Optimering af e-handelsprissætningsstrategi med kunstig intelligens | AI i e-handel #9

Hvad er optimering af e-handelsprissætningsstrategi?

At optimere en e-handelsprissætningsstrategi indebærer systematisk analyse, planlægning og justering af priserne på produkter og tjenester i en online butik for at opnå specifikke forretningsmål. Dette kan være at øge marginerne, hæve konverteringsraterne eller øge markedsandelen. Denne proces bruger en række værktøjer og metoder, herunder:

• analyse af data fra forskellige kilder – for eksempel, konkurrentpriser, webtrafik eller tilgængelighed af varer,
• A/B-test – det vil sige, at der introduceres forskellige varianter af butikkens udseende og funktioner for at evaluere deres effektivitet,
• dynamiske prissætningsmuligheder – med andre ord, at tilbyde kunderne forskellige priser afhængigt af markedsforholdene.

Alt dette gøres for at justere priserne i henhold til faktorer som efterspørgsel, udbud, konkurrence og kundepreferencer. Så lad os se på, hvordan kunstig intelligens kan hjælpe med prissætning i din online butik, så du kan strømline disse præcisionsintensive opgaver.

Brug af AI til at analysere markedet og konkurrence data

Kunstig intelligens kan analysere enorme mængder data om priser, der tilbydes af konkurrerende online butikker. AI muliggør ikke kun analyse af historiske prissætningsdata, men overvåger også i realtid prisen på produkter, der tilbydes af konkurrerende butikker. For eksempel, under Black Friday kan AI-teknologier registrere og analysere op til flere tusinde prisændringer i timen. Derfor begynder listen over opgaver, der skal udføres, når man planlægger at implementere kunstig intelligens til at optimere prissætningsstrategien:

• Beslutte om det optimale AI-værktøj til analyse af konkurrencepriser,
• Indsamle real-tids prisdata om konkurrerende butikker,
• Implementere algoritmer til at overvåge priser, især i sæsonbestemte eller kampagneperioder.

Personalisere prissætningsstrategi baseret på kundepreferencer

Men mere end blot at analysere markedsdata er nødvendigt. AI muliggør præcis segmentering af kunder baseret på deres købsadfærd, demografi eller placering. Baseret på dette kan algoritmer tilbyde personlig prissætning. Derfor, hvis analysen indikerer, at kunder fra store byer er mindre prisfølsomme, kan de modtage tilbud med lidt højere priser sammenlignet med kunder fra mindre byer.

Flere punkter tilføjes derfor til opgavelisten for e-handelsindehaveren, der ønsker at bruge AI til at optimere prissætningsstrategien:

• Analyse af kundedata – dette bør inkludere ikke kun demografi og placering, men også købsadfærd og foretrukken købsplatform og kontaktform,
• Implementering af algoritmer til kundesegmentering og prispersonalisering,
• Test og evaluering af forskellige prissætningsstrategier for forskellige kundesegmenter.

Dynamisk prisjustering baseret på udbud og efterspørgsel

Kunstig intelligens udstyret med et tilstrækkeligt stort sæt af historiske data og dem, der indsamles i realtid, kan med høj sandsynlighed forudsige effekten af en prisnedsættelse på efterspørgslen efter et produkt. Ved at bruge disse oplysninger kan butikker justere priserne i realtid, for eksempel ved at sænke prisen på et produkt, når lageret er højt, og efterspørgslen er lav. For at estimere efterspørgslen og udbuddet mere præcist kan AI bruge data fra forskellige kilder, herunder sociale medier og eksterne data, og analysere dem i realtid.

Forudsigelse af ændringer i prissætningsstrategi ved hjælp af AI

Læringsalgoritmer kan forudsige fremtidige priser baseret på historiske data og nuværende markedstendenser. Som et resultat kan e-handelswebsteder bedre planlægge deres fremtidige kampagner og prissætningsstrategier. Rollen af kunstig intelligens i denne aspekt af optimering af prissætningsstrategi vil være:

• Dataindsamling – AI bruger prishistorik, konkurrenceinformation og makroøkonomiske data,
• at lave forudsigelser – brugen af maskinlæring (ML) til at analysere disse data gør det muligt at forudsige priser på forskellige niveauer – fra et enkelt produkt til en hel kategori.

