动态定价是一个重要的工具 现代电子商务，使我们能够实时调整价格以实现业务目标。随着最新进展 机器学习，这个过程变得更加准确、灵活和快速：算法分析大量数据，从数据中收集见解，并找到最佳解决方案。
在本文中，我将解释 ML 如何帮助进行价格管理、使用哪些技术以及为什么有时简单模型的表现优于复杂模型。
虽然每个公司都有自己的策略，但由于外部因素的影响，需要进行调整。在引入机器学习之前，公司通过其分析部门和内部专业知识来管理动态定价。分析师根据价格、折扣和客户行为建立了价格弹性模型。利用这些数据，他们确定了客户对不同价格的反应，并构建了稳健的弹性曲线来选择最佳定价点。然而，不断变化的市场现实要求企业迅速做出反应，动态定价已成为应对这些挑战的有力工具。
需求弧弹性。 图片来源：economicsdiscussion.net
机器学习的转型
现在的动态定价格局已大不相同。机器学习产生了更细致的模型，可以以更高的精度和响应速度调整价格。
这些模型很容易发生变化，并且可以确定在哪里应用更大或更小的折扣、加价、忠诚度积分和优惠券。此外，机器学习模型为这些决策提供了理由。机器学习可以使用广泛的销售数据（通常跨越两到三年）为广泛的类别和特定品牌甚至更小的子类别创建极其详细的弹性模型。机器学习不依赖于手机等产品的通用模型，而是允许 iPhone 或三星等品牌的单独模型，甚至电池或芯片等特定产品的模型。
公司还可以更快地响应市场波动和消费者行为，因为机器学习允许近乎实时的价格调整。价格可以根据独特产品浏览次数等因素每天重新计算多次。这种快速适应确保定价策略符合当前的市场条件，使流程在短期和长期内更加灵活和准确。这种响应能力与分析方法不同，这些模型有时每月或每两个月更新一次。
当然，使用尖端技术并不足以保证成功。公司通过开发专门的架构和方法不断完善动态定价方法。例如，一家公司使用了强化学习技术，例如“多臂强盗”方法。虽然这种方法已被证明可以在其他领域发挥作用，例如在推荐系统中， 它在动态定价方面也被证明是有效的。它允许系统同时探索定价策略并快速找到最有效的策略。
动态定价中机器学习的主要阶段
数据收集和预处理
第一步是收集有关产品、价格、销售和客户行为的全面数据。这包括历史销售数据、定价历史、库存水平以及竞争对手定价和市场趋势等外部因素。鉴于信息量巨大（可达 PB 级），高效的数据处理至关重要。用于数据准备的工具根据数据量和复杂性而有所不同：
- Pandas：一个 Python 库，适合小型项目中的数据处理或大型项目的原型设计。
- Spark 或 Ray：用于大型数据集分布式处理的框架。
- Polars 或 Dask：允许在本地计算机上高效加载数据，而不会耗尽内存资源。
建模与预测
接下来是建模，建立弹性曲线或其他模型来预测目标指标，例如营业额、利润、 订单数量或客户数量。然后，模型对不同价格点的预期结果进行预测。例如：
- 按价格 X，销售额预计为 100 美元。
- 按价格 Y，销售额预计为 50 美元。
- 按价格 Z，销售额预计将降至 20 美元。
优化算法根据这些预测确定实现业务目标所需的最佳价格变化。
动态定价的机器学习使用技术和知识领域（例如宏观经济原理）来构建弹性曲线。主要任务包括数据处理和准备。一个有趣的方面是，模型通常在类别级别而不是单个产品上运行。这是因为产品和卖家可以快速地从平台上出现和消失。例如，模型可能会分析“电话”类别，而不是单个智能手机型号。
动态定价的进一步措施
价格优化
经过建模和预测后，价格优化的复杂任务开始满足业务目标。任务的本质是确定每种产品的最优价格，使整体变化与指定的业务指标保持一致，例如营业额增加 10%，同时将利润减少限制在不超过 5%。这包括优化多个功能，每个功能对应一个类别或产品。例如：
- 电话：第一个函数，输入是电话的价格（例如，100 美元）。
