用于定价的AI - 比较5个当前应用

Ayn de耶稣
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Ayn在Emerj担任人工智能分析师,涵盖人工智能在各个行业的应用案例和趋势。爱尔兰德国比分直播她此前曾在埃森哲担任多个职位。

人工智能定价-比较5个当前的应用

近年来,人工智能使定价解决方案能够爱尔兰德国比分直播跟踪购买趋势,并确定更具竞争力的产品价格。静态定价使价格保持绝对不变,而动态定价则是根据外部因素和消费者的个人购买习惯来调整价格,为消费者提供不同的价格。

虽然市场上有一些动态定价选项,但自动动态定价软件仍处于起步阶段。大多数动态定价解决方案汇总了网络上的可用价格数据,从公司的竞争对手或不同地区的消费者可以获得的价格数据中提取数据。

然而,一般来说,动态定价解决方案使用机器学习来寻找客户的数据模式。这些模式是通过分析各种来源(如忠诚卡和邮政编码)来揭示的,以便预测顾客愿意支付什么以及他们对特价的反应如何。

机器学习算法还可以揭示企业可以利用的定价差距。一旦这些模式被揭示出来,机器学习系统就可以调整并确定最适合个人消费习惯的产品价格。

例如,如果一个在线购物者的行为表明他没有花时间比较某个价格范围内的价格,机器学习算法会注意到这个模式,并在下次考虑这个问题。

在这篇文章中,我们旨在为商业领袖们提供一个大致的了解:

  • 目前可用的动态定价应用程序
  • 企业如何使用动态定价机器学习系统来增加收入

动态定价

速度

速度声称已经开发了一种软件,使用机器学习使酒店管理人员能够探索匹配供需的定价。这可以让酒店通过提供顾客愿意支付的价格来最大化他们的利润,这些价格是根据他们的人口统计数据和一年中的时间以及其他因素而定的。

酒店预测基于某些客户人口统计数据的预订增加或减少,并相应地调整价格。例如,学生和老年人的客户可能会少于入住酒店营业的人。假期也可能影响每个部分的价格。也许学生最终会付钱更多的比某些假期的非学生客户,因为人口统计数据显示他们愿意这样做。

在考虑到PACE的价格建议之后,管理层可以最终确定价格并将其发布到前台,并在酒店预订网站,如Booking.com和Expedia。

佩斯还没有发布任何演示他们软件的视频。然而,该公司首席执行官Jens Munch表示,该应用程序的算法每6小时更新一次,这让我们相信,Pace可能不需要一个数据科学家团队来有效使用,但我们无法验证这一点。

目前,该公司的客户包括饥饿墙住宅(Hunger Wall Residence)、传送港酒店(TelePort hotels)、智能酒店(Smart hotels)和星级酒店(Star Lodge hotels)等小型酒店。佩斯在其网站上没有提到任何大客户。

Artur Matos是Pace的首席技术官,拥有名古屋大学计算机科学博士学位,在那里他进行了遗传编程、遗传算法和其他进化计算技术的研究。

完美的价格

完美的价格是一个人工智能驱动的动态定价解决方案,声称可以使公司,如汽车租赁公司,进行动态定价。

根据Shartsis的观点,Perfect Price基于细分市场来计算价格,从而使价格更符合需求。传统上,汽车租赁公司会根据一天中的时间进行细分,提高早晨的价格,以匹配那些被认为更愿意付费的商务旅行者。完美的价格,每个汽车类别和位置设置为自己的微段,它可以把天分成24个微段。

Shartsis称,该应用程序能够确定某辆车在某一特定区域和某一特定时间是否出现了更高的需求,从而在不影响其他车型的情况下产生高峰价格。Shartsis进一步声称,该系统的机器学习算法能够在数百万种组合中确定一个地点和一个汽车类别的这种模式。他补充说,有了自动定价能力,该系统可能只需要最少的人力监督。这个软件究竟是如何做到这一点的,似乎还没有公开。

