Il pricing dinamico è uno strumento essenziale per moderno e-commercepermettendoci di adeguare i prezzi in tempo reale per raggiungere gli obiettivi aziendali. Con gli sviluppi più recenti in apprendimento automaticoquesto processo è diventato più accurato, flessibile e veloce: gli algoritmi analizzano grandi quantità di dati, raccolgono informazioni approfondite dai dati e trovano soluzioni ottimali.
In questo articolo spiego come il machine learning aiuta nella gestione dei prezzi, quali tecnologie vengono utilizzate e perché a volte i modelli semplici superano quelli complessi.
Sebbene ogni azienda abbia le proprie strategie, è necessario un aggiustamento a causa dell’influenza di fattori esterni. Prima di introdurre il machine learning, le aziende gestivano i prezzi dinamici attraverso i propri dipartimenti di analisi e competenze interne. Gli analisti hanno creato modelli di elasticità del prezzo basati sul prezzo, sugli sconti e sul comportamento dei clienti. Utilizzando questi dati, hanno determinato il modo in cui i clienti hanno reagito ai diversi prezzi e hanno costruito robuste curve di elasticità per selezionare i punti di prezzo ottimali. Tuttavia, l’evoluzione delle realtà del mercato richiede risposte rapide da parte delle aziende e la tariffazione dinamica è diventata un potente strumento per affrontare queste sfide.
Arcoelasticità della domanda. Credito immagine: economicsdiscussion.net
La trasformazione con ML
Il panorama dinamico dei prezzi è molto diverso ora. L’apprendimento automatico ha prodotto modelli più sfumati che adeguano i prezzi con maggiore precisione e reattività.
Questi modelli sono suscettibili di modifiche e possono identificare dove applicare sconti, ricarichi, punti fedeltà e coupon maggiori o minori. Inoltre, i modelli ML forniscono giustificazioni per queste decisioni. Il machine learning può utilizzare dati di vendita estesi, che spesso coprono due o tre anni, per creare modelli di elasticità incredibilmente dettagliati per ampie categorie e marchi specifici o anche sottocategorie più piccole. Invece di fare affidamento su un modello generale per prodotti come i telefoni, il ML consente modelli individuali per marchi come iPhone o Samsung e persino per articoli specifici come batterie o chip.
Le aziende possono anche rispondere più rapidamente alle fluttuazioni del mercato e al comportamento dei consumatori perché il machine learning consente adeguamenti dei prezzi quasi in tempo reale. I prezzi possono essere ricalcolati più volte al giorno in base a fattori come il numero di visualizzazioni uniche del prodotto. Questo rapido adattamento garantisce che le strategie di prezzo si allineino alle attuali condizioni di mercato, rendendo il processo più flessibile e accurato su periodi brevi e lunghi. Questa reattività differisce dall’approccio analitico, in cui questi modelli vengono talvolta aggiornati mensilmente o bimestralmente.
Naturalmente, l’utilizzo di tecnologie all’avanguardia non è sufficiente per garantire il successo. Le aziende perfezionano costantemente i loro approcci alla determinazione dei prezzi dinamici sviluppando architetture e metodologie specializzate. Ad esempio, un’azienda ha utilizzato tecniche di apprendimento per rinforzo, come l’approccio del “bandito multi-armato”. Sebbene questo metodo abbia dimostrato di funzionare in altri settori, come nei sistemi di raccomandazione, si è dimostrato efficace anche nella determinazione dei prezzi dinamica. Consente al sistema di esplorare simultaneamente le strategie di prezzo e di trovare rapidamente quelle più efficaci.
Principali fasi del machine learning nel pricing dinamico
Raccolta e preelaborazione dei dati
Il primo passo è raccogliere dati completi su prodotti, prezzi, vendite e comportamento dei clienti. Ciò include dati storici sulle vendite, cronologia dei prezzi, livelli di inventario e fattori esterni come i prezzi della concorrenza e le tendenze del mercato. Dato l’enorme volume di informazioni – che può raggiungere i petabyte – la gestione efficiente dei dati è fondamentale. Gli strumenti utilizzati per la preparazione dei dati differiscono in base al volume e alla complessità dei dati:
- Pandas: una libreria Python adatta per l’elaborazione dei dati in progetti più piccoli o per la prototipazione di quelli più grandi.
