Как прогнозировать цены с помощью машинного обучения
Когда ваш бизнес растет и товаров становится больше, то управлять ими вручную невозможно. Чтобы устанавливать конкурентные цены, корректировать ассортимент и оптимизировать бизнес-процессы, ритейлеры используют алгоритмы машинного обучения. Но с ними не все так просто.
В этой статье я опишу методы восполнения недостающих данных: от их покупки до моделирования с помощью алгоритмов машинного обучения.
Первый шаг в использовании алгоритмов — их обучение на исторических данных (обучение с учителем, supervised learning), где есть целевая функция. Например, продажи, выручка, прибыль или доля рынка.Эта функция — основной KPI ритейлера, на прогнозирование которого и будет работать данный алгоритм.
Модель анализирует переменные, которые влияют на продажи — цены, трафик и другие— и выводит функцию, которая максимально точно описывает продажи. После этого обученный алгоритм рекомендует с высокой точностью, какие значения переменных максимально увеличат продажи в будущем.
Чем больше данных в распоряжении алгоритма, тем точнее он работает. Поэтому данные — важнейшее условие конкурентоспособности ритейлера.
Причины отсутствия данных
Главная сложность, с которой сталкиваются ритейлеры при использовании алгоритмов, — пропуски или противоречия в исторических данных. Из-за этого сложно ими пользоваться нормально.
Причины:
- Менялся формат данных.
Различия внутренних систем, ИТ-решений, подходов к сбору данных (по дням или по транзакциям) приводят к тому, что данные в разные периоды жизни компании собираются в разных форматах . - Данные собирались для разных целей.
Если данные собираются в обобщенном виде, например, для расчета премии категорийным менеджерам и не категорируются, они, как правило, не пригодны для обучения алгоритмов. - Ритейлер недавно вышел на рынок.
На начальном этапе 90% продаж зависят от трафика сайта. Поэтому невозможно определить, как цены влияют на продажи в течение этого периода. - Горящие распродажи.
Если ритейлер работает в режиме flash sales (запуск кратковременных распродаж разных категорий или брендов), алгоритмы не могут использовать полученные неоднородные данные.
Если по какой-либо причине данных недостаточно для обучения алгоритма и прогнозирования, ритейлер должен постараться выжать все возможное из доступного объема данных, смоделировать или купить недостающие данные.
Как работать с существующими данными
Данные, независимо от источника, должны быть в едином формате. Если уже собран определенный объем данных, то ритейлеру потребуется около года, чтобы собрать данные в новом формате (например, включающие цены и акции конкурентов), прежде чем их можно будет использовать в алгоритмах.
Еще один путь — купить недостающие данные.
В то же время для создания моделей прогнозирования данные о конкурентах не нужны.
Такие модели менее точны, более трудоемки, требуют допущений и моделирования отсутствующей информации, но используются достаточно широко.
Как смоделировать недостающие данные
Есть методы, которые прогнозируют недостающие значения на основе существующих данных об определенных переменных. Например, у ритейлера есть данные о своих ценах и продажах за два года, а также о продажах конкурента за полтора года. На основе этой информации можно определить, какими были цены конкурента за отсутствующий период.
Для решения таких задач, как правило, используются классификаторы. Они прогнозируют недостающие значения на основе других независимых переменных, значения которых известны.
Рассмотрим типы «умного» заполнения отсутствующих данных.
1. Предиктивная модель: чтобы получить прогноз о недостающих данных, все данные нужно разделить на две части.
Первая часть — известные данные, вторая — недостающие. Первый массив будет играть роль тренировочного для обучения модели, а данные из второй части станут целевыми переменными для прогноза.
В этой модели, бинарный классификатор будет отвечать на вопрос, произошло ли то или иное событие (например, были ли товары на полке). Категорийный классификатор — присвоит товар определенному сегменту (например, ценовому сегменту) ;
2. Заполнение методом KNN (k-nearest neighbor): предсказывает недостающие значения на основе ближайшей к целевому показателю переменной.
Близость переменных определяется на основании так называемой расчетной дистанции между ними.
Существует пять основных типов алгоритмов-классификаторов:
- логистическая регрессия;
- древо принятия решений;
- нейронные сети;
- семейство бустеров;
- Random Forest.
Для прогнозирования конечного целевого показателя — продаж — используются регрессоры. Они предсказывают не сегмент или вероятность, а вероятное числовое значение.
Самые распространенные типы регрессоров — линейная и полиномиальная регрессия, нейронные сети, регрессионные деревья и упомянутый выше Random Forest.Как использовать алгоритмы машинного обучения в работе с данными
Если у ритейлера собран большой объем данных, можно использовать нейронные сети, чтобы с высокой точностью рекомендовать ассортимент или цены для максимального увеличения продаж. Если же их мало, можно использовать другие алгоритмы, которым нужно меньше данных.
