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:
Как пользоваться одной из самых важных функций Google Таблиц — подробное руководство по Query...
16 07 2026 2:35:53
Эффективен ли ваш канал привлечения трафика? Лучше писать об этом с помощью формул...
15 07 2026 17:57:50
Чтобы грамотно анализировать статистику рекламных кампаний, необходимо связать Яндекс.Метрику и Яндекс.Директ. Рассказываем, как это сделать...
14 07 2026 11:18:52
Клиентоориентированный бизнес должен знать, чего хотят покупатели. И лучше понять это еще на этапе идеи. Как — читайте чек-лист от Влада Ноздрачева....
13 07 2026 7:20:51
Тонкости настройки предпраздничной рекламной промо кампании на примере Citrus.ua....
12 07 2026 4:40:19
Как узнать срок хранения товаров в корзине и настроить ремаркетинг для завершения покупок...
11 07 2026 22:41:38
Как связать данные, полученные из множества различных источников, и визуализировать их в виде удобных интеpaктивных отчетов...
10 07 2026 15:38:25
Алгоритм E-A-T теперь следит за экспертностью, авторитетностью и достоверностью контента. Что это значит?...
09 07 2026 6:55:40
Кейсы с наибольшим количеством комментариев, репостов, оценок и дочитываний; по контекстной рекламе, поисковому продвижению, аналитике, SMM и другие. Узнать больше!...
08 07 2026 14:35:38
Большинство покупателей предпочитают безналичный расчет, желают иметь разные варианты оплаты. Как их наличие или отсутствие влияет на средний чек?...
07 07 2026 0:53:43
Узнаем расширенную информацию о посещениях сайта с помощью языка R — кейс Netpeak...
06 07 2026 12:48:42
Google Adwords: типы рекламных кампаний и объявлений, тонкостях настройки... Все, о чем вы боялись спросить... Или не боялись, а просто не знали, о чем спрашивать....
05 07 2026 22:23:26
Проверенный способ для сбора базы данных. Метод, с помощью которого можно извлечь контактные данные, а именно: название точки, телефон, адрес, сайт., а потом высылать своё КП, промокоды для акции, сообщить о выходе товара, сделать спецпредложение...
04 07 2026 20:58:56
Дизайн макета сайта должен полностью соответствовать представлениям о готовом ресурсе. Создать его можно с помощью онлайн-сервисов, стационарных программ либо через HTML-код...
03 07 2026 11:51:16
Что делать, когда код электронной торговли в одной валюте, а аккаунты Google ***ytics/Google Ads — в другой. И нужной валюты нет в списке возможных....
02 07 2026 13:19:51
Что нужно сделать, чтобы ваши объявления показывались только заинтересованным клиентам? В первую очередь, подобрать ключевые слова, релевантные запросу потенциального клиента и ориентированные на пользователей с мотивацией совершить действие....
01 07 2026 1:37:49
История создания и развития холдинга «Choco Family» помогает понять масштабы онлайн-рынка Казахстана, найти точки роста для собственного бизнеса в Казнете. Каково быть пионером ecommerce в стране? Чем казахстанский рынок ecommerce отличается от Рунета и Уанета? Читать!...
30 06 2026 1:26:53
К социальным сетям уже нельзя относиться, как к сугубо личному прострaнcтву?...
29 06 2026 10:11:15
Делаем первые шаги к созданию системы email-коммуникаций бренда....
28 06 2026 4:45:15
Разбор типичных ошибок в рекламе Google Shopping как обязательного инструмента рекламы в Google. О минус-словах, геолокации, структуре сайта и обновлении объявлений. Что именно важно? Читайте дальше!...
27 06 2026 1:20:40
Как настроить эксперимент на сайте без сторонней помощи...
26 06 2026 1:47:56
Выясняем, есть ли жизнь у мобильных всплывающих окон, и как их сделать правильно...
25 06 2026 15:19:47
Что делать, если нет четкой модели оценки эффективности контекстной рекламы?...
