用于定价的AI - 比较5个当前应用

艾茵·德·耶稣
《阿凡达》

AYN在EMERJ的AI分析师担任AI分析师 - 覆盖人工智能用例和跨行业的趋势。她以前在埃森哲举行了各种角色。

定价AI-比较当前的5个应用程序

近年来,人工智能使定价解决方案能够跟踪购买趋势并确定更具竞争力的产品价格。虽然静态定价保持价格绝对,但动态定价调整价格,以根据外部因素及其个人购买习惯为客户提供不同的价格。

虽然市场上有一些动态定价选项,但自动动态定价软件处于起步阶段。大多数动态定价解决方案从网上聚合可用定价数据,从公司的竞争对手中拉动数据或从不同地区消费者提供的价格。

但是,一般来说,动态定价解决方案使用机器学习来查找客户的数据模式。通过分析各种来源(如忠诚卡和邮政编码)来揭示这些模式,以预测客户愿意支付什么以及他们对特价的响应程度。

机器学习算法还可以揭示企业可以利用的价格差距。一旦模式被揭示,机器学习系统就可以调整和确定最适合个人消费习惯的产品价格。

例如,如果在线购物者的行为表明他没有花时间比较在一定价格范围内的价格,那么机器学习算法注意到这种模式并在下次考虑到这一点。

在本文中,我们的目标是提供商业领袖,并瞥见:

  • 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

步伐

步伐声称开发了一种使用机器学习的软件,使酒店管理能够探索符合供需的定价。这可能允许酒店通过提供客户愿意根据其人口统计数据和其他因素的时间达到客户来最大限度地提高他们的利润。

酒店可以根据特定的客户统计数据预测预订量的增加或减少,并相应地调整价格。例如,学生和老年顾客可能会比商务客人支付更少的费用。假期也会影响这些部分的价格。也许最终学生们会为此买单更多的因为人口统计数据显示,他们愿意这么做。

在考虑了佩斯的价格建议后,管理层可以确定一个价格,并将其发布到前台和Booking.com和Expedia等酒店预订网站上。

PACE尚未发布展示其软件的任何视频。但是,首席执行官Jens Munch指出,应用程序的算法每6小时更新,这使我们相信步伐可能不需要有效使用的数据科学家,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,传送酒店,智能酒店和星级旅馆的小型酒店。速度没有提到他们网站上的任何更大的客户。

Artur Matos是STO的首席技术官,他持有名古屋大学计算机科学博士学位,在那里他进行了基因编程、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AI动力的动态定价解决方案,称,要求提供汽车租赁公司等公司,以进行动态定价。

根据Shartsis的说法,完善的价格基于微量主题计算定价,以更好地满足需求。传统上,汽车租赁公司分部基于一天中的时间,提高早上的价格来匹配假设更愿意支付的商务旅行者。具有完美的价格,每辆车类和位置都设定为自己的微型镜头,它可以将几天分成24微克。

Shartsis声称,该应用程序能够确定某辆车在一天中的特定时间和特定地区是否有更高的需求,从而在不影响其他车型的情况下导致价格飙升。Shartsis进一步声称,该系统的机器学习算法能够在数百万个组合中确定一个位置和一个汽车类别的模式。他补充说,有了自动定价功能,该系统可能需要最少的人为监督。该软件的具体功能似乎还没有公开。

该应用程序的预测功能可以让企业进行定价模拟,以测试客户是否更喜欢乘坐新车型而不是旧车型。它还可以测试促销和价格变化是否会影响收入。

Perfect Price不提供任何演示其应用程序的视频,但该公司提供了一些案例研究。在一项研究中贝塔布兰德Crowdfunded服装社区报告说,需要反映其产品的新价格,但不知道如何测试它。他们转向完善的价格,它使用了它的应用程序的应用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%。

完美的价格在其网站上没有提及任何更大的客户。

首席技术官兼联合创始人Shin Youngin负责公司内的数据挖掘和机器学习。他在德克萨斯大学奥斯丁获得计算机科学博士学位,曾在推特、微软和迪斯尼公司工作。

总价格数据

无资料

忘记了, 由开发智能节点,是一个零售产品指数,使用户可以访问竞争对手的目录和定价,使用户可以使用这些价格作为自己定价结构的基准。该公司称,该软件使用机器学习跟踪1100多个类别、13万多个品牌的10亿多个独特产品。

基于应用程序的产品索引,该公司声称该应用程序允许企业查看并比较其竞争对手的产品,以确定它们是否价格过高,大约相等或低估。

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。

The 2-minute video below, found on Incompetitor’s homepage, demonstrates how Incompetitor enables users to view the competitor’s catalog and show changes, such as added, removed, and out-of-stock products, as well as monitor product and category launches and stocking trends. The customizable dashboard also provides relevant statistics, such as the competitors’ ranking, stock counts, price and discounts for any product. The user can also drill down to view more detailed data at a subcategory and product attribute level.

