인공 지능 기반 동적 가격 책정이 온라인 소매업체를 돕는 방법 – PromptCloud

영업, 마케팅, 운영의 전 세계가 중대한 변화를 겪고 있는 것 같습니다. AI 및 기계 학습과 같은 혁신은 인간 삶의 여러 측면에 대한 방법을 찾고 있습니다. AI 기반 기술, 애플리케이션 및 프로세스가 기존 운영 방식을 개선함에 따라 전 세계 사람들이 이러한 개념에 익숙해지고 있습니다. 규모와 규모에 관계없이 기업이 인공 지능의 능력을 활용하여 상당한 수익을 창출하려는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

소매의 AI

간단한 가사 기능부터 일상적인 작업에 이르기까지 AI는 모든 곳에서 필수 요소로 부상하고 있습니다. 소매 부문에서는 인공 지능이 인간의 행동을 예측하는 스마트 기술로 활용되고 있습니다. 이러한 예측은 시장 동향을 분석하고, 새로운 길을 찾고, 전문 분야에서 새로운 기회를 여는 것과 관련하여 매우 중요한 역할을 합니다.

소매 부문에서 AI의 중요성

전자 상거래 환경에서 인공 지능이 중심이 되면서 소매업체는 올바른 길을 모색하고 있습니다. 그 짧은 프롤로그는 우리를 중요한 토론으로 이끕니다. AI가 소매업에 중요한 이유는 무엇이며 기술이 동적 가격을 결정하는 방법은 무엇입니까? 한번 봅시다!

1. 시장의 힘 이해

이러한 맥락에서 AI는 더 나은 제품과 가격에 대한 시장 예측을 활용하는 '예측 분석'의 원칙에 따라 작동합니다. 데이터 분석은 제품 개발자가 중요한 데이터를 활용하고 다양한 목적으로 사용할 수 있는 이 기술의 핵심입니다. 이렇게 하면 전자 상거래 및 소매업에 대한 통찰력이 더 명확해지고 이해 관계자는 행동의 기반이 되는 더 나은 방향을 얻을 수 있습니다.

제품을 만들거나 혁신적인 애플리케이션을 개발하는 동안 개발자는 확실히 소비자 만족도를 최적화하고 싶어할 것입니다. 사용자 또는 고객은 제품을 최대한 활용할 수 있는 기회를 얻어야 합니다. AI에 대한 예측 분석을 통해 소매업체는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 이 정보에 입각한 의사 결정은 결과적으로 조직이 시장의 힘을 이해하고 더 나은 전환과 더 많은 판매를 창출하는 데 도움이 되는 타겟 메시지를 생성하는 데 도움이 됩니다.

2. 작동하는 알고리즘

예측 분석이 시장 수요를 파악하는 데 도움이 된다는 것은 분명합니다. 그러나 대부분의 개인이 궁금해하는 것은 여기에서 작동하는 기본 기술과 프로세스입니다. ML은 통찰력 있는 데이터가 예측 분석 프로세스를 촉진하는 AI 운영의 핵심입니다. 소비자 행동, 선택 및 선호 패턴을 활용하여 제품 개발자에게 올바른 입력을 제공합니다.

AI의 주요 장점 중 하나는 구매 동향을 추적하여 정확하고 경쟁력 있는 제품 가격을 결정할 수 있다는 것입니다. 간단히 말해서 동적 가격 책정은 소매업체가 막대한 혜택을 누릴 수 있는 가장 위대하고 혁신적인 AI 최종 결과 중 하나입니다. 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터 패턴 식별 : 분석 소프트웨어와 AI 기술은 데이터 패턴을 완벽하게 풀고 이전에는 볼 수 없었던 잠재적인 가격 격차와 기회를 드러낼 수 있습니다. 결과적으로 제품 개발자는 소비자가 원하는 것이 무엇인지 알고 제품 구매 가능성이 높은 대상 선택을 제공합니다.
• 알고리즘 작업 : 이러한 패턴을 발견하고 해결한 후 분석 소프트웨어는 가격 결정 프로세스에 도움이 되는 알고리즘을 생성합니다. 멋진 드레스를 구매하든 Uber 차량 서비스를 요청하든 항상 역동적인 가격 책정이 중요합니다.