24 06 2026 15:24:25
Как вывести в индекс страницы сайта на Ajax: от необходимости их создания, роли SEO, ускорении индексации и реальные рекомендации всего в трех пунктах, чтобы основное преимущество таких сайтов работало безотказно...
23 06 2026 12:32:59
Данные, приведенные в исследовании, помогут в составлении медиапланов по продвижению в интернете. Понимания стоимость конверсии и необходимое количество конверсий, вы можете прогнозировать, сколько денег на рекламу нужно выделить....
22 06 2026 9:17:51
Бесплатный образовательный проект для предпринимателей Netpeak Cluster предлагает пять своих лучших вебинаров о нюансах онлайн-продвижения...
21 06 2026 14:44:32
Объясняем по пунктам, как создать и правильно настроить DSA c таргетингом на фид и содержание сайта...
20 06 2026 17:41:29
Настроить контекстную рекламу для сети гипермаркетов бытовой техники и электроники Mechta.kz...
19 06 2026 17:46:12
Всё, что важно узнать о лидогенерации и работе с целевой аудиторией....
18 06 2026 19:27:26
До понижения в органической выдачи Гугл у сайта есть около 15 дней с момента появления сообщения о вредоносном контенте....
17 06 2026 8:25:48
Инструкция по технической подготовке к продвижению...
16 06 2026 16:59:24
Как трафик CDN повлиял на систему интернет-магазина — палим кейсы...
15 06 2026 11:49:51
Готовые к использованию таргетинговые идеи для мобильных приложений онлайн в Facebook....
14 06 2026 17:34:15
Работ по оптимизации всегда много, а выделить приоритеты при продвижении онлайн — непросто. Что стоит проверять и исправлять в первую очередь?...
13 06 2026 3:45:41
Выдержка из интервью Дэнни Салливаном с представителями компаний Google и Bing...
12 06 2026 1:33:38
Сооснователь и главред Forbes Ukraine о вовлечении читателей в смысловое поле бизнеса...
11 06 2026 23:31:41
Со старта сотрудничества, рост видимости сайтов клиента вырос в 15 раз....
10 06 2026 0:33:28
Как обойти «Зал ожидания» и другие неочевидные фишки...
09 06 2026 20:37:19
Цели у личных сайтов могут быть разные, но в первую очередь они помогают рассказать историю о специалисте...
08 06 2026 11:11:33
Перед нами стояла цель увеличить поисковый трафик и видимость, не охватывая новые города. Через 8 месяцев после старта сотрудничества сайт переносили на новый front-end. Узнать больше!...
07 06 2026 6:50:31
Чтобы перенаправить рекламу не на свой домен, арбитражники используют редирект в Яндексе при работе с партнерскими ссылками...
05 06 2026 0:11:17
Как установить счетчик Метрики, грамотно настроить цели, сегменты и запустить рекламную кампанию по ретаргетингу в Яндекс.Директ...
04 06 2026 14:32:16
Кликбейтинг в опасности. Если хочешь узнать методы работы антикликбейт-комaнды Facebook, просто нажми на этот заголовок...
03 06 2026 18:58:40
Бизнесу следует позаботиться о том, чтобы представить отзывы на всех площадках (как минимум на тех, которые есть на трех страницах выдачи), где только может искать информацию пользователь. Узнать больше!...
02 06 2026 7:56:35
Пост по мотивам видео Мэтта Каттса из Google. Из первых рук, как говорится....
01 06 2026 19:33:14
Как преодолеть онлайн писательский ступор, разобраться с рутиной и освободить время для экспериментов...
31 05 2026 17:58:54
Придумать цепляющие заголовки для 1000 репостов в соцсетях — что можно узнать в результате анализа миллиона заголовков в блогах....
30 05 2026 4:50:52
Рассказываем об интересных диджитал-специальностях и зарплатах, как обучиться этим профессиям с нуля (в том числе в зрелом возрасте) и можно ли работать удалённо....
29 05 2026 1:13:48
Как улучшить видимость сайта после оптимизаторов-староверов — кейс в тематике «световое и звуковое оборудование»....
28 05 2026 14:19:16
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 ::