电子商务业务有了这些信息,可以发现目前在市场中流行的东西,并确切了解购物者的究竟产品。他们可以将丰富的市场数据访问到个人SKU,产品属性,类别以及品牌,并获得产品目录的可见性。

他们甚至可以精确定位热门类别和产品,及时进行促销,以增加销售。此外,了解购物者正在购买什么可以帮助企业调整他们的商品,防止缺货或库存过剩。

该公司最近发布了一份案例分析在家庭和装饰零售客户端,研究了竞争对手的目录在网上和物理商店之间的区别。Intelligence节点声称,不妨允许客户端比较类似和精确的产品匹配,查看详细的产品属性,并改善自己的产品分类和定价。

在比较了网上和实体店的品种后,客户决定将双座织物沙发的品种增加1.5倍。在餐桌类,客户提高了2.5%的价格,但与同类竞争对手的产品相比仍然具有竞争力。Intelligence Node声称,这些由应用结果指导的决策帮助客户提高了利润率。然而,应该注意的是,客户的业务名称没有被披露,我们提醒读者在查看信息时要有所保留,因为缺乏透明度。

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。

智慧的雅典娜

智慧的雅典娜是一款用于包装消费品(CPG)的软件,可帮助公司确定其产品的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人工智能计算定价。

Wise Athena还声称有能力自动选择产品的数据属性或规格,并计算销售量的损失,以及当同一家公司推出新产品时,该产品的收入或市场份额。它还计算当另一种产品的价格发生变化时,产品需求的潜在变化,以及竞争、领先价格和总销售额。Wise Athena报告说,他们的系统每月更新机器学习模型,以保持或提高预测的准确性。

在下面的4分钟视频中,Wise Athena显示了应用程序如何计算预测和优化。用户可以根据需要包含尽可能多的数据类别,以准确预测价格。应用程序还预测了体积和边距,并且可以导航到SKU级别。

智人声称能够分析所有CPG公司的不同产品,以便优化价格和贸易促销以最大限度地提高收入。

Wise Athena表示,CPG公司可以根据需要优化尽可能多的产品。在一个案例分析, 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。sku的价格根据其类别、香味、用途、指定的商店位置以及该商店当前的活跃销售情况而不同。该客户的身份并未透露,敬请读者保留接受。

智者声称能够预测每个价格点的卷和边缘会产生98%的准确性和声称,企业可以在大约四周内开始看到结果。

该公司还将拜尔斯多夫和亨氏列为其客户。

Ana Montoro Rosado是首席数据科学家,负责定价和贸易促销的机器学习和经济学,在Wise Athena工作前两年多的时间,她掌握了来自雷华境内的信息技术和通信工程的科学学位硕士学位卡洛斯。

根据公司的LinkedIn个人资料,至少有5个数据科学家在智者雅典娜雇用。

Navetti价格

Navetti价格声称他们的软件控制,管理和测量使用整个定价过程中的机器学习和分析方法,CEO安德烈亚斯·韦斯特林说。

现在已经是第四个版本了,该应用程序由一些模块组成,这些模块可以对类似产品进行分组,优化销售公司、经销商和分销商的本地标价,并考虑奖励、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。

该软件还提供了可用于生成报告的模板营销团队可以用它来做决定。

Navetti具有可用的营销视频,但它们似乎并不展示其软件。

纳维蒂声称,它通过制定备件定价结构帮助伊莱克斯提高了盈利能力。在实施纳维蒂之前,据报道,伊莱克斯的本地价格由29名定价负责人制定,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。该公司需要在各个市场建立消费者定价的共识。

第一步是将55000件物品分为740个系列。在PricePoint应用程序中,备件文档团队输入成本作为参考,对其进行分类并设置价值驱动因素。新零件显示在中央定价团队的仪表板上,该团队确认目标价格并将其分发到所有市场。该案例研究声称,进入该系统的一个条目为29个市场中的每个市场生成正确的基于价值的价格。

自从基于价值的定价和价值的价格的实施以来,据据报道,伊利克约的净销售和盈利能力在第一年增加了6.5%,持续5.4%。

纳维蒂还声称,摩托车公司皮尔斯利用PricePoint优化了产品类别、市场和竞争情况的价格。该客户还使用PricePoint模拟定价场景,但没有具体说明该应用程序如何帮助该公司实现更好的收入。然而,在同一视频中,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。

在Navetti的其他全球客户中,是空中客车,Tetra Pak,Olympus,Kia和一般电力医疗保健。

Navetti最近被收购vendavo.是一家基于云的商业软件的提供商,用于销售和定价。我们无法在团队中找到任何C级高管的证据,其中包含AI的背景。

最后的想法

动态定价算法考虑竞争对手的定价,消费者行为,日期的因素,消费者行为,日期和季节性,以确定多少购物者愿意支付产品或服务费用。

根据我们的研究,可能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。

令人担忧的是,我们发现许多动态定价公司在用户如何与他们的软件交互方面并不透明;几乎没有演示视频和类似的解释。这可能是由于该软件可能需要数据科学家团队来操作,而这并不是一件容易的事情,要让那些正在研究动态定价选项的企业接受。

此外,许多公司提供了可用的案例研究,这些案例研究没有将据称使用该软件达到成功的客户。这可能是由于确定竞争价格的“敏感”性质,但它也可能揭示案例研究本身的可疑性质。我们小心读者质疑为什么公司在从他们购买之前不提供透明案例研究。机器学习系统通常可能需要很长时间才能集成和公司不太可能明确

本报告所涵盖的公司,Navetti拥有最大的客户名单,智者雅典娜似乎拥有它背后的最强大的AI科学,在其团队中使用5名数据科学家。

标题图像信用:RVAnews.com

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