应用程序的预测功能可以使企业能够进行定价模拟,以考虑客户愿意在旧模型上骑新车模型。它还可以测试促销和价格是否影响收入。

完美的价格没有提供其应用程序的任何视频演示,但公司可以提供某些案例研究。在一项研究中,Betabrand据众筹服装社区(crowdfunding clothing community)报道,他们需要在产品上反映新价格,但不知道如何测试。他们求助于Perfect Price,该公司使用其应用程序的电子商务版本来试验新的定价和促销。

因为Betabrand通常使用Google标签管理器(GTM),所以完美的价格合作连接两个系统,花了半天。使用来自GTM的历史数据和完美的价格自身的数据允许系统推荐新的价格。根据案例研究,系统推荐的产品价格增加平均为25%。

完美价格在其网站上没有提到任何大客户。

首席技术官兼联合创始人young Shin负责公司内部的数据挖掘和机器学习。他在奥斯汀的德克萨斯大学(University of Texas)获得计算机科学博士学位,曾在Twitter、微软(Microsoft)和华特迪士尼公司(Walt Disney Company)工作。

汇总数据

Incompetitor

Incompetiror智力节点,是零售产品索引,使用户可以访问竞争对手的目录和定价,允许用户将这些价格用作自身定价结构的基准。该公司声称,该软件使用机器学习在超过1,100个品牌上追踪超过130,000品牌的10亿个独特的产品。

该公司声称,基于应用程序的产品指数,该应用程序允许企业查看和比较其竞争对手的产品,以确定其产品的价格是过高、大致相同还是过低。

要使用该应用程序,用户将业务网站输入到搜索引擎中,选择业务所属的行业,并列出其前5名竞争对手。然后,无资料找到并向用户展示用户公司前5名竞争对手的定价信息。数据由价格范围和产品性能提出,允许用户看到趋势和竞争对手活动。

下面的2分钟视频,在in竞争者的主页上找到,演示了in竞争者如何让用户查看竞争对手的目录并显示变化,如添加的,删除的,和缺货的产品,以及监控产品和类别推出和库存趋势。可定制的仪表板还提供相关的统计数据,如竞争对手的排名、股票计数、价格和任何产品的折扣。用户还可以在子类别和产品属性级别上查看更详细的数据。

电子商务企业有了这些信息,就可以发现当前市场上流行的产品,并确切地知道购物者想要的产品。他们可以访问丰富的市场数据,包括各个sku、产品属性、类别和品牌,并获得产品目录的可见性。

他们甚至可以针对热门类别和产品来及时促销以增加销售额。此外,了解购物者购买的是什么可以帮助企业适应他们的商品并防止股票或超额库存。

该公司最近发布了一个案例研究这家公司研究了竞争对手在其网店和实体店的商品目录之间的区别。Intelligence Node声称in竞争对手应用程序允许客户比较相似和精确的产品匹配,查看详细的产品属性,并改进自己的产品分类和定价。

在比较客户的在线和店内分类之后,客户决定将其各种各样的2座织物沙发增加1.5倍。在餐饮表类别中,客户在与类似竞争对手的产品相比仍然保持竞争力的同时增加2.5%。智能节点声称这些决定是由申请结果的指导,帮助客户改善了利润率。但是,应该指出的是,客户的商业名称未透露,我们小心读者在缺乏透明度给出一些预订时查看信息。

该公司还将Unilever,Walmart和Jockey列为其客户。

领导公司内部的倡议是CTO和联合创始人Slavcho Ivanov,他从索非亚大学圣克莱德斯基赢得了他的AI硕士学位。

明智的雅典娜

明智的雅典娜是一款用于包装消费品(CPG)的软件,帮助公司为其产品确定最佳定价和贸易促销决策。该公司声称其软件基于计量经济学和预测性人工智能计算价格。

Wise Athena还声称有能力自动选择产品的数据属性或规格,并且它计算销售量的损失,以及产品的收入或市场份额,当同一家公司推出新产品时。它还计算产品需求的潜在变化,当时其他产品的价格变化,以及竞争,领先的价格和总销售额。Wise Athena报告其系统每月更新其机器学习模型,以维持或提高预测准确性。

在下面4分钟的视频中,Wise Athena展示了应用程序如何计算预测和优化。用户可以根据需要包括尽可能多的数据类别来准确预测价格。该应用程序还可以预测产量和利润率,并可以导航到SKU级别。

