Содержание
Оптимизация и ускорение 1С | ФТО
Предлагаем вам услуги аудита системы и регулярной поддержки производительности для оптимальной работы 1С.
Заказать услугу
Что мы делаем?
- Решаем проблемы со скоростью работы 1С,
- Помогаем предотвратить ошибки блокировок, долгую обработку документов,
- Повышаем отказоустойчивость и надежность работы вашей системы в целом.
Даже самая совершенная система нуждается в регулярном анализе и последующей оптимизации. Многолетняя практика ФТО в сфере поддержки и доработки информационных систем показала, что многих проблем с 1С можно избежать, если регулярно следить за ее производительностью.
Когда нужна оптимизация?
— При каком количестве пользователей могут понадобиться ваши услуги?
— От двух пользователей.
(c) &На1С2019
Оптимизация 1С необходима, когда скорость работы не устраивает пользователей, когда нестабильность, «блокировки» и долгое проведение документов влияют на бизнес. За множество внедренных проектов и качественных поддержек мы накопили огромный опыт в решении таких проблем.
Почему ФТО?
Мы за честный подход к работе!
Мы стараемся максимально эффективно помочь клиенту с минимальными «потерями» и затратами. Мы не говорим «покупайте новый сервер», если есть возможность улучшить работу на существующем. Наши специалисты имеют статусы 1С:Эксперт по технологическим вопросам и большой опыт проведения работ по повышению производительности высоконагруженных систем.
Услуги ФТО
Аудит производительности
Поиск и выявление причин неоптимальной работы системы с целью ее последующей оптимизации.
Регулярная поддержка
Контроль за системой 24/7, решение возникающих проблем, ежемесячные отчеты о производительности 1С, прогноз деградации скорости работы.
Нагрузочное тестирование
Имитация предельной нагрузки на систему 1С, схожей с работой реальных пользователей с целью определения возможностей.
Нам доверяют:
Хотите заказать услугу или задать вопрос?
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Я даю свое согласие на обработку моих персональных данных на условиях, определенных Политикой Конфиденциальности.
Оставить заявку
Спасибо за заявку!Мы перезвоним вам в ближайшее время.Подписывайтесь на нас в соцсетях
повышение производительности систем 1С предприятия
Технологии, бесспорно, проникли во все аспекты бизнес-деятельности и требуют пересмотра процессов взаимодействия и организации работы, создания новых продуктов и услуг, совершенствования каналов коммуникаций с клиентами, а также перестройки всей корпоративной культуры, чтобы соответствовать ожиданиям сотрудников и рынка.
Цифровая трансформация процессов невозможна без надежных и гибких инструментов управления и планирования деятельности предприятия. Уже более 7 лет мы помогаем ведущим организациям и предприятиям перестраивать бизнес- и производственные процессы на основе современных технологических решений. Наш опыт по внедрению информационных систем и созданию собственных продуктов помогает нам учитывать отраслевую специфику при реализации проектов и достигать поставленных бизнес-целей в кратчайшие сроки.
Наши компетенции по цифровизации бизнес-процессов охватывают следующие ключевые области: управление предприятием на платформе 1С:ERP, оптимизация систем 1С, управление финансами, персоналом и корпоративным контентом, управление логистикой, закупками и работой с поставщиками, электронный документооборот (ЭДО), облачные сервисы, послепродажное обслуживание (сервис и поддержка). Также мы разрабатываем программное обеспечение под заказ.
Настройка и оптимизация высоконагруженных систем
Надежность, масштабируемость и быстродействие – три ключевых требования к работе высоконагруженных систем на базе платформы.
Поэтому, когда возникают непредвиденные сложности, что-то «зависает», долго формируются отчеты, медленно собираются и перенаправляются данные, и т. д., то самое время разобраться в симптомах, проанализировать узкие места в системе и проверить отлаженность всех процессов.
