Documentación: Soluciones según Casos de Uso
3. Artificial Intelligence
3.2. Solución integral para realizar una estrategia completa de optimización de precios
Descripción
Nuestro cliente, uno de los mayores retailers de Europa con más de 1000 tiendas en España necesitaba definir y establecer una estrategia de precios, para gestionar de forma dinámica los precios de más de 6 millones de productos, capaz de centralizar todos los datos y gestionarlos con un solo solicitud.
Las variaciones en el precio de un producto a menudo son juzgadas arbitrariamente por el cliente final. Sin embargo, detrás de cada variación de precios hay factores geográficos, competidores feroces y proveedores volátiles. Conseguir una estrategia de cálculo de precios rápida y estable no es fácil.
El principal tema solicitado por nuestro cliente era mejorar la percepción de precio de los clientes asegurando márgenes y objetivos de venta. El proyecto en sí consiste en adaptar la política de precios a las características individuales del cliente según su lugar de compra, su perfil de compra... La solución también analizaría datos sociodemográficos (nivel de ingresos, morosidad, etc.), así como como factores ligados a la demanda que pueden indicar cambios con respecto al comportamiento normal y que requieren ajustes en la respuesta del mercado.
Definimos 3 objetivos principales para llevar a cabo el proyecto:
- Ajustar los precios al valor esperado del cliente
- Mejorar las ganancias comerciales
- Fomentar la reducción de riesgos
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El proyecto
Una vez definidos los requisitos, establecemos los métodos que se aplicarán al proyecto. Estos métodos juntos constituyen un conjunto integral de herramientas que se pueden utilizar para ensamblar modelos de precios dinámicos y personalizarlos de acuerdo con los requisitos y necesidades del negocio:
- Experimentación
- Aprendizaje activo
- Restricciones de la política de precios y optimización
- Modelado de demanda
El modelo: Dynamic Pricing Centric
Nuestra IA avanzada nos permite tener en cuenta todas las opciones en tiempo real y adaptar el comportamiento de la tarificación para optimizar el parámetro deseado (según lo definido por la gerencia).
Además, incluimos un raspado de precios de la competencia paralelo: nuestros raspadores multinivel pueden obtener el precio real al iniciar procesos de compra falsos en los sitios web de la competencia para obtener el precio real de los productos deseados.
Este modelo también agrega hiperpersonalización del cliente según el comportamiento del cliente. Nuestros modelos de comportamiento avanzados pueden realizar una micropersonalización en diferentes tipos de clientes para proporcionar una entrada rica y relevante a los modelos de precios dinámicos. Así, somos capaces de anticipar el comportamiento del consumidor y definir patrones de comportamiento en base al comportamiento histórico de las ventas y combinando fuentes internas con datos externos correlacionados con el consumo -como indicadores meteorológicos o fechas designadas para eventos deportivos-.
La Optimización de Stock, la Reducción de Stock, el Monitoreo de Precios de la Cadena de Suministro, el Monitoreo de Ventas y el Pronóstico son parte de la Estrategia de Precios.
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Solución
- Nuestra plataforma ejecuta el Cálculo Diario de 6,5 MM de artículos de tienda en menos de 30 minutos.
- Incluimos nuevas fuentes agregando arañas sobre competidores web para traer precios a nuestro bot.
- Los precios de la competencia web se verifican varias veces al día.
- Proveedores especialistas, tamaño pequeño-mediano.
- Diferentes webs para diferentes familias de productos: productos frescos vs ordenadores.
- Detección de anomalías: Falta de stock, promoción de la competencia (precio no normal).
- Hemos mejorado nuestros beneficios para los clientes +3% al reducir y automatizar los procesos manuales.
- Optimizamos los márgenes de utilidad de las ventas.
- Alcanzamos una mayor percepción y satisfacción del precio del cliente.