انسان در مقابل هوش مصنوعی: جوانب مثبت و منفی الگوریتم پیش بینی قیمت چیست؟

با پیشرفت فناوری ، مشاغل بیشتری قادر به انجام فرایندهایی هستند که روزی یک بار بیشتر طول کشید و به صورت دستی انجام شد. امروزه شرکت ها بیش از هر زمان دیگری به الگوریتم پیش بینی قیمت تکیه می کنند تا از درآمد و سود استفاده کنند. اما آیا این همیشه راه درست است؟آیا این مهارت های سخت توانایی های انسانی را برای همیشه جایگزین می کند؟مهمتر از همه ، آیا AI در واقع قابل اطمینان تر است؟

مانند بسیاری از تاکتیک های قیمت گذاری ، عدم برنامه ریزی و تحقیق قبل از اجرای ، باعث می شود یک تجارت از ناسازگاری قیمت استفاده کند. در صورت انتخاب استفاده از تفسیر داده ها و تجزیه و تحلیل قیمت گذاری ، این به نوبه خود بر گزاره ارزش یک شرکت تأثیر می گذارد.

در این مقاله ، ما در مورد تعادل بین تکیه بر فرآیندهای خودکار و نظارت بر روند بازار یا الگوهای به صورت دستی بحث می کنیم. در مشاوره تیلور ولز ، کار مشاوره ما نشان می دهد که واگذار کردن مهارت های تصمیم گیری به تیم ها و متخصصان قیمت گذاری از اعتماد به ماشین ها و هوش مصنوعی فراتر می رود.

با بیش از 100 مشتری ، ما به تعیین قیمت گذاری مبتنی بر ارزش اعتقاد داریم که پیشنهاد شما و نمونه کارها محصول را توجیه می کند. ما همچنین استدلال می کنیم که هوش مصنوعی جایگزین مهارت های تصمیم گیری و تحلیلی انسان نخواهد شد.

الگوریتم پیش بینی قیمت چیست؟ابزار و تحلیل استراتژی قیمت گذاری هوشمند در زمان واقعی

الگوریتم قیمت گذاری یک اتوماسیون یادگیری ماشین است که با هوش مصنوعی برای پرداختن به خاصیت خاصیت عرضه تقاضا عمل می کند. این به معنای بهینه سازی قیمت ها با استفاده از داده ها در یک تنظیم زمان واقعی است. این یک روش معمول در صنایعی مانند تجارت الکترونیک ، بیمه ، گردشگری ، انرژی و تبلیغات است.

مشکل/چالش ها: اگرچه یک الگوریتم قیمت گذاری برای سرعت بخشیدن به روند تغییر دقیق قیمت به طور خودکار طراحی شده است ، اما چالش های خاص خود را دارد. حتی اگر مشکلاتی مانند تنظیم دستی قیمت ها از طریق اتوماسیون را حل کند.

در حقیقت ، این مشاغل باعث می شود که قیمت گذاری خود را خیلی وقت ها تغییر دهند که همیشه مورد ضربه و از دست دادن است. این هزینه ها و زمان بندی های غیرقابل پیش بینی ، به نوبه خود ، مشتریان را گیج می کند و وفاداری و اعتماد آنها را بیشتر آزمایش می کند.

برای مشاغل مبتنی بر سود ، الگوریتم های قیمت قابل ستایش هستند. با افزایش تقاضا ، قیمت آن کالا به طور خودکار افزایش می یابد. این امر باعث می شود که شرکت ها بتوانند تجارت را به صورت یکپارچه ادامه دهند و داده های قیمت گذاری را که مطابق با روند عرضه و تقاضای فعلی تنظیم می شود ، وارد کنند.

جوانب الگوریتم پیش بینی قیمت-ابزار و تحلیل استراتژی قیمت گذاری هوشمند در زمان واقعی

ما در مورد چگونگی مدل های قیمت گذاری بیمه اتومبیل سعی کرده ایم با اجرای قیمت گذاری شخصی سعی در تغییر بازی داشته باشد. با فاصله از مدل سازی ریسک سنتی ، با استفاده از یک دستگاه ردیابی ، رفتار خطرناک رانندگی را کنترل می کرد. این باعث شد بسیاری از بیمه گذاران دیگر مدل قیمت گذاری را از جمله غول خودرو تسلا کپی کنند.

به ویژه ، اخیراً با استفاده از برنامه های تلفن های هوشمند ، قدم به جلو برداشته است. در مورد الزامات اصلی مانند نمرات اعتباری ، بررسی های پیش زمینه رانندگی گذشته ، کلاهبرداری و امنیت و تست های ایمنی ، بیمه گر معیارهای شغل و پیش زمینه آموزشی را برای جلوگیری از تبعیض در برابر مشتریان حذف کرد.

این یک استراتژی قیمت گذاری کمتری را بر اساس رفتار رانندگی در زمان واقعی از برنامه تلفن هوشمند خود تعیین کرده است. از این طریق ، با استفاده از شفافیت قیمت خود ، می تواند ارتباط با مشتری خود را بهبود بخشد. در نهایت با اطلاع مشتریان خود در مورد تلاش هایی که برای کاهش هزینه های بیمه انجام می دهد ، خود را به عنوان یک برند قوی تأسیس کرد.