Компания PROF-IT GROUP предлагает полный цикл услуг по оптимизации высоконагруженных приложений 1С и их донастройке под конкретные бизнес-процессы предприятия. Каждый этап проекта происходит под контролем ответственных лиц предприятия. С нашей стороны над проектом работают высококвалифицированные программисты и создатели программных продуктов в среде 1С. Мы найдем слабые места в системе и устраним причины низкой производительности быстро и, что не менее важно, комфортно для всех подразделений компании.
Настройтесь на успех! Оптимизируем приложения 1С в кратчайшие сроки! Заполните форму справа и мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Основные виды доработок
Скорость отклика системы
Ответ на запрос пользователя должен приходить сразу, в течение нескольких секунд.
Когда необходимое вычисление идет очень долго, это значит приложение не справляется с высокой нагрузкой. Мы настроим систему так, чтобы она быстро обрабатывала большой объем данных и сложные расчеты.
-
Настройка обмена данными -
Настройка документооборота -
Настройка прав доступа
Масштабируемость
Обязательное качество высоконагруженных приложений, от которого зависит сколько пользователей одновременно смогут работать в системе и сколько данных можно загрузить в базу максимально.
Файлы, справочники и каталоги
- Создание и настройка дополнительных форм отчетности
-
Изменение вида документов, справочников и каталогов -
Доработка и создание новых печатных форм
Автоматическая загрузка и выгрузка данных
- Создание обработок 1С
Интеграционный контур
- Интеграция с государственными информационными системами
-
Интеграция с Битрикс 24 -
Интеграция с другими программами 1С
Система мониторинга
В работе с высоконагруженными приложениями недостаточно доработать архитектуру.
Необходимо отслеживать скорости отклика, сложных вычислений и вывода данных и контролировать жизнеспособность системы в целом. Без мониторинга параметров работы приложение может подвести в самый ответственный момент, например, остановить работу при пиковой нагрузке, когда, по факту, происходит максимальный оборот финансов. Поэтому без настройки системы мониторинга в итоге можно понести большие потери.
Консалтинг
Получив бизнес-требования клиента, мы досконально разберемся в работе приложения и разработаем оптимальное, экономически обоснованное, решение. Учтем критические моменты, дадим рекомендации, что действительно необходимо сделать и предложим стратегию оптимизации высоконагруженного приложения.
Преимущества оптимизации
- Снижение операционных затрат
-
Раскрывает области потенциала предприятия и команды -
Учитывает все нюансы ваших бизнес-процессов -
Обнаруживает все слабые и «узкие» места
Эффекты
- Дешевле, чем покупка нового ПО
-
Минимизация простоев из-за проблем в работе систем -
Ускорение операционных процессов -
Повышение эффективности работы предприятия
Купить обновление или настроить имеющееся приложение? Закажите бесплатную консультацию! Заполните форму справа и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Управление предприятием с платформой 1С:ERP
Управление финансами
Управление персоналом
Управление закупками и работой с поставщиками
Управление логистикой
Техническое обслуживание и ремонты (ТОиР)
Оптимизация и повышение производительности систем 1С
Управление корпоративным контентом
Управление документооборотом (ДО)
Управление послепродажным обслуживанием (ASM)
Миграция сервисов 1С в облако
Как машинное обучение меняет оптимизацию цен
Проблема установления правильной цены
Установление правильной цены на товар или услугу — старая проблема экономической теории.
Существует огромное количество стратегий ценообразования, которые зависят от преследуемой цели. Одна компания может стремиться максимизировать прибыль от каждой проданной единицы или от общей доли рынка, в то время как другой компании необходимо выйти на новый рынок или защитить существующий. Более того, в одной и той же компании могут сосуществовать разные сценарии для разных товаров или потребительских сегментов.
В этом сообщении блога мы представим проблему оптимизации цен для розничной торговли, которая имеет свои особенности, и то, как розничные продавцы могут воспользоваться огромной мощью технологии машинного обучения для создания эффективных ценовых решений .