모든 소비자는 가격표를 가장 중요하게 생각합니다. 제품에 대한 투자에서 서비스 요청에 이르기까지 개인화된 가격 책정은 소비자가 구매하거나 구독하도록 하는 데 있어 성공적인 동인으로 입증되었습니다. 당신은 항상 당신이 가장 좋아하는 물건을 저렴한 가격에 사고 싶어하고 서비스에 대해 최고의 가격을 지불하기를 원할 것입니다. 그런 점에서 동적 가격 책정의 뉘앙스와 이것이 온라인 소매업체에게 어떻게 도움이 되는지 논의할 때입니다!

3. 가격결정의 법칙

경제학의 중요한 원리를 알고 있다면 '시장의 힘', '공급', '수요', '가격 곡선'과 같은 용어가 익숙할 것입니다. 디지털 시장이 등장하기 전에는 전통적인 구매 프로세스와 전통적인 시장이 '수요와 공급'의 원칙에 따라 작동했습니다. 그러나 현재의 시나리오는 이와 다르며 독특한 이야기를 내포하고 있다.

디지털 기업가, 제품 개발자 및 온라인 소매업체는 소비자가 더 이상 기존 규칙에 따라 행동하지 않는 역동적인 시장을 따릅니다. 여기에서 전체 프로세스에서 중추적인 역할을 하는 3차원이 나타납니다.

4. 3차원 식별

시장 '공급'은 제품의 가용성을 확인하고 '수요'는 제품의 필요성을 말하므로 이 두 가지 힘은 항상 제품 가격을 결정하는 중추적인 역할을 할 것입니다. 세 번째 요소는 소비자의 지불 의향과 특정 제품에 대해 얼마를 지불하고 싶은지입니다. 아주 흥미롭게도, 특정 제품에 대한 가격을 지불하는 결정은 당신의 것이 아닙니다. 구매 행동을 추적하고 이 측면을 결정하는 것은 알고리즘입니다. 그게 무슨 뜻이야? 자, 여기에 귀하의 질문에 대한 답변이 있습니다!

AI의 실제 사례

의류, 전자 제품, 스마트폰 등 디지털 쇼핑과 전자 상거래가 지배적인 세력입니다. 무엇을 사고 싶든 온라인에서 모두 구입할 수 있습니다. 스마트폰 구매부터 택시 호출에 이르기까지 모바일 장치에서 스마트 탭 하나만 있으면 됩니다.

가치 있는 사용 사례 확인하기 – Uber

택시 공유 서비스 Uber는 최근 AI를 사용하여 사용자가 이 기술을 활용하고 이용하기 위해 지불할 의사가 있는 금액을 결정하는 뉴스에 등장했습니다. 분명히 동적 가격 책정은 모든 곳에서 주목을 받고 있습니다. 따라서 Uber와 같은 서비스는 데이터를 활용하여 특정 차량에 대해 지불할 의사가 있는 소비자를 식별합니다.

예를 들어, Uber가 호화로운 교외 사이를 운행하는 차량에 높은 가격을 부과하기로 결정할 수 있습니다. 반면에 먼 지역을 여행하는 경우 일반 요금보다 약간 더 많은 비용을 지불해야 할 수도 있습니다. 이러한 상황과 상황 모두 동적 가격 책정이 필요합니다. Uber는 고객이 해당 차량에 대해 지정된 가격을 지불할 의향이 있는지 여부를 알아야 합니다.

결과와 통찰력에 따라 회사는 특별 제안 및 할인을 생성할 수 있습니다. 대부분의 전자 상거래 소매업체는 이러한 데이터 세트를 활용하여 소비자 행동에 대한 중요한 통찰력을 얻습니다. 그들은 원칙을 따르고 전 세계의 수많은 고객을 위한 효과적인 가격 책정 전략을 고안할 수 있습니다.