منفی الگوریتم پیش بینی قیمت-ابزار و تحلیل استراتژی قیمت گذاری هوشمند در زمان واقعی

1. با 93 میلیون سوار Uber ، الگوریتم قیمت گذاری آن در چندین مورد باعث افزایش قیمت تا 200-500 ٪ به محض افزایش تقاضا شد. از این گذشته ، آنها هنوز هم در طی رویدادهای مهم هشدار دهنده و ناخوشایند مانند حملات تروریستی یا اعتراضات در سطح کشور ، کاملاً ناخوشایند اتفاق می افتند.

بسیاری از تحلیلگران بازار و کاربران Uber از افزایش قیمت بی حساس انتقاد می کنند ، حتی اگر یک بار به صورت دستی مانع از الگوریتم خودکار در هنگام هرج و مرج پل لندن شود.

2. Coca-Cola همچنین قربانی کاربرد ضعیف الگوریتم قیمت گذاری بود. 30 سال پیش ، یک دستگاه فروش را تنظیم کرد که قیمت آن را بر اساس آب و هوا یا دمای روز تنظیم می کند. در روزهای گرم تابستان ، این دستگاه قیمت های خود را افزایش داد. البته ، مشتریان این کار را خیلی خوب انجام ندادند و Coca-Cola با واکنش شدید روبرو شد. و در نتیجه ، مجبور شد ایده ماشین فروش را به سرعت بیرون بکشد.

نزولی ، حتی اگر به معنای یکپارچه و دقیق باشد ، الگوریتم های قیمت می توانند بر تصویر و اعتبار برند تأثیر بگذارند. این می تواند مشتریان را به سمت پاسخ های نامطلوب سوق دهد. در یک مورد ، یک الگوریتم پیش بینی قیمت قیمت مبلمان را تا 14K دلار قرار داده است. و در یک مورد دیگر ، کتابی که بر روی یک بستر تجارت الکترونیک فروخته می شود ، مشتریان را با قیمت بیش از 20 میلیون دلار عصبانی کرد.

تأثیرات روانشناختی ابزار و تحلیل استراتژی قیمت گذاری هوشمند در زمان چیست؟

یک الگوریتم قیمت گذاری که بدون در نظر گرفتن پیامدهای چگونگی تأثیر آن تا حد زیادی می تواند بر تصمیمات و روابط خریدار در تنظیمات B2B و B2C تأثیر بگذارد ، به اعتبار یک برند آسیب می رساند.

برای پرداختن به این خطرات ، ما راه هایی را برای شما پیشنهاد می کنیم که الگوریتم های قیمت خود را درست انجام دهید:

روایتی خلاقانه تنظیم کنید

IKEA ، به عنوان مثال در یکی از مکان های خود در سراسر جهان ، اولین کسی است که زمان مشتریان را به یک ارز تبدیل می کند. چگونه؟IKEA در قیمت گذاری الگوریتمی خلاقانه خود به خریداران خود اجازه می دهد تا با استفاده از فاصله یا زمانی که برای رسیدن آنها به یکی از فروشگاه های خود طول می کشد ، بپردازند. در ازای این کار ، بازدید کنندگان از قیمت های منظم با استفاده از نقشه های Google تخفیف دریافت می کنند تا اثبات را در پیشخوان پرداخت نشان دهند.

اما آیا بی حوصله و معصوم است؟این یک تاکتیک بازاریابی خلاق است و باعث می شود بیشتر مشتریان از IKEA بازدید کنند. اما مواردی وجود داشت که خریداران کالاهای خود را به طور رایگان به صورت رایگان دریافت کردند.

در این زمینه ، ممکن است بهترین مدل الگوریتمی نباشد زیرا می تواند حاشیه ها را در دراز مدت دور کند. اما مطمئناً این باعث می شود که گلوله برفی اعتیاد به مواد مخدره بیشتر بازدید کنندگان را جلب کند که احتمالاً می توانند ضرر و زیان را جبران کنند. و اینکه آیا زمان به عنوان یک ارز یکی از مدل های دائمی آن خواهد بود ، یا اگر صنایع دیگر روند را کپی کنند - این یک رمز و راز است.

توجه داشته باشید و مرزها را تعیین کنید

بدون نظارت مداوم ، قیمت گذاری الگوریتمی می تواند از کنترل خارج شود. این امر در صنعت هواپیمایی هنگام تقسیم بندی مشتریان خود با استفاده از جوایز در مقابل پاداش سفر ، کاملاً متداول است.

پارک های تفریحی همچنین از طریق الگوریتم های پیش بینی قیمت راه حل های خلاقانه پیدا می کنند. همه ما در این سناریو تجربیات خدمات مشتری ناخوشایندی داشته ایم. جایی که ما برای یافتن فضاهای پارکینگ تلاش کردیم - و سپس مجبور شدیم ساعت ها در سواری های تفریحی ، غرفه های غذایی و حتی اتاق های راحتی با خطوط بی پایان روبرو شویم. این باعث می شود که ما بپرسیم که آیا همه مشکل ارزش پول برای بلیط های گران قیمت را دارد یا خیر.

