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:
Детально заполняйте карточку товара, добавляйте качественные фотографии, делайте акцент на УТП....
22 03 2023 11:51:33
Главные вопросы при запуске и настройке любых кампаний: «чего я хочу достичь?», «помогает ли текущая кампания достичь желаемых результатов?», «влияет ли кампания на эффективность других кампаний и источников?». Узнать больше....
21 03 2023 3:45:11
Как передавать данные пpaктически о каждом «шаге» пользователя на сайте...
20 03 2023 16:52:17
Звук телефонного звонка важен и для пользователя интернета. Как точно рассчитать полученную прибыль и рентабельность инвестиций в рекламу...
19 03 2023 13:51:41
О неправильных тpaктовках отчета по времени загрузки страниц сайта в ***ytics...
18 03 2023 11:12:25
Краткий обзор динамических мультимедийных объявлений...
17 03 2023 2:35:15
Инсайты Диви Конф 2021, онлайн-конференции о видеомаркетинге....
16 03 2023 9:45:54
Самые точные данные статистики, которые вы получите с помощью Google Tag Manager....
15 03 2023 21:23:51
Раскрываем тайны показателя качества в рекламе гугл с помощью API...
14 03 2023 3:57:32
Бесплатный образовательный проект для предпринимателей Netpeak Cluster предлагает пять своих лучших вебинаров о нюансах онлайн-продвижения...
13 03 2023 10:14:52
Примеры новой концепции Digital-маркетинга по формуле 8Р...
12 03 2023 6:26:35
Как не нужно делать, запуская свой профиль и таргетированную рекламу в Instagram...
11 03 2023 5:11:10
Хакерские атаки с развитием технологий коснулись постаматов и доставки заказов из интернет-магазинов...
10 03 2023 3:11:39
Как изменилось агентство Netpeak c августа по октябрь? Читайте о семи главных нововведениях и улучшениях в работе с клиентами....
09 03 2023 22:44:42
Распределение бюджета на кампании в Google Рекламе. Обозревает Григорий Крутий....
08 03 2023 6:14:48
Кейс SEO-продвижения в США: рост трафика сайта с помощью низкочастотных запросов....
07 03 2023 15:19:26
Как узнать особенности бизнеса в нише и что позаимствовать у конкурентов для SEO...
06 03 2023 1:35:38
В основе каждой великой компании – хорошо рассказанная история....
05 03 2023 5:42:21
Один из самых известных отчетов в Google ***ytics «Аудитория/Обзор». Но кроме него есть еще несколько, которые будут весьма полезны для вашего блога. Какие именно, читайте дальше....
04 03 2023 19:23:24
Зачем размещаться на AppSumo и как запустить продукт в 2021 году? Лайфхаки по размещению, личный опыт и результаты по проведенной кампании...
03 03 2023 2:11:31
Среди интернет-маркетологов существует мнение, что медийная реклама — не перформанс-инструмент. То есть не приносит прямые конверсии. Когда медийные кампании продают — кейс центра тюнинга автомобилей премиум класса....
02 03 2023 6:25:43
Брендовые или витальные запросы содержат только название компании или бренда, без дополнительных уточнений...
01 03 2023 2:29:33
Структура того, чем обладают сотрудники департаментов работы с клиентами лучших компаний....
28 02 2023 0:25:14
Как превратить неактивных подписчиков в вовлеченную аудиторию....
27 02 2023 9:47:32
Список рекомендаций для SMM-специалистов. Статья будет полезна SMM-менеджерам, проектным менеджерам, а также владельцам бизнеса, которые предпочитают самостоятельно ставить комaнде задачи и отслеживать выполнение целей....
26 02 2023 12:34:47
Процесс привлечения сторонних ресурсов отнимает основную часть времени у большинства основателей стартапов. Читайте руководство, которое поможет сделать этот процесс во время серии А более эффективным....
25 02 2023 6:36:39
Как начать продавать и увеличить продажи, наращивая бесплатные ссылки...
