Jak dynamiczne ustalanie cen oparte na sztucznej inteligencji pomaga sprzedawcom internetowym — PromptCloud

Cały świat sprzedaży, marketingu i operacji zdaje się przechodzić znaczącą metamorfozę. Innowacje, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, znajdują sposób na kilka aspektów ludzkiego życia. Dzięki technologiom, aplikacjom i procesom opartym na sztucznej inteligencji, które stają się lepsze od tradycyjnych operacji, ludzie na całym świecie przyzwyczajają się do tych koncepcji. Nic dziwnego, że firmy o różnej skali i wielkości chcą wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji do generowania znacznych zysków.

AI w handlu detalicznym

Od prostych czynności domowych po regularne operacje, sztuczna inteligencja staje się podstawowym wymogiem wszędzie. W sektorze detalicznym sztuczna inteligencja jest wykorzystywana jako inteligentna technika przewidywania ludzkich zachowań. Prognozy te odgrywają bardzo ważną rolę, jeśli chodzi o analizę trendów rynkowych, odkrywanie nowych dróg i otwieranie nowych możliwości na arenie zawodowej.

Znaczenie AI w sektorze detalicznym

Ponieważ sztuczna inteligencja zajmuje centralne miejsce w krajobrazie e-commerce, detaliści wybierają właściwe ścieżki. Ten krótki prolog prowadzi nas do kluczowej dyskusji. Dlaczego sztuczna inteligencja jest tak ważna dla handlu detalicznego i jak technologia wpływa na dynamikę cen? Spójrzmy!

1. Zrozumienie sił rynkowych

W tym kontekście sztuczna inteligencja działa na zasadzie „analizy predykcyjnej”, która wykorzystuje prognozy rynkowe w celu uzyskania lepszych produktów i cen. Analiza danych jest sercem tej technologii, dzięki której twórcy produktów mogą wykorzystać kluczowe dane i wykorzystać je do wielu celów. W ten sposób spostrzeżenia dotyczące handlu elektronicznego i handlu detalicznego stają się bardziej przejrzyste, a interesariusze otrzymują lepszy kierunek, na którym mogą oprzeć swoje działania.

Tworząc produkt lub rozwijając innowacyjną aplikację, deweloper z pewnością będzie chciał zoptymalizować satysfakcję konsumentów. Użytkownik lub klient powinien zyskać możliwość pełnego wykorzystania produktu. Dzięki predykcyjnej analizie sztucznej inteligencji sprzedawcy detaliczni mogą podejmować decyzje oparte na danych. To świadome podejmowanie decyzji z kolei pomaga organizacji zrozumieć siły rynkowe i generować ukierunkowane komunikaty, które pomagają w lepszych konwersjach i zwiększeniu sprzedaży.

2. Algorytmy w grze

Oczywiste jest, że analiza predykcyjna pomaga w identyfikacji wymagań rynku. Jednak większość osób zastanawia się nad leżącymi u podstaw technologiami i procesami, które tutaj grają. ML jest sercem operacji AI, gdzie wnikliwe dane ułatwiają proces analizy predykcyjnej. Wykorzystywane są zachowania konsumentów, wybór i wzorce preferencji, oferując w ten sposób odpowiednie dane wejściowe twórcom produktów.

Jedną z głównych zalet sztucznej inteligencji jest możliwość śledzenia trendów zakupowych, a tym samym określania dokładnych i konkurencyjnych cen produktów. Krótko mówiąc, dynamiczna wycena jest jednym z największych i najbardziej innowacyjnych wyników końcowych sztucznej inteligencji, w której detaliści mają możliwość czerpania ogromnych korzyści. Oto jak!

• Identyfikowanie wzorców danych : oprogramowanie analityczne i techniki sztucznej inteligencji mogą doskonale rozwikłać wzorce danych i ujawnić potencjalne luki cenowe i możliwości, które nie były wcześniej widoczne. W rezultacie twórcy produktów będą wiedzieć, czego chcą konsumenci, oferując w ten sposób ukierunkowane wybory, które mają zwiększone prawdopodobieństwo zakupu produktu.
• Operacje algorytmiczne : po odkryciu i rozwikłaniu tych wzorców oprogramowanie analityczne tworzy algorytmy, które pomagają w procesie określania ceny. Niezależnie od tego, czy kupujesz oszałamiającą sukienkę, czy zamawiasz przejazd z Uberem, dynamiczna wycena zawsze będzie ważna.