- Spark o Ray: framework utilizzati per l’elaborazione distribuita di set di dati di grandi dimensioni.
- Polars o Dask: consente un caricamento efficiente dei dati sulle macchine locali senza esaurire le risorse di memoria.
Modellazione e previsione
Poi c’è la modellazione, in cui vengono costruite curve di elasticità o altri modelli per prevedere parametri target come fatturato, profitto, numero di ordini o clienti. I modelli quindi fanno previsioni sui risultati attesi a diversi livelli di prezzo. Per esempio:
- Al prezzo X, le vendite previste saranno pari a $ 100.
- Al prezzo Y, le vendite previste saranno pari a $ 50.
- Al prezzo Z, le vendite dovrebbero scendere a $ 20.
L’algoritmo di ottimizzazione determina le variazioni di prezzo ottimali necessarie per raggiungere gli obiettivi aziendali sulla base di queste previsioni.
L’apprendimento automatico per la determinazione dei prezzi dinamica utilizza tecnologie e aree di conoscenza, come i principi macroeconomici, per costruire curve di elasticità. Le attività principali riguardano l’elaborazione e la preparazione dei dati. Un aspetto interessante è che i modelli spesso operano a livello di categoria piuttosto che di singoli prodotti. Questo perché prodotti e venditori possono apparire e scomparire rapidamente dalla piattaforma. Ad esempio, un modello potrebbe analizzare la categoria “telefoni” anziché i singoli modelli di smartphone.
Ulteriori passi nel pricing dinamico
Ottimizzazione dei prezzi
Dopo la modellazione e la previsione, il complesso compito di ottimizzazione dei prezzi inizia a raggiungere gli obiettivi aziendali. L’essenza del compito è determinare il prezzo ottimale per ciascun prodotto in modo che i cambiamenti complessivi siano in linea con i parametri aziendali specificati, come l’aumento del fatturato del 10% limitando la riduzione dei profitti a non più del 5%. Ciò include l’ottimizzazione di più funzioni, ciascuna corrispondente a una categoria o prodotto. Per esempio:
- Telefoni: la prima funzione, dove l’input è il prezzo di un telefono (ad esempio, $ 100).
- Mobili: la seconda funzione utilizza il prezzo dei mobili come input (ad esempio, $ 50).
Questo problema di ottimizzazione multidimensionale richiede tecniche avanzate per gestire la scala e la complessità. I passaggi chiave includono:
- Modellazione matematica: sviluppare modelli che integrino i vincoli aziendali (ad esempio, margini di profitto, obiettivi di vendita) e obiettivi.
- Metodi di ottimizzazione: applica tecniche avanzate per risolvere il problema anche con milioni di variabili.
Per gestire l’ottimizzazione dei prezzi vengono utilizzati diversi strumenti e metodi:
- Librerie Python (Hyperopt, Optuna, Vizier)
- Metodi matematici (metodo di Lagrange, metodi delle funzioni di penalità)
Trovare la soluzione migliore in termini di markup corrisponde a trovare punti ottimali sul piano di ottimizzazione // Vi. Credito immagine: LinkedIn
Test e convalida
Dopo aver gestito in modo efficace le curve di elasticità, i modelli di machine learning si concentrano sul raggiungimento di obiettivi aziendali specifici. Ad esempio, un’azienda potrebbe avere una strategia di base, come un margine del 2% su tutti i prodotti. Gli analisti potrebbero proporre miglioramenti, puntando ad aumentare il fatturato del 10% e l’utile del 2%. La sfida per il modello è superare questa linea di base e fornire risultati migliori.
Le aziende utilizzano i test A/B per determinare un effetto statisticamente significativo. Questo processo inizia con la preparazione di un report analitico che definisce parametri target come fatturato, profitto e numero di ordini e imposta l’effetto minimo rilevabile (MDE), la dimensione dell’effetto più piccola che può essere rilevata statisticamente. Ad esempio, se l’MDE è del 2% e l’aumento della metrica è dell’1%, l’1% potrebbe derivare da fluttuazioni casuali. Il superamento della MDE dimostra che non è casuale.
Gli analisti valutano anche altri parametri, come l’efficienza promozionale, e calcolano il fatturato generato da ciascuna spesa promozionale. Se ogni unità investita produce due unità di fatturato, viene vista favorevolmente. I test A/B e i report analitici verificano l’efficacia del modello e ne misurano l’impatto sui principali parametri aziendali.
