Dynamische Preisgestaltung ist ein wesentliches Instrument für moderner E-CommerceDadurch können wir die Preise in Echtzeit anpassen, um die Geschäftsziele zu erreichen. Mit den neuesten Entwicklungen in maschinelles LernenDieser Prozess ist präziser, flexibler und schneller geworden: Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, gewinnen Erkenntnisse aus den Daten und finden optimale Lösungen.
In diesem Artikel erkläre ich, wie ML beim Preismanagement hilft, welche Technologien zum Einsatz kommen und warum einfache Modelle manchmal komplexe Modelle übertreffen.
Obwohl jedes Unternehmen seine eigenen Strategien hat, ist aufgrund des Einflusses externer Faktoren eine Anpassung erforderlich. Vor der Einführung des maschinellen Lernens verwalteten Unternehmen die dynamische Preisgestaltung über ihre Analyseabteilungen und internes Fachwissen. Analysten erstellten Preiselastizitätsmodelle basierend auf Preis, Rabatten und Kundenverhalten. Anhand dieser Daten ermittelten sie, wie Kunden auf unterschiedliche Preise reagierten, und erstellten robuste Elastizitätskurven, um optimale Preispunkte auszuwählen. Die sich verändernden Marktrealitäten erfordern jedoch schnelle Reaktionen von Unternehmen, und die dynamische Preisgestaltung hat sich zu einem wirksamen Instrument zur Bewältigung dieser Herausforderungen entwickelt.
Bogenelastizität der Nachfrage. Bildnachweis: Economicsdiscussion.net
Die Transformation mit ML
Die dynamische Preislandschaft ist jetzt ganz anders. Maschinelles Lernen hat differenziertere Modelle hervorgebracht, die Preise präziser und reaktionsschneller anpassen.
Diese Modelle sind anfällig für Änderungen und können erkennen, wo größere oder kleinere Rabatte, Aufschläge, Treuepunkte und Coupons angewendet werden müssen. Darüber hinaus liefern ML-Modelle Begründungen für diese Entscheidungen. ML kann umfangreiche Verkaufsdaten, die sich oft über zwei bis drei Jahre erstrecken, nutzen, um unglaublich detaillierte Elastizitätsmodelle für breite Kategorien und bestimmte Marken oder sogar kleinere Unterkategorien zu erstellen. Anstatt sich auf ein allgemeines Modell für Produkte wie Telefone zu verlassen, ermöglicht ML individuelle Modelle für Marken wie iPhone oder Samsung und sogar für bestimmte Artikel wie Batterien oder Chips.
Unternehmen können außerdem schneller auf Marktschwankungen und Verbraucherverhalten reagieren, da ML Preisanpassungen nahezu in Echtzeit ermöglicht. Die Preise können mehrmals täglich basierend auf Faktoren wie der Anzahl einzigartiger Produktansichten neu berechnet werden. Diese schnelle Anpassung stellt sicher, dass die Preisstrategien an die aktuellen Marktbedingungen angepasst sind, wodurch der Prozess über kurze und lange Zeiträume flexibler und genauer wird. Diese Reaktionsfähigkeit unterscheidet sich vom Analyseansatz, bei dem diese Modelle manchmal monatlich oder zweimonatlich aktualisiert werden.
Natürlich reicht der Einsatz modernster Technologie nicht aus, um den Erfolg zu garantieren. Unternehmen verfeinern ihre Ansätze zur dynamischen Preisgestaltung ständig, indem sie spezielle Architekturen und Methoden entwickeln. Beispielsweise hat ein Unternehmen Techniken des verstärkenden Lernens eingesetzt, etwa den Ansatz des „mehrarmigen Banditen“. Während sich gezeigt hat, dass diese Methode in anderen Bereichen funktioniert, beispielsweise in Empfehlungssystemen, Es hat sich auch bei der dynamischen Preisgestaltung bewährt. Dadurch kann das System gleichzeitig Preisstrategien erkunden und schnell die effektivsten finden.
Hauptphasen des maschinellen Lernens in der dynamischen Preisgestaltung
Datenerfassung und Vorverarbeitung
Der erste Schritt besteht darin, umfassende Daten zu Produkten, Preisen, Verkäufen und Kundenverhalten zu sammeln. Dazu gehören historische Verkaufszahlen, Preishistorie, Lagerbestände und externe Faktoren wie die Preise der Wettbewerber und Markttrends. Angesichts der enormen Informationsmengen, die Petabyte erreichen können, ist eine effiziente Datenverarbeitung von entscheidender Bedeutung. Die für die Datenaufbereitung verwendeten Tools unterscheiden sich je nach Umfang und Komplexität der Daten:
- Pandas: Eine Python-Bibliothek, die sich für die Datenverarbeitung in kleineren Projekten oder das Prototyping großer Projekte eignet.
- Spark oder Ray: Frameworks, die für die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen verwendet werden.
- Polars oder Dask: Ermöglicht das effiziente Laden von Daten auf lokalen Computern, ohne die Speicherressourcen zu erschöpfen.