Вот некоторые из важнейших вопросов, с которыми периодически сталкиваются розничные торговцы :
- Какую цену мы должны установить, если мы хотим совершить продажу менее чем за неделю?
- Какова справедливая цена этого продукта, учитывая текущее состояние рынка, период года, конкуренцию или тот факт, что это редкий продукт?
Учитывая, что в наши дни покупателю очень легко сравнивать цены благодаря онлайн-каталогам, специализированным инструментам поиска или платформам для совместной работы, розничные продавцы должны уделять пристальное внимание нескольким параметрам при установлении цен.
Такие факторы, как конкуренция, позиционирование на рынке, производственные затраты и затраты на сбыт, играют ключевую роль для розничных продавцов в принятии правильных решений. Посмотрите этот пример, чтобы глубже погрузиться в реальный анализ данных о продажах для интернет-магазина.
Машинное обучение может оказать большую помощь в этом случае и оказать огромное влияние на KPI . Его сила заключается в том, что разработанные алгоритмы могут изучать шаблоны из данных , а не программироваться явно. Модели машинного обучения могут постоянно интегрировать новую информацию и выявлять новые тенденции или новые требования.
Использование машинного обучения — очень привлекательный подход для розничных продавцов. Вместо того, чтобы использовать, например, агрессивные общие уценки (что часто является плохой стратегией), они могут извлечь выгоду из прогностические модели , которые позволяют им определять лучшую цену для каждого продукта или услуги .
Поговорим о создании новых решений
Заказать звонок
Что такое оптимизация цен?
Вкратце, оптимизация цен использует методы анализа данных для достижения двух основных целей :
-
Понимание того, как клиенты будут реагировать на различные стратегии ценообразования для продуктов и услуг, т. е. понимание эластичности спроса.
-
Поиск лучших цен для данной компании с учетом ее целей.
Системы ценообразования развивались с начала 1970-х годов до настоящего времени, от применения очень простых стратегий, таких как стандартная наценка до базовой стоимости, до способности прогнозировать спрос на продукты или услуги и находить лучшую цену для достижения установленного КПЭ.
Методы оптимизации цен могут помочь розничным торговцам оценить потенциальное влияние стимулирования сбыта или оценить правильную цену для каждого продукта, если они хотят продать его в определенный период времени .
Current state-of-the-art techniques in price optimization allow retailers to consider factors such as :
- Competition
- Weather
- Season
- Special events / holidays
- Macroeconomic variables
- Operating costs
- Информация о складе
— определить :
- Начальная цена
- Лучшая цена
- Цена со скидкой
- Рекламная цена
Использование различных видов и источников данных для определения цен, повышающих прибыль.
Оптимизация цен и динамическое ценообразование
Хотя иногда эти два понятия используются как синонимы, они представляют собой разные понятия. Основное отличие заключается в том, что динамическое ценообразование — это особая стратегия ценообразования, в то время как оптимизация цен может использовать любую стратегию ценообразования для достижения своих целей.
Например, используя стратегию динамического ценообразования , розничные торговцы могут динамически изменять цены на свои продукты, чтобы соответствовать ценам своих конкурентов. Эта стратегия подразумевает очень частое изменение цен, но не обязательно является наилучшей из возможных стратегий. Методы оптимизации цен сосредоточены на поиске цены, которая максимизирует определенную функцию затрат (например, маржа компании ), с учетом множества различных факторов, позволяющих предложить такую цену или диапазон цен для различных сценариев. В зависимости от конкретного варианта использования это действительно может быть выполнено динамически, и поэтому сочетание динамического ценообразования + оптимизации является оптимальным вариантом для многих сценариев.
Оптимизация цен и автоматическое ценообразование
Кроме того, важно отличать оптимизацию цен от автоматического ценообразования, поскольку они в основном решают две разные проблемы: неоптимальную стратегию ценообразования и чрезмерную стоимость ценообразования.