24 02 2023 22:48:45
Бесплатные CMS помогают решить много задач без привлечения программиста или самостоятельного изучения кодов. Но у таких движков есть свои недостатки. Узнать больше!...
23 02 2023 12:36:30
Открываем интернет-магазин за один день. Комплекс UniTheme от AlexBranding и Netpeak включает CMS CS-Cart, современный шаблон и 11 SEO-модулей...
22 02 2023 12:21:31
Узнаем расширенную информацию о посещениях сайта с помощью языка R — кейс Netpeak...
21 02 2023 6:50:57
Клиентоориентированный бизнес должен знать, чего хотят покупатели. И лучше понять это еще на этапе идеи. Как — читайте чек-лист от Влада Ноздрачева....
20 02 2023 9:25:10
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....
19 02 2023 19:16:41
Расскажу, как подобрать картинку на рабочий стол объявления в Рекламной сети Яндекса, и приведу небольшой кейс о том, как это делали мы для агентства путешествий...
18 02 2023 12:25:11
Если вам нужно быстро изменить небольшой объем контента на сайте без доступа к CMS, можно воспользоваться GTM. Как именно, читайте дальше....
17 02 2023 1:32:46
Чтобы обезопасить себя и своих клиентов, используйте технологию 3D Secure. Больше рекомендаций — в статье....
16 02 2023 11:31:54
Итоги одной из наших первых онлайн рекламных кампаний в Play...
15 02 2023 4:37:15
В помощь вебмастерам, которые поддерживают работу PBN....
14 02 2023 16:50:47
Рассказываем о перспективном формате рекламы, который привлекает внимание потребителя даже в эпоху повсеместной «баннерной слепоты»....
13 02 2023 13:24:54
Миллионы решили купить книгу гении и аутсайдеры на Amazon: удивительное исследование канадского журналиста...
12 02 2023 0:11:54
Всё, что важно узнать о лидогенерации и работе с целевой аудиторией....
11 02 2023 16:54:21
Данные по 22,4 миллионам кликов в 46 тематиках и 392 населенных пунктах страны — собрана статистика исключительно по проектам агентства Netpeak. Узнать больше!...
10 02 2023 0:23:18
6 лайфхаков из опыта специалистов Netpeak Group: пpaктические советы о том, как погрузиться в англоязычную среду в комфортном для себя ритме и объеме. Читайте далее....
09 02 2023 2:34:53
Интересные факты про Google Рекламу перевел Сергeй Бахарь для читателей нашего блога....
08 02 2023 2:48:16
Нашим решением было трaнcлировать хотя бы часть опыта спикеров 8P, составив дайджест лучших, на их взгляд, кейсов, о которых они узнали за этот год....
07 02 2023 13:37:25
Хотите узнать, сколько стоит клик в вашей тематике? Как эффективно распределить рекламный бюджет? В этом исследовании я изучил, сколько стоил клик в Google Ads и Яндекс.Директ в Казахстане...
06 02 2023 18:43:19
Лекции о ключевых этапах развития бизнеса в интернете: от создания сайта до подсчета ROMI (возврат маркетинговых инвестиций) рекламных каналов...
05 02 2023 20:23:37
К чему стоит относиться с особенным вниманием при отправке рассылок. Грамматические ошибки, тема, прехедер и другие стратегически важные составляющие письма. Узнать больше!...
04 02 2023 17:31:30
![[SEO настоящего] под микроскопом](/marketing-raw/img/223.php.jpg "[SEO настоящего] под микроскопом")
[SEO 2.0] — это продукт для бизнеса от Netpeak, он включает в себя принципиально новый подход к продвижению сайтов....
03 02 2023 9:40:20
Не знаешь как раскрутить сайт? Мы подготовили 11 этапов SEO-продвижения сайтов в поисковых системах....
02 02 2023 0:46:48
Проделанные шаги и полученные результаты при раскрутке магазина великов в интернете...
01 02 2023 9:43:43
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 ::