Например, если у ритейлера есть достаточное количество исторических данных только о 30% товаров, а также небольшой трафик и редкие продажи, нейронная сеть не сможет работать. В таком случае, можно использовать алгоритмы-деревья для отдельных продуктов.
Примеры древовидного алгоритма — XGboost, LightGBM и CatBoost.Этот тип алгоритма может прогнозировать оптимальные цены на основе 150-дневной истории активных продаж. Однако, у него есть недостаток: он не умеет учитывать взаимозависимость цен на разные товары. Такой алгоритм можно использовать для KVI-товаров, а к остальным — применять простые сценарии переоценки (rule-based pricing).
Чтобы вычислить эластичность цены для 20-30 товаров, ритейлер может использовать регрессию, добавляя три-четыре переменные. Регрессию можно использовать для принятия высокоуровневых решений: например, стоит или нет повышать цены.
Пример: линейная или полиномиальная регрессия (метод опopных векторов).Этот алгоритм не определяет конкретную цену, необходимую для максимального увеличения продаж и маржи, но показывает тенденцию.
Другой метод, который используется, когда ритейлеру не хватает данных, это A/B-тестирование на основе аналитики и статистики. Начинающие ритейлеры могут воспользоваться им, чтобы оценить влияние рекламы и цен на продажи.
Пример: сопряженный анализ.Сопряженный анализ на основе небольшой выборки данных, собранных с помощью A/B-тестирования, определяет оптимальные комбинации цена-промо-реклама. Этот метод показывает, как каждый из этих факторов влияет на цены, и определяет их оптимальное значение.
Выводы
Ритейлер может использовать несколько методов, чтобы восполнить недостающие данные или прогнозировать цены на основе небольших объемов данных: различные классификаторы, древовидные алгоритмы, метод регрессии, A/B-тестирование и совместный анализ.
Самый оптимальный метод — сбор и обработка качественных исторических данных. Используя такие данные, нейронные сети быстрее обучаются и делают более точные прогнозы.
Комментарии:
29 ноября в Киеве в UNIT.City — конференция по медицинскому маркетингу MeDiConf...
03 10 2023 6:16:28
Гарантии результата в SEO: миф или реальность. Спрос рождает предложение, поэтому не удивительно, что существует большое количество SEO-студий. Сразу возникает резонный вопрос, как могут существовать те компании, которые не дают гарантии вообще?...
02 10 2023 4:36:40
Считаем SEO-эффект от нового дизайна сайта и работы над usability...
01 10 2023 13:13:30
Быстрый и бесплатный способ настройки целей через Google Tag Manager....
30 09 2023 1:24:41
Как использовать сториз для бизнеса на полную? Фишки от пpaктиков SMM-продвижения....
29 09 2023 12:21:54
Миллионы решили купить книгу гении и аутсайдеры на Amazon: удивительное исследование канадского журналиста...
28 09 2023 8:58:21
Если вам нужно быстро изменить небольшой объем контента на сайте без доступа к CMS, можно воспользоваться GTM. Как именно, читайте дальше....
27 09 2023 6:22:48
Как увеличить количество транзакциий, сохранив прибыльность кампании в РСЯ?...
26 09 2023 21:35:13
Как жить с налогом на Google, Facebook и другие международные сервисы — объясняем детали....
25 09 2023 2:13:34
SMM — сфера с доступным обучением и большими деньгами, а хороших специалистов разбирают, как горячие пирожки. SMMщики работают с крупными брендами и создают свой бизнес всего через пару лет после старта....
24 09 2023 22:18:18
«Нет, нам нужна раскрутка и точка!» Список маркетинговых пpaктически применимых фишек....
23 09 2023 12:12:32
Триггер — способ ненавязчивого воздействия на потенциального клиента путем использования психологических приемов в текстах, заголовках и остальном контенте...
22 09 2023 2:47:26
Настройка целей в Google ***ytics, а также отслеживание событий....
21 09 2023 20:56:31
Блог на новом движке и с новым дизайном, перетянувший в себя огромное количество постов и комментариев за Х лет своей работы...
20 09 2023 13:17:13
С помощью этой шпаргалки вы легко распределите акценты и начнете последовательно внедрять маркетинговую стратегию по продвижению мобильного приложения...
19 09 2023 13:54:57
Пришло такое время — обновить данные, тем более что в начале сентября появилось исследование Google....
18 09 2023 14:41:28
Сериал «Ход королевы» взорвал интерес к шахматам, и вот насколько сильно...
17 09 2023 7:37:40
Нет прокрастинации! Советы для личной эффективности от руководителя двух стартапов...
16 09 2023 19:55:18
Со старта сотрудничества, рост видимости сайтов клиента вырос в 15 раз....
15 09 2023 9:12:34
Как узнать, хорошую ли статью вы опубликовали в блоге...
14 09 2023 13:40:19
Как узнать, что потенциальный сотрудник креативный, умеет убеждать, работать в комaнде, адаптироваться к быстрой смене условий, владеет эмоциональным интеллектом? Вопросы для проверки этих софт-скиллов здесь....