Основное отличие состоит в том, что мы фокусируемся на решении для автоматизации ценообразования , когда ценообразование является проблемой для компании с точки зрения затрат . Автоматически оценивая товары, мы не меняем саму стратегию ценообразования, а мы меняем процесс ценообразования, делая его дешевле и быстрее . С другой стороны, когда мы думаем о решении по оптимизации цен, мы меняем стратегию ценообразования, чтобы максимизировать целевую функцию с учетом различных бизнес-ограничений.
Это означает, что путем внедрения решения по оптимизации цен мы автоматизируем наш процесс ценообразования, но не наоборот; не обязательно все решения по автоматизации ценообразования оптимизируют стратегию ценообразования. Как автоматизация ценообразования, так и решения по оптимизации цен могут рассматриваться как динамическое ценообразование, если частота изменения цен высока .
Автоматизация ценообразования с машинным обучением и без него
Наконец, автоматизация ценообразования может быть разработана с машинным обучением или без него.
Разница между этими двумя подходами заключается в том, что без машинного обучения правила ценообразования заранее определены, а с машинным обучением правила получаются на основе данных.
Например, система автоматизации ценообразования без использования машинного обучения будет иметь форму предопределенного набора правил, таких как:0018
Key differences between different pricing concepts
| Feature | Dynamic Pricing | Price Optimization | Price Automation with ML |
|---|---|---|---|
| Prices change frequently | Yes | Yes | Yes |
| Цены устанавливаются автоматически | Да | Да | Да |
| Основная цель – снижение стоимости процесса ценообразования | — | — | Yes |
| Main goal is to optimize pricing strategy | — | Yes | — |
| Demand Forecasting | — | Yes | — |
| Estimate Store /SKU Ценовая эластичность спроса | — | Да | — |
| Ценовой сценарий «Что, если» Возможности | — | Да | —
80241 |
Что машинное обучение может сделать для оптимизации розничных цен
Стратегии ценообразования, используемые в розничной торговле, имеют некоторые особенности. Например, розничные продавцы могут определять цены на свои товары, принимая цену, предложенную производителем (обычно известную как MSRP). Это особенно верно в случае основных продуктов. Другой простой стратегией является краеугольный камень, который заключается в определении продажной цены как удвоенной оптовой цены или себестоимости продукта.
Хотя эти и другие стратегии широко используются, Машинное обучение позволяет розничным торговцам разрабатывать более сложные стратегии, которые намного лучше работают для достижения их KPI . Методы машинного обучения можно использовать разными способами для оптимизации цен. Давайте рассмотрим типичный сценарий.
Например, широко распространенный метод стратегии ценообразования, расширяющий эту технологию, — это динамическое ценообразование . Используя эту стратегию, розничные торговцы могут динамически изменять цены на свои товары в зависимости от текущего рыночного спроса 9.0008 . Однако динамическое изменение цен без учета целевой функции может привести к неоптимальным результатам. Именно поэтому мы предлагаем использовать динамическое ценообразование совместно с методами оптимизации цен.
Типичный сценарий
Представьте себе продавца электронной или обычной розничной торговли, который хочет оценить лучшие цены на новые товары для следующего сезона. Конкуренция жесткая, поэтому необходимо учитывать их цены и акции. Поэтому ритейлер применяет широко используемую стратегию: конкурентное ценообразование. Проще говоря, эта стратегия определяет цену продукта или услуги на основе цен конкурентов.
Давайте рассмотрим шаги, необходимые для разработки решения машинного обучения для этого варианта использования.
Процесс определения цен в розничной торговле с оптимизацией цен с использованием машинного обучения.
1. Собрать исходные данные
Прежде всего, нам нужны данные. Для обучения моделей машинного обучения необходимо иметь разные типы информации (структурированные или неструктурированные данные):
- Транзакционная : история продаж, включающая список приобретенных продуктов и, в конечном итоге, клиентов, которые их приобрели.