Każdy konsument uważa, że ​​cena ma ogromne znaczenie. Od inwestowania w produkt po proszenie o usługę, spersonalizowane ceny okazały się być siłą napędową sukcesu w skłonieniu konsumenta do zakupu lub subskrypcji. Zawsze będziesz chciał kupić swój ulubiony przedmiot w przystępnych cenach i zapłacić najlepszą cenę za usługę. W związku z tym nadszedł czas, aby omówić niuanse dynamicznej wyceny i jak okazuje się być dobrodziejstwem dla sprzedawców internetowych!

3. Prawa ustalania cen

Jeśli znasz kluczowe zasady ekonomii, terminy takie jak „siły rynkowe”, „podaż”, „popyt” i „krzywe cen” muszą być ci znane. Przed pojawieniem się rynków cyfrowych tradycyjne procesy zakupowe i tradycyjne rynki działały na zasadzie „podaży i popytu”. Jednak obecny scenariusz jest inny i opowiada wyjątkową historię.

Przedsiębiorcy cyfrowi, twórcy produktów i sprzedawcy internetowi śledzą dynamiczne rynki, na których konsumenci nie działają już zgodnie z konwencjonalnymi zasadami. To tutaj pojawia się trzeci wymiar, który odgrywa kluczową rolę w całym procesie.

4. Identyfikacja trzeciego wymiaru

Ponieważ „podaż” rynku zapewnia dostępność produktu, a „popyt” mówi o jego potrzebach, te dwie siły zawsze będą odgrywać kluczową rolę w określaniu cen produktów. Trzeci czynnik to gotowość konsumentów do zapłaty i to, ile chce zapłacić za konkretny produkt. Co ciekawe, decyzja o zapłaceniu ceny za konkretny produkt nie należy do Ciebie. To algorytm, który śledzi Twoje zachowanie zakupowe i określa ten aspekt. Co to znaczy? Cóż, oto odpowiedź na twoje pytanie!

Praktyczne przykłady AI w działaniu

Niezależnie od tego, czy chodzi o odzież, urządzenia elektroniczne czy smartfony, zakupy cyfrowe i e-commerce są dominującą siłą. Bez względu na to, co chcesz kupić, dostaniesz to wszystko online. Od zakupu smartfona po wezwanie taksówki — wystarczy jedno inteligentne dotknięcie urządzenia mobilnego.

Sprawdzenie godnego przypadku użycia – Uber

Usługa udostępniania taksówek Uber pojawiła się niedawno w wiadomościach, ponieważ wykorzystuje sztuczną inteligencję w celu określenia, ile użytkownik jest skłonny zapłacić za przejazd i wykorzystać tę technologię. Oczywiście, dynamiczna wycena wszędzie się wyróżnia. W ten sposób usługi takie jak Uber wykorzystują dane do identyfikacji chęci konsumentów do zapłaty za konkretną podróż.

Załóżmy na przykład, że Uber może zdecydować się na naliczanie wysokich cen za przejazdy między eleganckimi przedmieściami. Z drugiej strony, podróżując do odległych obszarów, być może będziesz musiał zapłacić trochę więcej niż ogólne stawki. Zarówno te sytuacje, jak i okoliczności stwarzają potrzebę dynamicznej wyceny. Uber musi wiedzieć, czy klient jest gotów zapłacić określoną cenę za ten przejazd, czy nie.

W zależności od wyników i spostrzeżeń firmy mogą tworzyć specjalne oferty i rabaty. Większość sprzedawców e-commerce wykorzystuje te zestawy danych, uzyskując w ten sposób kluczowy wgląd w zachowania konsumentów. Mogą przestrzegać zasad i opracowywać skuteczne strategie cenowe dla niezliczonych klientów na całym świecie.