Modellierung und Vorhersage
Als nächstes folgt die Modellierung, bei der Elastizitätskurven oder andere Modelle erstellt werden, um Zielkennzahlen wie Umsatz, Gewinn, Anzahl der Bestellungen oder Kunden. Die Modelle treffen dann Vorhersagen über die erwarteten Ergebnisse zu unterschiedlichen Preispunkten. Zum Beispiel:
- Bei Preis X wird ein Umsatz von 100 US-Dollar prognostiziert.
- Bei Preis Y wird ein Umsatz von 50 $ prognostiziert.
- Beim Preis Z wird der Umsatz voraussichtlich auf 20 US-Dollar sinken.
Der Optimierungsalgorithmus ermittelt auf Basis dieser Vorhersagen die optimalen Preisänderungen, die zur Erreichung der Geschäftsziele erforderlich sind.
Maschinelles Lernen für dynamische Preisgestaltung nutzt Technologien und Wissensbereiche, wie zum Beispiel makroökonomische Prinzipien, um Elastizitätskurven zu erstellen. Die Hauptaufgaben liegen in der Datenverarbeitung und -aufbereitung. Ein interessanter Aspekt ist, dass Modelle oft auf Kategorieebene und nicht auf einzelnen Produkten operieren. Dies liegt daran, dass Produkte und Verkäufer schnell auf der Plattform erscheinen und wieder verschwinden können. Beispielsweise könnte ein Modell die Kategorie „Telefone“ analysieren und nicht einzelne Smartphone-Modelle.
Weitere Schritte im Dynamic Pricing
Preisoptimierung
Nach der Modellierung und Vorhersage beginnt die komplexe Aufgabe der Preisoptimierung, die Geschäftsziele zu erreichen. Der Kern der Aufgabe besteht darin, den optimalen Preis für jedes Produkt zu bestimmen, sodass die Gesamtänderungen mit bestimmten Geschäftskennzahlen übereinstimmen, wie z. B. einer Umsatzsteigerung um 10 %, während der Gewinnrückgang auf nicht mehr als 5 % begrenzt wird. Dazu gehört die Optimierung mehrerer Funktionen, die jeweils einer Kategorie oder einem Produkt entsprechen. Zum Beispiel:
- Telefone: Die erste Funktion, bei der die Eingabe der Preis eines Telefons ist (z. B. 100 $).
- Möbel: Die zweite Funktion verwendet den Möbelpreis als Eingabe (z. B. 50 $).
Dieses mehrdimensionale Optimierungsproblem erfordert fortgeschrittene Techniken, um den Umfang und die Komplexität zu bewältigen. Zu den wichtigsten Schritten gehören:
- Mathematische Modellierung: Entwickeln Sie Modelle, die Geschäftsbeschränkungen (z. B. Gewinnspannen, Verkaufsziele) und Ziele integrieren.
- Optimierungsmethoden: Wenden Sie fortschrittliche Techniken an, um das Problem auch bei Millionen von Variablen zu lösen.
Zur Preisoptimierung kommen unterschiedliche Tools und Methoden zum Einsatz:
- Python-Bibliotheken (Hyperopt, Optuna, Vizier)
- Mathematische Methoden (Lagrange-Methode, Straffunktionsmethoden)
Das Finden der besten Lösung in Bezug auf Markups entspricht dem Finden optimaler Punkte auf der Optimierungsebene // Vi. Bildquelle: LinkedIn
Testen und Validieren
Nach der effektiven Verwaltung von Elastizitätskurven konzentrieren sich Modelle für maschinelles Lernen auf die Erreichung spezifischer Geschäftsziele. Beispielsweise könnte ein Unternehmen eine Basisstrategie haben, etwa einen Aufschlag von 2 % auf alle Produkte. Analysten können Verbesserungen vorschlagen, die darauf abzielen, den Umsatz um 10 % und den Gewinn um 2 % zu steigern. Die Herausforderung für das Modell besteht darin, diese Basislinie zu übertreffen und bessere Ergebnisse zu liefern.
Unternehmen nutzen A/B-Tests, um einen statistisch signifikanten Effekt zu ermitteln. Dieser Prozess beginnt mit der Erstellung eines Analyseberichts, der Zielkennzahlen wie Umsatz, Gewinn und Anzahl der Bestellungen definiert und den minimal nachweisbaren Effekt (MDE) festlegt – die kleinste Effektgröße, die statistisch erfasst werden kann. Wenn der MDE beispielsweise 2 % beträgt und der Anstieg der Metrik 1 % beträgt, könnten die 1 % auf zufällige Schwankungen zurückzuführen sein. Die Überwindung des MDE liefert den Beweis, dass es nicht zufällig ist.
Analysten bewerten auch andere Kennzahlen, beispielsweise die Werbeeffizienz, und berechnen den Umsatz, den jede Werbeausgabe generiert. Wenn jede investierte Einheit zwei Umsatzeinheiten abwirft, wird dies positiv bewertet. A/B-Tests und Analyseberichte überprüfen die Wirksamkeit des Modells und messen seine Auswirkungen auf wichtige Geschäftskennzahlen.