- Описание продуктов : каталог с соответствующей информацией о каждом продукте, такой как категория, размер, бренд, стиль, цвет, фотографии и стоимость изготовления или покупки.
- Данные о прошлых акциях и прошлых маркетинговых кампаниях.
- Отзывы клиентов : отзывы и отзывы клиентов о продуктах.
- Данные о конкурсе : цены применяются к идентичным или подобным продуктам.
- Инвентаризация и данные о поставках .
- В случае физических магазинов: информация об их географическом расположении и о конкурентах.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с этой публикацией, в которой описаны действия, необходимые для подготовки ваших данных к оптимизации цен.
В зависимости от установленных KPI и способа моделирования решения некоторые из этих данных могут не понадобиться. Например, если информации о покупателях мало или она отсутствует вовсе, что иногда бывает в случае с обычными розничными торговцами, модель, тем не менее, можно обучить.
Напротив, информация о конкурентах имеет решающее значение для стратегии конкурентного ценообразования. Во многих случаях можно даже подключиться через API к этой информации или отслеживать ее в режиме онлайн. Ознакомьтесь с реальным примером сбора данных здесь.
2. Определение целей и ограничений
Следующим шагом является определение стратегических целей и ограничений.
Розничные торговцы могут преследовать уникальную, четкую цель максимизации прибыли. Однако они также могут быть заинтересованы в лояльности клиентов (например, в увеличении чистого рейтинга промоутера или коэффициента конверсии) или в привлечении нового сегмента (например, молодежи).
Ограничения могут носить юридический характер (например, если осуществляется какой-либо контроль цен продажи), они могут быть связаны с репутацией компании (например, боязнь плохого имиджа из-за применения благоприятных цен только для определенного сегмент покупателей) или связаны с физическими аспектами, такими как вместимость магазина или среднее время доставки.
Каждый конкретный сценарий влияет на способ моделирования проблемы. Можно и обычно очень интересно тестировать разные сценарии для одного и того же ритейлера, что предполагает использование разных моделей.
3. Моделирование и обучение
На этом этапе ранее собранные данные используются для обучения моделей машинного обучения. Существует множество моделей, которые можно использовать для оптимизации цен. Исторически использовались обобщенные линейные модели (GLM) (в частности, логистическая регрессия). Однако за несколько лет были разработаны более сложные и мощные методы. Например, в зависимости от объема доступных данных можно использовать методы глубокого обучения или даже методы обучения с подкреплением.
В этом случае, когда мы имеем дело с новыми товарами следующего сезона, возникает дополнительная трудность, поскольку нет данных о предыдущих товарах. Интересно то, что модели машинного обучения будут знать, как найти похожие продукты и быть эффективными, несмотря на отсутствие конкретных предварительных данных. То же самое происходит и с розничными торговцами, которые продают редкие или экзотические товары.
Вы можете посмотреть реальный пример моделирования прогнозирования спроса здесь.
4. Выполнение и корректировка цен
После обучения модели можно оценить цены на новые продукты и протестировать их. В зависимости от моделирования оценка может быть точной ценой или диапазоном. Цены, полученные с помощью модели, впоследствии могут корректироваться вручную продавцом и регулярно оптимизироваться.
Дополнительные возможности использования машинного обучения для оптимизации цен
Машинное обучение можно использовать для других задач, связанных с ценообразованием в розничной торговле. Например, для нового продукта алгоритм кластеризации может быстро связать его с аналогичными продуктами, чтобы получить вероятный ценовой сегмент . Другая убедительная возможность состоит в том, чтобы совместно предсказать цены и спрос на товары, которые никогда не продавались .
В более общем плане машинное обучение может быть отличным инструментом для идей :
-
Каким образом резкое снижение цен на рубашки повлияет на продажи брюк?
-
Повлияют ли попытки продать больше ручек на сопутствующие товары, такие как чернила, блокноты или рабочие программы?