Być może przeglądasz produkty i dodajesz je do koszyka. Podczas realizacji transakcji możesz nie chcieć płacić dużej kwoty za wybrane produkty. Ukierunkowana analiza danych oparta na strategiach AI pomoże firmie zidentyfikować te zachowania i może wymyślić specjalne oferty. W ten sposób spada liczba porzucanych koszyków, a wyniki sprzedaży wyglądają na zdrowsze.

Przyciąganie konsumentów

Konsumenci zawsze szukają najlepszych okazji i lukratywnych ofert. Bez względu na to, co kupią, będą chcieli to uzyskać w najlepszych cenach i przystępnych cenach. Dynamiczna wycena daje detalistom taką możliwość, zachęcając ich do zawierania jednej transakcji po drugiej! Podczas gdy konsumenci żyją w przekonaniu, że złamali najlepsze oferty, to sprzedawcy i detaliści czerpią korzyści. Klienci mogą cieszyć się faktem, że uzyskują ogromne korzyści cenowe za telewizor, ale mogą w końcu zapłacić więcej za inne prostsze produkty z tego samego sklepu.

Niezwykła zmiana

Pojawienie się tego nowego modelu cenowego wywołało fale na arenie internetowej. Większość graczy e-commerce w sektorze detalicznym przyjęła sztuczną inteligencję iz otwartymi ramionami przyjęła algorytmiczne ustalanie cen. Istnieją mocne i znaczące powody tego postępu i oto, co musisz wiedzieć w tym kontekście.

1. Bitwa „właściwa cena”

Twórcy produktów, producenci i twórcy zawsze są zdezorientowani, jeśli chodzi o wycenę swoich produktów. Określenie idealnej ceny przedmiotu i określenie jego „kosztu sprzedaży” nie jest łatwym zadaniem. Twórcy produktów muszą w tym przypadku wykonać sporo obliczeń. Obiektywizm jest kluczem do identyfikacji tych cen i to tutaj w grę wchodzą ceny konkurencji, popyt, podaż i inne parametry. Ceny algorytmiczne to lepszy sposób na walkę o „właściwą cenę” w porównaniu z tradycyjnymi metodami.

2. Przyspieszenie dolnej linii

Każdy biznes, firma i przedsiębiorcze przedsięwzięcie chce zoptymalizować swoje zyski. Chcą przyspieszyć swoje wyniki finansowe, osiągając w ten sposób swoje cele. Złożone struktury cenowe mogą zahamować ich wzrost i negatywnie wpłynąć na ich zyski. Tu na ratunek przychodzi dynamiczna wycena. Możesz zmniejszyć złożoność struktury cenowej, ustalając w ten sposób jednolite marże cenowe dla konsumentów. Nie trzeba dodawać, że kluczową rolę w tym zakresie będą odgrywać kategoria produktów, wybór produktów i wielkość zakupów.

3. Rosnąca konkurencja

Rynki biznesowe będą z czasem rosnąć i dojrzewać. Dzięki ich znaczącym krokom w kierunku dojrzałości konkurencja rynkowa osiągnie najwyższy poziom w historii. Dzięki dynamicznym strategiom cenowym i sztucznej inteligencji przedsiębiorcy będą mogli reagować w czasie rzeczywistym. Algorytmy AL mają moc inicjowania szybkich zmian, pomagając w ten sposób radzić sobie z ostrą konkurencją rynkową.

Wylogowanie

Skoro nadszedł czas na analizę i ocenę skutków dynamicznej wyceny, warto przyjrzeć się, co na ten temat mają do powiedzenia konsumenci. Choć pomysł i zastosowanie „dynamicznej wyceny” wydają się być korzystne dla konsumentów, rzeczywistość mówi nieco więcej! Te przypadki użycia i szczegółowe omówienie z pewnością pomogą Ci zrozumieć korzyści płynące z dynamicznych cen opartych na sztucznej inteligencji zarówno dla sprzedawców internetowych, jak i konsumentów!