Nach der Bereitstellung des ML-Modells läuft es für einen bestimmten Zeitraum in der Produktion und überwacht dabei die Leistung. Um die Objektivität zu gewährleisten, ist es wichtig, die Testergebnisse nicht zu unterbrechen oder vorzeitig zu prüfen. Nach Abschluss überprüfen die Ingenieure für maschinelles Lernen alle Metriken, um zu bewerten, wie gut das Modell mit der Leistung in der Praxis übereinstimmt. Wenn die Ergebnisse unbefriedigend sind, untersuchen sie potenzielle Probleme wie Datenvorverarbeitungsfehler, falsche Modellannahmen oder Algorithmusprobleme. Beispielsweise könnte das Modell zu höheren Telefonpreisen geführt haben, was zu geringeren Umsätzen im Vergleich zur Kontrollgruppe geführt hätte. Diese strengen Tests helfen dabei, Fehler zu erkennen und zu korrigieren und stellen so sicher, dass das ML-Modell effektiv zum Erreichen der Geschäftsziele des Unternehmens beiträgt.
Die aus den Tests gezogenen Schlussfolgerungen helfen dabei, die Verwaltbarkeit des Modells zu verstehen. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, den Umsatz zu steigern, sollte das Modell dieses Ziel konsequent erreichen. Die ersten Testergebnisse können unregelmäßig sein, aber das Modell zeigt die erwartete Leistung im Laufe der Zeit durch Verbesserungen und durch Tests gewonnene Erkenntnisse. Maschinelles Lernen ermöglicht häufigeres Testen und Aktualisieren von Modellen als manuelle Analysen. Beispielsweise berechnet Amazon die Preise stündlich neu, was die Agilität von ML bei der dynamischen Preisgestaltung unterstreicht.
Diese Anpassungsfähigkeit in Echtzeit manifestiert sich auf praktische Weise. Auf einigen Plattformen können die Preise von Variablen wie der Anzahl der einzelnen Aufrufe eines Produkts abhängen, was zu mehreren Preisänderungen innerhalb eines Tages führt. Wenn ein Unternehmen langfristige Werbeaktionen durchführt, werden die Preise möglicherweise für die Dauer der Kampagne festgelegt und konzentrieren sich ausschließlich auf das Erreichen aktueller Geschäftskennzahlen wie Umsatzwachstum oder Kundenbindung. ML macht den Preisfindungsprozess aus geschäftlicher Sicht flexibler und überschaubarer, der „Black-Box“-Effekt verschwindet jedoch.
Vereinfacht ausgedrückt stellt ein Unternehmen ein Ziel vor – beispielsweise die Steigerung des Umsatzes um 2 %. Das ML-Modell nutzt dann verschiedene Strategien, um dieses Ziel zu erreichen. Zu diesen Strategien können Preissenkungen gehören, um den Umsatz zu steigern, Preiserhöhungen, um die Gewinnmargen zu steigern, das Anbieten von Rabatten oder die Preisanpassung basierend auf Faktoren wie Produktansichten. Das Modell verwaltet den Prozess auf der Grundlage vorgeschlagener Hypothesen und verfeinert seinen Ansatz kontinuierlich, um die festgelegten Ziele zu erreichen. Diese dynamische Anpassungsfähigkeit unterstreicht die bedeutende Rolle von ML bei der modernen dynamischen Preisgestaltung und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen und Verbraucherverhalten zu reagieren.
Dynamische Preisgestaltung in Aktion
Maschinelles Lernen ist für die moderne dynamische Preisgestaltung von entscheidender Bedeutung und ermöglicht es Unternehmen, Preise präziser anzupassen und besser auf die Marktnachfrage und das Verbraucherverhalten zu reagieren. Durch die Verarbeitung riesiger Datenmengen identifizieren ML-Modelle Muster, die optimale Preisstrategien beeinflussen und Unternehmen dabei helfen, bestimmte Ziele wie die Steigerung der Gewinnmargen zu erreichen. Preisanpassungen haben ein neues Maß an Genauigkeit erreicht. Unternehmen, die diese Technologien nutzen, sind besser gerüstet, ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten und gleichzeitig ihre Geschäftsziele zu erreichen. Alles hat sich von einer reaktiven zu einer proaktiven, hocheffizienten Strategie gewandelt.
Die Integration von ML ist nicht ohne Herausforderungen, aber wie man es bei den großen Plattformen sieht, sind die Vorteile unbestreitbar. Während sich der Bereich weiter weiterentwickelt, wird maschinelles Lernen weiterhin im Mittelpunkt der dynamischen Preisgestaltung stehen und zu intelligenteren Entscheidungen und besseren Ergebnissen für Unternehmen und Verbraucher führen. Es handelt sich also um eine Strategie, die sicherlich Aufmerksamkeit verdient.