-
С большей или меньшей вероятностью клиенты, купившие определенный компьютер, купят мониторы в следующем месяце?
-
Чувствительны ли клиенты, не проявлявшие активности в течение последнего года, к рекламной кампании?
Это лишь некоторые примеры вопросов, на которые могут ответить модели машинного обучения.
Преимущества оптимизации цен с помощью машинного обучения
Помимо автоматизации и скорости, есть несколько преимуществ использования машинного обучения для оптимизации цен.
Во-первых, модели машинного обучения могут учитывать огромное количество продуктов и оптимизировать цены во всем мире . Количество и природа параметров, а также их многочисленные источники и каналы позволяют им принимать решения, используя точные критерии. Это сложная задача, если розничные продавцы пытаются сделать это вручную или даже с помощью базового программного обеспечения.
Например, известно, что изменение цены товара часто влияет на продажи других товаров таким образом, что человеку очень трудно предсказать. В большинстве случаев точность решения машинного обучения будет значительно выше, чем у человека. Кроме того, ритейлеры могут изменить KPI и сразу увидеть, как модели пересчитывают цены для новых целей.
Во-вторых, анализируя большое количество прошлых и текущих данных, машинное обучение может предвидеть тенденции достаточно рано . Это ключевой вопрос, который позволяет ритейлерам принимать соответствующие решения по корректировке цен.
Наконец, в случае конкурентной стратегии ценообразования решения машинного обучения могут выиграть от систем, которые могут постоянно сканирует Интернет и социальные сети для сбора ценной информации о ценах конкурентов на те же или аналогичные продукты, что клиенты говорят о продуктах и конкурентах, а также о сделках конкурентов на определенные продукты, а также их историю цен за последнее число дней или недель.
Система, способная изучить большую часть того, что происходит на рынке, позволяет розничным торговцам иметь больше информации, чем их конкуренты, для принятия более эффективных решений.
Оптимизация цен для обычных и интернет-магазинов
Хотя применение машинного обучения может показаться более естественным в случае с интернет-магазинами, обычные ритейлеры могут извлечь выгоду из этой технологии.
На самом деле, в обычных розничных магазинах изменения цен происходят реже, и, таким образом, у них больше возможностей для улучшения и адаптации к текущему спросу.
Цифровые ценники позволяют обычным розничным продавцам изменять цены так же часто, как и сайты электронной коммерции. Однако даже без цифровых ценников можно выполнять еженедельные или ежемесячные изменения цен, чтобы соответствовать текущему спросу и максимизировать прибыль.
Мы доказали наш подход в работе с одним из крупнейших туристических ритейлеров в мире с более чем 400 магазинами по всему миру и более чем 160 миллионами клиентов в год. Мы помогли им увеличить валовую прибыль на 28% за счет еженедельного изменения цен в магазине .
Оптимизация цен и прогнозирование спроса с помощью машинного обучения во время кризиса
На момент публикации этого поста мы находимся в середине глобального экономического спада из-за вспышки COVID-19. Как и во всех рецессиях, это напрямую влияет на потребительские расходы, что напрямую влияет на продажи во многих отраслях. Чтобы проиллюстрировать это, Revenue Collective сообщает, что 95,6% компаний, опрошенных по состоянию на 9 апреля, уже заметили влияние на бизнес, а 72% из них уже пересмотрели свои годовые прогнозы продаж.
Таким образом, не новость, что большинство предприятий не работают в обычном режиме (BAU) , что вызывает следующий вопрос: можем ли мы по-прежнему использовать машинное обучение для прогнозирования спроса в этом сценарии?