De muliggør planlægning af fremtidige kampagner og prissætningsstrategier baseret på solide data, snarere end blot sædvanlige kampagneperioder eller markedsføringsideer.

Automatisering af processen til bestemmelse af optimale priser

AI foreslår ikke kun, men kan også automatisk ændre priser på en butiks hjemmeside, hvilket betydeligt øger effektiviteten og præcisionen af prissætningsprocessen. Den endelige beslutning om prissætning kan ligge i hænderne på et menneske, men AIs handlinger i denne sammenhæng er en uvurderlig støtte. De vigtigste beslutninger, der skal træffes, når man implementerer automatisering af prissætningsprocessen, er:

• valget af AI-værktøjer til automatisk prisjustering, fordi deres pålidelighed bestemmer, hvor meget margin en butik kan få på transaktioner,
• Implementering og konfiguration af algoritmer til automatiske prisændringer, det vil sige, for eksempel, at indstille minimums- og maksimumspriser eller regler for personalisering af tilbuddet,
• Etablere protokoller for menneskelig indgriben – for eksempel, når der skal træffes beslutninger på grund af store prisudsving eller tilgængelighedsproblemer.

Brug af AI til at anbefale kampagner og rabatter

Kunstig intelligens kan også analysere de indsamlede data med hensyn til, hvordan kunder reagerer på forskellige kampagner. Og derefter foreslå de mest effektive tilbud og rabatter baseret på det.

Dette er især vigtigt, hvis butikken tilbyder personlige tilbud til individuelle kunder. Dette skyldes, at man kan bruge kunstig intelligens ikke kun til at segmentere kunder fint, men også til at analysere deres prisfølsomhed.

Prisfølsomhed er den grad, hvori en ændring i prisen på et produkt eller en tjeneste påvirker en ændring i efterspørgslen efter det produkt eller den tjeneste. Jo højere prisfølsomhed, jo mere påvirkes efterspørgslen af en lille ændring i prisen. For at udnytte AIs potentiale fuldt ud i optimering af prissætningsstrategi, er det værd at implementere i e-handel:

• En analyse af, hvordan kunder reagerede på tidligere kampagner og rabatter – for eksempel, om en prisnedsættelse på 5% resulterede i flere salg end gratis fragt eller tilføjelsen af et bonusprodukt af den værdi,
• Test af forskellige niveauer af rabatter og deres indvirkning på præstationsindikatorer.

Overvåg effektiviteten af din prissætningsstrategi med AI-værktøjer

AI hjælper ikke kun med at implementere prissætningsstrategi, men overvåger også. Avancerede AI-baserede analytiske værktøjer kan nøjagtigt måle, hvordan prisændringer ændrer effektiviteten af en prissætningsstrategi, såsom hvordan de oversættes til marginer eller konverteringsrater.

På den ene side, ved at analysere prisfølsomhed og overvåge hver kundes købsadfærd med kunstig intelligens, er det muligt at tildele hver kunde en individuel “kampagnefaktor”, der afspejler deres modtagelighed for prisnedsættelser. Dette giver butikken mulighed for at målrette personlige kampagner.

På den anden side gør kunstig intelligens det muligt at samle data om hele butikken ét sted, hvilket muliggør:

• Overvågning af præstationsindikatorer, såsom marginvækst og konverteringsrate på månedlig eller årlig basis,
• regelmæssig analyse og oprettelse af detaljerede rapporter takket være indsamlingen af data om hver transaktion af AI-værktøjer,
• finjustering af prissætningsstrategien baseret på overvågningsresultater.

Sammenfatning

Implementering af kunstig intelligens i prissætningsstrategi er en investering, der tilbyder konkrete fordele for både virksomheder og forbrugere. Det er et værktøj, der ændrer spillereglerne og tilbyder nye muligheder i forbindelse med markedsanalyse, personalisering og dynamiske prisjusteringer. De muliggør, at e-handel kan operere mere effektivt, hvilket resulterer i højere marginer og tilfredse kunder, der kan drage fordel af personlige kampagner og produktforslag, der opfylder deres forventninger.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.