제품을 탐색하고 장바구니에 추가할 수 있습니다. 결제 프로세스를 수행하는 동안 선택한 항목에 대해 큰 금액을 지불하고 싶지 않을 수 있습니다. AI 전략으로 구동되는 표적 데이터 분석은 회사가 이러한 행동을 식별하는 데 도움이 되며 특별 제안을 제시할 수 있습니다. 이렇게 하면 장바구니 포기 사례가 줄어들고 판매 수가 더 건강해 보입니다.

소비자 유인

소비자는 항상 최고의 거래와 수익성 있는 거래를 찾고 있습니다. 무엇을 사든 가장 좋은 가격과 저렴한 가격으로 구입하기를 원할 것입니다. 동적 가격 책정은 소매업체가 그렇게 할 수 있는 기회를 제공하여 계속해서 거래를 하도록 유인합니다! 소비자는 최고의 거래를 성사시킨다는 인상을 받으며 살아가지만, 그 혜택을 누리는 것은 판매자와 소매업체입니다. 고객은 TV 세트에 대해 엄청난 가격 혜택을 받고 있다는 사실을 좋아할 수 있지만 결국 동일한 상점의 다른 단순한 제품에 대해 더 많은 비용을 지불하게 될 수 있습니다.

놀라운 변화

이 새로운 가격 책정 모델의 출현은 온라인 영역 전체에 파문을 일으켰습니다. 소매 부문의 대부분의 전자 상거래 업체는 AI를 수용하고 두 팔을 벌린 알고리즘 가격 책정을 환영했습니다. 이러한 진행에 대한 강력하고 중요한 이유가 있으며 여기에 이러한 맥락에서 알아야 할 사항이 있습니다.

1. '정가' 싸움

제품 개발자, 제조업체 및 제작자는 제품 가격 책정과 관련하여 항상 혼란스러워합니다. 품목의 완벽한 가격을 식별하고 '판매 비용'을 결정하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이 경우 제품 개발자는 꽤 많은 계산을 수행해야 합니다. 객관성은 이러한 가격을 식별하는 열쇠이며 여기에서 경쟁업체의 가격 책정, 수요, 공급 및 기타 매개변수가 작용합니다. 알고리즘 가격 책정은 전통적인 방식과 비교하여 '적절한 가격' 싸움에서 싸울 수 있는 더 나은 방법입니다.

2. 수익 가속화

모든 비즈니스, 회사 및 기업가적 벤처는 수익을 최적화하기를 원합니다. 그들은 수익을 가속화하여 목표를 달성하기를 원합니다. 복잡한 가격 구조는 성장을 방해하고 수익에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 여기에 동적 가격 책정이 도움이 됩니다. 가격 구조의 복잡성을 줄여 소비자에게 균일한 가격 마진을 설정할 수 있습니다. 이와 관련하여 제품 카테고리, 제품 선택 및 구매량이 중요한 역할을 하는 것은 물론입니다.

3. 경쟁 심화

비즈니스 시장은 시간이 지남에 따라 성장하고 성숙할 것입니다. 성숙을 향한 중요한 단계로 시장 경쟁은 사상 최고에 도달할 것입니다. 동적 가격 책정 및 AI 전략을 통해 기업가는 실시간으로 대응할 수 있습니다. AL 알고리즘은 빠른 변경을 시작하는 힘이 있어 치열한 시장 경쟁에 대처할 수 있습니다.

로그오프

동적 가격 책정의 효과를 분석하고 평가할 때이므로 소비자가 전체에 대해 어떻게 말하는지 살펴봐야 합니다. '다이내믹 프라이싱'의 아이디어와 적용은 소비자에게 유익한 것처럼 보이지만 현실은 조금 더 많은 것을 말해줍니다! 이러한 사용 사례와 자세한 논의는 온라인 소매업체와 소비자를 위한 AI 기반 동적 가격 책정의 이점을 이해하는 데 확실히 도움이 될 것입니다!