Наш ответ: «Да, но с учетом новых моментов». В сценарии BAU модели машинного обучения, скорее всего, будут использовать исторические данные о продажах и коррелированные внешние данные для получения таких сведений, как сезонность, соответствующие даты продаж и реакция конкурентов. Во время кризиса, когда рынок ведет себя не так, как обычно, исторические данные, скорее всего, не помогут предсказать будущие продажи. Чтобы дать отпор, нам нужно повысить важность краткосрочной информации (например, ежедневных продаж), понимая, что недавнее прошлое гораздо больше подходит для предсказания будущего. Практически это означает корректировка процесса разработки функций для взвешивания более краткосрочных задержек продаж , а не исторических.
Кроме того, проблема прогнозирования спроса также потребует включения в большего количества рыночных данных в реальном времени, чем до , а также внешних макроэкономических и социальных данных. Что касается данных в режиме реального времени, это означает регулярное обновление доступных рыночных данных, таких как данные о продажах, отток клиентов, намерения о продажах (например, добавление товаров в корзину, трафик на сайт конкурентов), цены конкурентов и т. д. На макроэкономическом уровне также могут быть рассмотрены такие данные, как потребительские расходы, безработица, ВВП и даже мобильность населения, сегментированные по городам/регионам, хотя в основном они представляются ежемесячно. Индикаторы фондового рынка (S&P 500, Dow Jones) также потенциально могут рассматриваться как показатель макроэкономических тенденций в реальном времени. Наконец, также могут быть положительные результаты за счет включения социальных данных, таких как зарегистрированные случаи COVID или государственная политика (например, продолжительность блокировки), для создания прогнозирования сценариев и их учета для моделирования будущего спроса.
Подводя итог, можно сказать, что в этом новом экономическом сценарии наш анализ по-прежнему заключается в том, что машинное обучение может быть эффективно использовано для построения точных прогнозов спроса и оптимизации стратегии ценообразования. Ключевыми адаптациями сценария BAU будут включение большего количества данных в реальном времени (рыночные и макроэкономические данные) + адаптация моделей для учета более краткосрочных задержек по сравнению с историческими данными . Также стоит отметить, что понимание бизнеса и человеческое суждение по-прежнему будут играть ключевую роль в создании этого решения.
Компании, использующие машинное обучение для оптимизации цен
Оптимизация цен со значительным успехом использовалась в таких отраслях, как гостиничный бизнес, авиаперевозки, прокат автомобилей и розничная торговля через Интернет.
Одна из первых историй успеха произошла в начале 2000-х, когда Hilton Hotels Corp и InterContinental Hotels Group решили отказаться от фиксированных тарифов в пользу гибкой схемы, включая стратегии динамического ценообразования. В те годы цены на номера менялись один-два раза в день. Текущие вычислительные мощности позволяют изменять цены практически в режиме реального времени.
Гостиничный бизнес продолжает использовать стратегии динамического ценообразования, полностью основанные на машинном обучении. В настоящее время Airbnb предлагает динамический ценовой инструмент, который рекомендует цены своим хозяевам с учетом таких параметров, как сезонность, день недели или особые события, а также более сложные факторы, такие как фотографии сдаваемой в аренду недвижимости или цены, указанные в объявлении. район. Другие компании, такие как eBay и Uber, применяют аналогичные подходы.
Amazon — еще один крупный игрок, когда речь идет о стратегиях динамического ценообразования. Для сравнения: в 2012 году Amazon меняла цены намного чаще, чем ее конкуренты, а в 2013 году они меняли цены уже 2,5 миллиона раз в день. Такое динамичное изменение цен неофициально известно как Эффект Амазонки.
В мире розничной торговли самые популярные примеры были в электронной коммерции, но и обычные розничные торговцы не остались в стороне. Хотя трудно точно знать все розничные компании, использующие машинное обучение для оптимизации своих цен и операционных процессов, тем не менее, есть некоторые известные истории успеха.