- 家具：第二个函数使用家具价格作为输入（例如，50 美元）。
这种多维优化问题需要先进的技术来处理规模和复杂性。关键步骤包括：
- 数学建模：开发集成业务约束（例如利润率、销售目标）和目标的模型。
- 优化方法：即使有数百万个变量，也可以应用先进的技术来解决问题。
使用各种工具和方法来处理价格优化：
- Python 库（Hyperopt、Optuna、Vizier）
- 数学方法（拉格朗日法、罚函数法）
根据标记寻找最佳解决方案对应于在优化平面上寻找最佳点 // Vi。 图片来源：LinkedIn
测试和验证
在有效管理弹性曲线后，机器学习模型专注于满足特定的业务目标。例如，公司可能有一个基准策略，例如所有产品的加价为 2%。分析师可能会提出改进建议，目标是营业额提高 10%，利润提高 2%。该模型面临的挑战是超越这一基线并提供更好的结果。
公司使用 A/B 测试来确定统计上显着的效果。此过程首先准备一份分析报告，定义目标指标，如营业额、利润和订单数量，并设置最小可检测效应 (MDE)——可以统计检测到的最小效应大小。例如，如果 MDE 为 2%，指标的增量为 1%，则 1% 可能来自随机波动。克服 MDE 证明它不是随机的。
分析师还评估其他指标，例如促销效率，并计算每次促销支出产生的营业额。如果每个投资单位能产生两个营业额单位，那么它就会被视为有利。 A/B 测试和分析报告验证模型的有效性并衡量其对关键业务指标的影响。
部署机器学习模型后，它会在生产环境中运行指定的时间，同时监控性能。重要的是不要中断或过早检查测试结果以确保客观性。完成后，机器学习工程师会审查所有指标，以评估模型与实际性能的匹配程度。如果结果不令人满意，他们会调查潜在的问题，例如数据预处理错误、不正确的模型假设或算法问题。例如，该模型可能会提高手机价格，从而导致与对照组相比销量下降。这种严格的测试有助于识别和纠正错误，确保机器学习模型有效地促进实现公司的业务目标。
从测试中得出的结论有助于理解模型的可管理性。例如，如果目标是增加营业额，则模型应始终满足该目标。初始测试结果可能不稳定，但模型通过改进和从测试中获得的知识证明了随着时间的推移所达到的预期性能。与手动分析相比，机器学习可以更频繁地测试和更新模型。例如，亚马逊每小时重新计算一次价格，凸显了机器学习在动态定价方面的敏捷性。
这种实时适应性体现在实际中。在某些平台上，价格可能取决于产品收到的独特浏览次数等变量，从而导致一天内多次价格变化。如果一家公司进行长期促销活动，价格可能会在活动期间固定，只专注于实现当前的业务指标，例如营业额增长或客户保留率。从业务角度来看，机器学习使定价过程更加灵活和易于管理，但“黑匣子”效应消失了。
简单来说，企业提出一个目标——例如，将收入增加 2%。然后，机器学习模型采用各种策略来实现这一目标。这些策略可能包括降低价格以提高营业额、提高价格以提高利润率、提供折扣或根据产品观点等因素调整价格。该模型根据提出的假设来管理流程，不断完善其方法以满足指定的目标。这种动态适应性凸显了机器学习在现代动态定价中的重要作用，使企业能够快速响应市场变化和消费者行为。
动态定价的实际应用
机器学习对于现代动态定价至关重要，它使企业能够更精确地调整价格，并更好地响应市场需求和消费者行为。通过处理大量数据，机器学习模型可以识别出可提供最佳定价策略的模式，帮助公司实现提高利润周转率等特定目标。价格调整的准确性达到了新的水平。采用这些技术的公司能够更好地为客户提供价值，同时实现其业务目标。一切都从被动转变为主动、高效的策略。
集成机器学习并非没有挑战，但正如在主要平台中所看到的，回报是不可否认的。随着该领域的不断发展，机器学习仍将是动态定价的核心，为企业和消费者带来更明智的决策和更好的结果。因此，这是一项当然值得关注的策略。
