek az az oka, hogy a mesterséges intelligenciát nemcsak a vásárlók finom szegmentálására, hanem árérzékenységük elemzésére is felhasználhatjuk.

Az árérzékenység az a mérték, amelyben egy termék vagy szolgáltatás árának változása befolyásolja a kereslet változását az adott termék vagy szolgáltatás iránt. Minél magasabb az árérzékenység, annál inkább befolyásolja a keresletet egy kis árváltozás. Az AI potenciáljának teljes kihasználása érdekében az árképzési stratégia optimalizálásában érdemes bevezetni az e-kereskedelemben:

• A vásárlók korábbi promóciókra és kedvezményekre adott reakcióinak elemzése – például, hogy egy 5%-os árengedmény több eladást eredményezett-e, mint a ingyenes szállítás vagy egy azonos értékű bónusztermék hozzáadása,
• Különböző kedvezményszintek tesztelése és azok hatása a teljesítménymutatókra.

Az árképzési stratégia hatékonyságának nyomon követése AI eszközökkel

Az AI nemcsak az árképzési stratégia megvalósításában segít, hanem annak nyomon követésében is. Az fejlett AI-alapú elemzőeszközök pontosan mérhetik, hogy az árváltozások hogyan befolyásolják az árképzési stratégia hatékonyságát, például hogyan fordulnak át haszonkulcsokká vagy konverziós arányokká.

Egyrészt, az árérzékenység elemzésével és minden vásárló vásárlási magatartásának nyomon követésével mesterséges intelligenciával lehetséges, hogy minden vásárlónak egyedi “promóciós faktort” rendeljenek, amely tükrözi az árengedmények iránti érzékenységüket. Ez lehetővé teszi a bolt számára, hogy célzott személyre szabott promóciókat kínáljon.

Másrészt a mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy az egész bolt adatait egy helyen gyűjtsük össze, ami lehetővé teszi:

• A teljesítménymutatók nyomon követését, például a haszonkulcs növekedését és a konverziós arányt havi vagy éves szinten,
• Rendszeres elemzést és részletes jelentések készítését az AI eszközök által gyűjtött tranzakciós adatok alapján,
• Az árképzési stratégia finomhangolását a nyomon követési eredmények alapján.

Összefoglalás

A mesterséges intelligencia bevezetése az árképzési stratégiába olyan befektetés, amely konkrét előnyöket kínál mind a vállalkozások, mind a fogyasztók számára. Ez egy olyan eszköz, amely megváltoztatja a játékszabályokat, új lehetőségeket kínálva a piaci elemzés, a személyre szabás és a dinamikus árkiigazítás terén. Ezek lehetővé teszik az e-kereskedelem számára, hogy hatékonyabban működjön, ami magasabb haszonkulcsokat és elégedett vásárlókat eredményez, akik személyre szabott promóciókból és termékajánlásokból részesülhetnek, amelyek megfelelnek elvárásaiknak.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozzon aktív közösségünkhöz a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.