Такие компании, как Ralph Lauren и Michael Kors, используют машинное обучение, чтобы предлагать меньше скидок и лучше управлять своими запасами, стремясь увеличить размер прибыли, даже рискуя потерять небольшую прибыль. Еще один известный случай — Zara, которая использует машинное обучение, чтобы свести к минимуму рекламные акции и быстро адаптироваться к меняющимся тенденциям. Есть много других историй успеха, таких как Morrisons — одна из крупнейших сетей супермаркетов в Соединенном Королевстве, bonprix — международная компания моды, базирующаяся в Германии, или Monoprice — американский розничный продавец электроники B2B и B2C — и другие. Хотя информации о точном моделировании проблем нет, известно, что эти компании используют возможности машинного обучения для увеличения своих доходов и улучшения операций.
Получайте последние новости об оптимизации цен
Подпишитесь на наши цены с информационным бюллетенем ML.
Введите адрес электронной почты *
Заключительные мысли
В настоящее время мир движется к более частому изменению цен, и использование современных стратегий ценообразования на основе данных является обязательным. В исследовании, проведенном Bain & Company, они показывают, что лучшие компании в разных отраслях почти в два раза чаще устанавливают динамичные цены.
Будь то рынок электронной коммерции или обычный розничный магазин, оба используют преимущества динамического ценообразования и оптимизации цен.
Оптимизация цен помогает розничным торговцам понять, как клиенты будут реагировать на различные ценовые стратегии для продуктов и услуг, и установить лучшие цены. Модели машинного обучения могут учитывать ключевые переменные ценообразования (например, историю покупок, сезон, запасы, цены конкурентов), чтобы находить лучшие цены, даже для обширных каталогов продуктов или услуг, которые могут достичь установленных KPI.
Эти модели не требуют программирования. Они изучают закономерности из данных и способны адаптироваться к новым данным. Они позволяют ритейлерам быстро проверять различные гипотезы и принимать наилучшие решения.
Что, вероятно, важнее всего помнить, так это то, что использование машинного обучения в мире розничной торговли продолжает расширяться, и все признаки указывают на то, что эта тенденция сохранится в ближайшие годы.
Вопрос больше не стоит применять динамическое ценообразование или нет. Но вопрос в том, как это сделать, чтобы оставаться прибыльным.
Компания Tryolabs специализируется на решениях по машинному обучению для розничных компаний. С 2010 года мы работаем с несколькими ритейлерами, что позволило нам лучше понять возможности, проблемы и доступные решения в отрасли.
Тактика ведения блога, о которой никто не говорит: оптимизация прошлого
Девять месяцев назад я проанализировал отчет, который изменил не только мою роль в команде блогов HubSpot, но и всю редакционную стратегию блога. Результаты были не чем иным, как открытием. И я говорю не только о выводах из отчета — я также говорю о бизнес-результатах, которые мы получили благодаря изменению нашей стратегии ведения блога 9.0399 потому что тех находок.
Это изменение является текущим внутренним проектом, который мы называем «исторической оптимизацией». Цель? Обновляйте старый контент блога и получайте от него больше трафика и потенциальных клиентов.
Отлично для нас, правда? Подождите — это здорово для вас тоже. Я пишу обо всем этом, потому что любой опытный блогер, которому поручено выращивать и масштабировать результаты, которые они получают из своего блога, должен знать об этом. Дело в том, что никто толком об этом не говорит… пока.
В результате продолжающейся исторической оптимизации HubSpot мы смогли извлечь гораздо больше пользы из контента, который мы публиковали в прошлом. На самом деле…
- Мы более чем удвоили количество ежемесячных лидов, генерируемых старыми постами, которые мы оптимизировали.
- Мы увеличили количество ежемесячных просмотров старых постов, которые мы оптимизировали, в среднем на 106%.
Итак, я расскажу вам историю проекта исторической оптимизации, объясню, что мы сделали для достижения этих результатов, а также коснусь того, как вы можете это сделать.
Хотите обзор всех обязательных советов по ведению блога в 2021 году? Прежде чем углубляться в историческую оптимизацию, просмотрите это краткое видео: