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 надолго завоевать доверие покупателя с помощью грамотного email-маркетинга? Примеры обращений к клиенту в рассылках, текст писем для привлечения и благодарности за покупку....
17 01 2026 3:55:20
Грамотная аналитика в мире мобильных приложений, как и в целом в маркетинге — единственный путь к окупаемости продукта и выходу в высшую лигу брендов...
16 01 2026 20:29:23
Короткая история про одного из руководителей корпорации «Kimberly Clark». Альтернативная Википедия для тех, кто любит сторителлинг. Читать дальше!...
15 01 2026 16:34:14
Рекламные аукционы Фейсбук заточены поднимать объявление с наивысшей итоговой ценностью — это главное отличие от классических аукционов...
14 01 2026 9:53:57
Портал-каталог организаций и его продвижение. В этом кейсе мы детальнее остановимся на выгодах для проекта от синергии усилий клиента и агентских специалистов по контекстной рекламе...
13 01 2026 13:47:27
Отрывок из книги «Статистика: базовый курс в комиксах» Грейди Клейн и Алана Дебни...
12 01 2026 12:37:25
И научиться делать свою рекламу прибыльной. Читайте про типы автостратегий и способы их оптимизации....
11 01 2026 2:42:45
Рекомендации и мнения экспертов по одной из самых противоречивых тем украинского интернет-прострaнcтва....
10 01 2026 2:19:35
Как правильно оптимизировать страницы пагинации, чтобы не допустить проседание целевого трафика...
09 01 2026 18:47:13
Look-alike аудитории, таргетинг на участников групп, ограничение стоимости установки и другие вкусные фишки myTarget...
08 01 2026 22:55:55
О том, какие результаты дает эта технология, рассказал Александр Иванов, Head of Product в ЛУН.ua в рамках прошлогодней самой летней конференции 8P. Читайте, как его комaнде удалось разогнать загрузку страниц сервиса Flatfy до 0,2 секунды...
07 01 2026 15:39:38
Наука перехода — понятие краулинга (crawling, сканирование) сайта и принципа его работы. Виды поисковых роботов и способы их управления и другие полезные фишки в рубрике Азбука SEO на Netpeak Blog...
06 01 2026 8:13:23
Рекомендации по ведению переговоров в непростых условиях....
05 01 2026 0:14:29
Кейс детской костюмерной Colombina.ua — как продвигать проект с ярко выраженной сезонностью....
04 01 2026 14:40:15
Экс-CEO, а теперь просто сотрудник и «волшебник страны Moz» Рэнд Фишкин поделился с читателями блога рассказом о своем видении будущего SEO, перспективах анонимизации сети и причудах американских клиентов....
03 01 2026 17:40:10
Артем Шевченко (Epicentr), Михаил Рогальский (Monobank), Максим Дмитров (BSH Hausgeräte), Андрей Чумаченко (Netpeak) и другие участники конференции 8Р о том, как они рассчитывают инвестиции в интернет-маркетинг....
02 01 2026 4:34:36
Руководство по переносу кампаний в новый аккаунт Рекламы...
01 01 2026 9:40:50
Что делать контент-маркетологам, когда все тексты в интернете начнут генерировать боты? Спойлер: обновлять старый контент....
31 12 2025 1:15:51
Инсайты от специалистов агентства Netpeak о популярных тематиках, тенденциях, особенностях продвижения в карантин и кризис, новых правилах для контекстной рекламы и других способов продвижения. Чтобы узнать больше, читайте далее!...
30 12 2025 11:59:58
Чтобы создать позитивный образ компании, бренда, персоны или работодателя в поисковых системах, нужно приложить много усилий. Но, поверьте, результат того стоит. И начать стоит с репутационного аудита....
29 12 2025 21:43:46
Email-маркетинг увеличивает частоту транзакций. Показываем как это происходит и за счет чего. Делимся кейсом email-маркетинга для книжного интернет-магазина. Читать дальше....
28 12 2025 13:58:15
Примеры креативного авторского стиля копирайтеров, которые старались обыграть УТП продукта, услуги, стремились необычно подать обычное. Узнать больше!...
27 12 2025 17:32:25
Разработка, вёрстка и оптимизация мобильных версий сайтов — популярные темы последнего времени. Мы расскажем, что стоит и что не стоит делать в мобильном SEO....
26 12 2025 4:40:20
Правильное продвижение сайта и нестандартные предложения по привлечению трафика...
25 12 2025 4:17:37
Как получить трафик из песочниц контента в популярных изданиях....
24 12 2025 5:30:49
Нейронные сети, нейросети онлайн, сверхточные нейронные сети. Я рассажу, как они устроены, как написать свою нейронную сеть с нуля, как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных...
23 12 2025 10:40:34
Что нужно знать о целевой аудитории, как грамотно воровать у других и что нужно сделать, чтобы настроить идеальную рекламную кампанию....
22 12 2025 8:33:56
Данные по 42,5 млн кликов в 25 тематиках и 391 городу...
21 12 2025 23:29:50
Алгоритм ссылочного ранжирования, который показывает ее значимость, в частности, для поисковиков. Важность показателя PageRank оспаривают, но до сих пор считают. Читать!...
20 12 2025 15:12:33
Можно ли получить больше заявок, используя динамическую подмену заголовка? Кейсы в разных тематиках...
19 12 2025 20:43:28
Продолжаем уроки по Google ***ytics для новичков. Сегодня рассмотрим основные моменты, касающиеся отчетов....
18 12 2025 21:10:23
Обо всех способах передачи данных из несвязанных с сайтом источников, а также о ручной передаче данных...
17 12 2025 17:31:40
Знакомство с реальным и потенциальным клиентом. Как создать доверительные отношения? Для этого понадобится сделать сегментацию аудитории и определить, кто ваш покупатель: от рода занятий, до его самых сокровенных страхов. Узнайте больше!...
16 12 2025 23:17:24
Как исключить показы на нецелевых площадках в новом интерфейсе Google Ads. В конце статьи 30 000 минус-площадок, каналов YouTube, сайтов, приложений...
15 12 2025 7:47:25
Если хотите, чтобы кампании в контекстно-медийной сети работали эффективно, следует очистить площадки и ввести это в привычку...
14 12 2025 7:59:26
Популярные размеры баннеров. Найти самый топовый из джентльменского набора! Мы провели свое исследование....
13 12 2025 19:27:20
Как получить больше конверсионного трафика из поиска и не выйти за рамки KPI? Запустите SNDS-кампании...
12 12 2025 18:25:46
Если маркетер хочет привлечь к бренд-контенту дополнительное внимание, стоит воспользоваться опцией Promote post....
11 12 2025 20:15:27
RFM — это аббревиатура слов Recency, Frequency, Money — новизна, частота, деньги. То есть считаем, как давно клиент купил товар в последний раз, сколько всего покупок он сделал и сколько денег принес нам за все время заказов....
10 12 2025 5:44:44
Подробно об оплате аккаунтов и налогообложении рекламы в Украине, России, Казахстане....
09 12 2025 12:45:17
Что ждет новичка в его первый день работы в Netpeak — подарки, первые задачи и традиции компании. Все, что нужно знать, чтобы меньше волноваться и влиться в коллектив. Узнать больше!...
08 12 2025 1:46:18
Бывают случаи, когда код Google ***ytics перестает вообще собирать статистику. Чтобы выявить сбой вовремя, обязательно настройте эти оповещения....
07 12 2025 23:23:24
Личный опыт экс-главреда экс-блога Netpeak (сейчас — Netpeak Journal): о работе с информацией, мотивации написания, редактуре черновика, подаче информации по степени важности, выделении главного и составлении окончательной версии текста. Как сделать текст логичным и полезным? Узнайте!...
06 12 2025 14:51:50
Заимствуете лучшее, коллекционируйте идеи и не откладывайте тестирование фишек в долгий ящик...
05 12 2025 0:51:15
Персональный чек-лист автора десятков рассылок: три года опыта и регулярное общение с техподдержкой почтовых сервисов. Всё о том, как не попасть в спам и как из него спасаться. А может и не всё. Можете дополнить этот пост своими фишками? Делитесь!...
04 12 2025 16:19:57
Отличная работа SEO-специалистов прошлого, породила касту PPC-специалистов настоящего, которые все еще ориентируются на публикации из 2017, ведь они все еще в ТОПе выдачи....
03 12 2025 22:11:21
Инструкция по технической подготовке к продвижению...
02 12 2025 13:14:29
Бонус в статье: как собрать аудитории для ремаркетинга на брошенную корзину...
01 12 2025 8:42:22
Субъективный рейтинг новых функций мессенджера от Head of Telegram Network в Netpeak....
30 11 2025 18:17:51
И помните: плохих названий нет, если у вас есть большие деньги....
29 11 2025 18:59:24
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 ::