اما غول مانند دیزنی با این کار متفاوت برخورد کرد. این امر به بازدید کنندگان این آزادی را می داد که ضمن افزایش قیمت بلیط برای سفرهای چند روزه ، رزرو خود را انتخاب کنند. آنها همچنین ساعات خارج از اوج یا قیمت های فصلی خود را پایین آوردند و به مردم این امکان را می دادند که سفرهای خود را راحت تر برنامه ریزی کنند. در نهایت ، دیزنی با بازدید کنندگان خوشحال و راضی به پایان رسید.

تنظیم قابلیت قیمت گذاری به یک شرکت کمک می کند تا آینده و پایداری خود را تغییر داده و شکل دهد. برخی از سازمان ها موفق به استفاده از قیمت گذاری با قیمت گذاری ثابت یا پویا می شوند که یک مشتری خاص را بخش می کند.

مهمتر از همه ، متخصصان قیمت گذاری که از ابزارهای مناسب به روش صحیح استفاده می کنند ، به مدیریت کلی درآمد نیز کمک می کنند. برای هدایت تصمیمات مناسب برای یک شرکت و مشتریان آن باید معیارهای کلیدی تنظیم شده باشد.

در عین حال ، یک ساختار قیمت گذاری باید با گزاره ارزش شما ، اعتبار برند ، کیفیت محصول ، بازاریابی و خدمات به مشتری یا مدیریت روابط مطابقت داشته باشد. در غیر این صورت ، شما نمی توانید فرصت هایی را که یک سیستم قیمت گذاری منسجم به ارمغان می آورد به حداکثر برسانید.

چه زمانی باید یک الگوریتم پیش بینی قیمت را نادیده بگیرید؟

برخی از شرکت های B2B و B2C به جای استفاده از این ابزارها برای تصمیم گیری های آگاهانه تر ، اشتباه می کنند که ماشین آلات اقدامات خود را هدایت کنند. اعتماد کامل به قیمت گذاری AI را می توان سوءاستفاده کرد و هدف از کف قیمت و سقف قیمت را از بین برد.

قیمت گذاری الگوریتمی همچنین می تواند فاقد خروجی بلند مدت باشد و فقط به مزایای کوتاه مدت می پردازد. چرا؟به این دلیل است که بیشتر مبتنی بر فاکتورهای عرضه و تقاضای در زمان واقعی است بدون در نظر گرفتن سایر مخرج های پیچیده تر که متخصصان قیمت گذاری قادر به پاسخگویی هستند.

برای جلوگیری از سوءاستفاده از چنین سیستم قیمت گذاری ، باید توسط تیم های قیمت گذاری ، مدیریت و نظارت مداوم وجود داشته باشد. علاوه بر این ، متخصصان قیمت گذاری می توانند در مورد وقایع پیش بینی نشده بهتر از آنچه می توانند تصمیمات در زمان واقعی بگیرند.

درست مانند پرونده Uber ، روز بعد مجبور شد هزینه های قربانیان و شاهدان حملات تروریستی را بازپرداخت کند. این حرکت مناسب برای جبران استرس و اضطراب بود که قیمت های بالا به وضعیت تنش که آنها تجربه کرده اند اضافه شده است.

خط پایین: ابزار و تحلیل استراتژی قیمت گذاری هوشمند در زمان واقعی

این یک کار کاملاً است که در مورد تمایل افراد برای پرداخت ، دریابیم ، چه رسد به اینکه دامنه نقل شده را بالا ببریم. به همین دلیل یک الگوریتم قیمت گذاری ضعیف که انعطاف پذیر است می تواند تنش را با مشتری ایجاد کند. این می تواند این پیام را ارسال کند که شما بی حس هستید و عمدتا پس از سود هستید.

هنگام برنامه ریزی الگوریتم پیش بینی قیمت باید بپرسید که مرزها و چارچوب شما چیست. چگونه می توانید از فرصت های ارزش قیمت ایجاد و استفاده کنید؟شما همچنین باید در تصمیم گیری در مورد اینکه الگوریتم ها در طی نوسانات عرضه و تقاضا قیمت ها را افزایش می دهند ، استراتژیک باشید. از این گذشته ، هوش مصنوعی به دستورالعمل های انسانی متکی است.

برای یک دیدگاه جامع در مورد ادغام یک تیم قیمت گذاری با عملکرد بالا در شرکت شما ،

آیا شما یک تجارت نیاز به کمک برای تراز کردن استراتژی قیمت گذاری ، مردم و عملیات برای ارائه تأثیر فوری بر سود دارید؟

اگر چنین است ، لطفاً با (+61) 2 9000 1115 تماس بگیرید.

در صورت داشتن هرگونه سؤال دیگر ، می توانید در team@taylorwells. com. au به ما ایمیل بزنید.

قیمت گذاری خود را در سطح جهانی انجام دهید!