Dopo aver distribuito il modello ML, viene eseguito in produzione per un periodo designato monitorando le prestazioni. È fondamentale non interrompere o esaminare prematuramente i risultati dei test per garantire l’obiettività. Dopo il completamento, gli ingegneri del machine learning esaminano tutti i parametri per valutare quanto bene il modello si allinea con le prestazioni del mondo reale. Se i risultati non sono soddisfacenti, esaminano potenziali problemi come errori di preelaborazione dei dati, presupposti errati del modello o problemi dell’algoritmo. Ad esempio, il modello potrebbe aver aumentato i prezzi dei telefoni, portando a una diminuzione delle vendite rispetto al gruppo di controllo. Questi test rigorosi aiutano a identificare e correggere gli errori, garantendo che il modello ML contribuisca efficacemente al raggiungimento degli obiettivi di business dell’azienda.
Le conclusioni tratte dai test aiutano a comprendere la gestibilità del modello. Ad esempio, se l’obiettivo è aumentare il fatturato, il modello dovrebbe raggiungere costantemente tale obiettivo. I risultati dei test iniziali potrebbero essere irregolari, ma il modello dimostra le prestazioni previste nel tempo attraverso i miglioramenti e le conoscenze acquisite dai test. L’apprendimento automatico consente test e aggiornamenti più frequenti dei modelli rispetto all’analisi manuale. Ad esempio, Amazon ricalcola i prezzi ogni ora, evidenziando l’agilità del machine learning nella determinazione dei prezzi dinamici.
Questa adattabilità in tempo reale si manifesta in modi pratici. Su alcune piattaforme, i prezzi possono dipendere da variabili come il numero di visualizzazioni uniche ricevute da un prodotto, portando a molteplici variazioni di prezzo in un giorno. Se un’azienda esegue promozioni a lungo termine, i prezzi potrebbero essere fissati per la durata della campagna, concentrandosi esclusivamente sul raggiungimento degli attuali parametri aziendali come la crescita del fatturato o la fidelizzazione dei clienti. Il machine learning rende il processo di determinazione del prezzo più flessibile e gestibile dal punto di vista aziendale, ma l’effetto “scatola nera” scompare.
In termini semplici, un’azienda presenta un obiettivo, ad esempio aumentare le entrate del 2%. Il modello ML utilizza quindi varie strategie per raggiungere questo obiettivo. Queste strategie potrebbero includere la riduzione dei prezzi per aumentare il fatturato, l’aumento dei prezzi per aumentare i margini di profitto, l’offerta di sconti o l’adeguamento dei prezzi in base a fattori come le opinioni dei prodotti. Il modello gestisce il processo sulla base delle ipotesi proposte, affinando continuamente il proprio approccio per raggiungere gli obiettivi specificati. Questa adattabilità dinamica sottolinea il ruolo significativo del machine learning nella moderna determinazione dei prezzi dinamica, consentendo alle aziende di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e ai comportamenti dei consumatori.
Prezzi dinamici in azione
L’apprendimento automatico è essenziale nella moderna determinazione dei prezzi dinamica, poiché consente alle aziende di adeguare i prezzi con maggiore precisione e reattività alla domanda del mercato e al comportamento dei consumatori. Elaborando grandi quantità di dati, i modelli ML identificano modelli che informano le strategie di prezzo ottimali, aiutando le aziende a raggiungere obiettivi specifici come l’aumento dei margini di fatturato. Gli adeguamenti dei prezzi hanno raggiunto un nuovo livello di precisione. Le aziende che adottano queste tecnologie sono meglio attrezzate per offrire valore ai propri clienti raggiungendo al contempo i propri obiettivi aziendali. Tutto è passato da una strategia reattiva a una strategia proattiva e altamente efficiente.
L’integrazione del machine learning comporta alcune sfide, ma, come visto nelle principali piattaforme, i vantaggi sono innegabili. Mentre il settore continua ad evolversi, l’apprendimento automatico rimarrà al centro della tariffazione dinamica, guidando decisioni più intelligenti e risultati migliori per aziende e consumatori. Quindi, è una strategia che merita sicuramente attenzione.