13 09 2023 1:23:39
Данные Google по 6 миллионам кликов 16 городах страны и данные Яндекс по 520 346 кликам, в 54 городах страны в 22 тематиках в обоих рекламных системах. Узнать больше!...
12 09 2023 0:46:55
Объясняем по пунктам, как создать и правильно настроить DSA c таргетингом на фид и содержание сайта...
11 09 2023 6:14:45
Как быстро систематизировать мысли и заметки? Используйте систему Zettelkasten....
10 09 2023 15:47:55
Больше пятисот человек из Украины, России, Болгарии и Казахстана. Я зашел в зал и увидел толпу каких-то гопарей и воровайок родом из 90-х, а само помещение было оформлено под свадьбу. Выпьем за молодых!...
09 09 2023 16:11:24
Наконец-то вы создали сайт. Вы потратили усилия на дизайн, разработку, его наполнение. Но этого оказалось недостаточно, чтобы о вашем интернет- ресурсе узнали. Как же привлечь посетителей на сайт?...
08 09 2023 13:34:12
2 любопытные истории и 8 успешных стартапов, которые вас удивят....
07 09 2023 23:43:17
Сервисы для определения оптимальной плотности ключевых слов...
06 09 2023 4:25:38
Нужно ли начинать работу с Google Marketing Platform, и если да, то на каком этапе развития бизнеса?...
05 09 2023 23:41:57
Ошибка, которая может привести к полной потере контроля над вашим сайтом. Рассказываем, что это такое, какие могут быть причины поломки и как исправить. Узнать больше!...
04 09 2023 23:53:37
Каким образом бизнес-модель маркетплейса может помочь увеличить трафик интернет-магазина в целом....
03 09 2023 19:26:52
В конце октября Яндекс начал открытое бета-тестирование новой версии Коммaндера. Я решила уже сейчас проверить все плюсы и минусы новой версии сервиса...
02 09 2023 11:26:34
Можно открыть корпоративную почту с использованием собственного сервера для принятия/отправки и с использованием стороннего сервиса от яндекс или гугл...
01 09 2023 16:24:25
Примерно 70% конверсий происходит за счет дополнительных источников, их ценность отражается в GA. Разбираемся, какие отчеты использовать для анализа и оценки таких источников. Читайте далее!...
31 08 2023 5:57:28
Оживший бар. О том, как один украинский бренд за полтора месяца получил более 4 000 фанов!...
30 08 2023 5:18:25
Грамотная группировка поисковых запросов позволяет максимально увеличить поисковой трафик....
29 08 2023 20:40:22
Как научиться справляться со стрессом и находить в комaнду «тех самых» людей...
28 08 2023 21:59:13
Всё что нужно знать про SMM...
27 08 2023 20:15:30
В этом кейсе я не смогу похвастаться ROMI (возврат маркетинговых инвестиций), так как его герои — это новостные порталы. Основная задача — трафик. Но не просто трафик, а трафик по низкой стоимости....
26 08 2023 10:20:20
Большинство рекламодателей знают и используют только 4-5 видов таргетинга, а остальные оставляют без внимания. А ведь правильно подобранная аудитория — это один из залогов успеха рекламной стратегии. Поэтому обязательно тестируйте новые таргетинги...
25 08 2023 2:34:37
В семье Leo Burnett - 7750 человек из 84-х стран мира. В Украине всего - 90 творческих единиц....
24 08 2023 8:49:18
Private Blog Network для ниши безопасности, доставки цветов, товаров сантехники, туризма и выпекания. Сетки сайтов работают не всегда и это нормально. Узнать больше!...
23 08 2023 15:48:26
Внедрение скрама, чтобы решить проблемы в управлении бизнесом, год работы на нем и отказ от методологии. Читайте об опыте Boosta, которая объединяет 9 SEO-комaнд на удаленке....
22 08 2023 7:51:31
Кейс выполнимой миссии — отправили рассылку по «холодной» базе и обошли запреты почтовых сервисов на изображения 18+...
21 08 2023 21:12:16
Если вы не можете разработать технические задания для себя в виде структурированного текста, вы, скорее всего, плохо понимаете, что хотите от исполнителя...
20 08 2023 11:52:31
Учимся выстраивать коммуникацию по специальным сценариям....
19 08 2023 15:55:12
Минимизация пропущенных звонков и ускорение обработки заявок с наглядными примерами из сервиса...
18 08 2023 21:27:12
Почему дешевый копирайт не подходит для текстов карточки товара...
17 08 2023 1:40:33
22 оригинальные гипотезы для A/B-теста сайта, которые чаще всего влияют на получаемую прибыль...
16 08 2023 9:16:39
Расскажем про ошибки интернет-магазинов, которые трудно найти соответствующими программами и сервисами проверки...
15 08 2023 19:35:29
Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::