Wise Athena声称能够分析CPG公司的所有不同产品,从而优化价格和贸易促销,从而实现收益最大化。

根据智典雅典娜,CPG公司可以根据需要优化尽可能多的产品。在一个案例研究,Wise Athena协助拉丁美洲的清洁用品客户,定价200至300个独特的产品SKU。SKUS根据其类别,香水,使用,分配的商店位置和当前在该商店中激活的销售额不同。未透露客户的身份,因此我们小心读者接受预订的信息。

Wise Athena声称能够预测每个价格点将产生的数量和利润,准确率高达98%,并声称企业可以在大约四周内看到结果。

该公司还列出了Beiersdorf和Heinz作为客户。

Ana Montoro Rosado,首席数据科学家,负责定价和贸易促销优化的机器学习和计量经济学两年多。她拥有Rey Juan Carlos大学的信息技术和通信工程理学硕士学位。

Wise Athena在LinkedIn上的资料显示,该公司至少有5名数据科学家。

Navetti PricePoint

Navetti PricePointCEO声称他们的软件在整个定价过程中使用机器学习和分析方法控制、管理和衡量定价安德烈亚斯•韦斯特林说。

现在,该应用程序的第四个版本由模块组成,这些模块对类似产品进行分组,优化来自销售公司、经销商和分销商的本地列表价格,并考虑激励、折扣和付款条件。该公司声称,这些模块有助于企业优化价格。

该软件还提供了模板,可以用来生成报告市场营销团队可以用来做出决定。

Navetti具有可用的营销视频,但它们似乎并不展示其软件。

纳维提声称,通过开发备件定价结构,它帮助伊莱克斯提高了盈利能力。据报道,在实施Navetti之前,伊莱克斯的当地价格是由29个定价主体制定的,在每个市场没有共同的策略。价格差异引起客户投诉,使客户面临交易风险。公司需要建立对不同市场消费者定价的共识。

第一步是将55000个项目分为740个家庭。在PricePoint应用程序中,备件文档团队将成本作为参考输入,对其进行分类并设置价值驱动因素。新部件显示在中央定价团队的仪表盘上,由他们确认目标价格并分销到所有市场。该案例研究声称,对系统的一次进入会为29个市场中的每一个产生正确的基于价值的价格。

自实施价值定价和PricePoint软件以来,伊莱克斯的净销售额和盈利能力据报道在第一年和第二年分别增长了6.5%和5.4%。

纳维提还称,皮尔斯摩托车公司利用PricePoint优化产品类别、市场和竞争情况下的价格。客户还使用PricePoint来模拟定价场景,尽管没有说明该应用程序如何帮助公司获得更好的收入。然而,在同一段视频中,Navetti声称其应用程序可以帮助客户实现30%或更多的年销售收入增长。

纳维提的其他全球客户包括空中客车、利乐、奥林巴斯、起亚和通用电气医疗保健。

纳维提最近被Vendavo这家公司提供基于云计算的商业软件,用于销售和定价。我们在团队中找不到任何有AI背景的c级主管的证据。

结论思考

动态定价算法考虑竞争对手的定价、消费者行为、地点、一天中的时间和季节性等因素,以确定购物者愿意为一种产品或服务支付多少钱。

根据我们的研究,可能会使用人工智能驱动的定价软件的行业包括消费品、时尚、酒店和交通。

关注的是,我们发现的许多动态定价公司对用户如何与其软件互动的情况并不透明;演示视频和类似的解释在很大程度上不可用。这可能是由于软件可能需要数据科学家的团队来运营,并且这并不是一个简单的销售对看动态定价选项的企业。

此外,许多公司提供的案例研究并没有指明使用该软件获得成功的客户。这可能是由于确定竞争性价格的“敏感”性质,但也可能揭示了案例研究本身的可疑性质。我们提醒读者,在购买之前,问一下为什么一家公司不提供透明的案例研究。机器学习系统通常需要很长时间来整合公司不太可能说清楚这一点

在这份报告所涉及的公司中,Navetti拥有最大的客户名单,而Wise Athena似乎拥有最强大的人工智能技术支持,其团队聘用了5名数据科学家。

标题图片来源:rvanews.com.

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