Machine Learning aplicado a la optimización de precios

El aprendizaje automático o Machine Learning forma parte de nuestro día a día. Está presente a nuestro alrededor casi sin que nos demos cuenta. Un ejemplo de ello es Netflix. La plataforma aprende acerca de nuestros gustos para hacernos recomendaciones personalizadas y conseguir un mayor engagement de sus socios. Más allá da la personalización, el Machine Learning también ayuda a las empresas a optimizar sus precios para aumentar sus ventas. ¿Quieres saber cómo?

El Machine Learning se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones. Su implementación en los nuevos softwares de pricing les permite predecir variaciones en la oferta y la demanda en base a datos históricos o anticipar movimientos de la competencia. Datos que facilitan a los ecommerce la adecuación de sus precios a las necesidades del mercado en cada momento para potencia el aumento de sus ventas.

Este aprendizaje continuado y automático es la clave que facilita a las empresas la puesta en marcha de campañas de dynamic pricing. Para que estas sean eficaces, nuestra inteligencia artificial debe aprender, además del sector y de la competencia, de las decisiones que la propia empresa ha tomado en circunstancias pasadas. Esas decisiones serán tenidas en cuenta en el presente a la hora de evaluar un nuevo cambio de precio, reduciendo con ello el margen de error y optimizando las ventas.

¿Qué necesito para empezar a optimizar mis precios?

Para la implementación con éxito de un sistema de pricing debemos seguir la siguiente hoja de ruta:

1. Define qué información necesitas analizar: dile al programa en qué KPIs debe basarse para recomendarte las mejores opciones para la optimización de tus precios. Incluye información sobre el histórico de ventas, el catálogo completo de productos, promociones y campañas de marketing puestas en marcha en el pasado y sus resultados, reviews de los clientes, datos de stock y principales competidores, entre otros.

2. Identifica tus objetivos: además de aumentar tus ventas, ¿qué pretendes conseguir con la optimización de tus precios? El Machine Learning te puede ayudar por ejemplo a definir futuras campañas personalizadas para la fidelización de tus mejores clientes o a mejorar la tasa de conversión. Una forma de trabajar también en tus ventas a medio y largo plazo.

3. Empieza con tus productos estrella: para que el sistema comience a aprender sobre tu empresa y tu catálogo, nuestra recomendación es empezar haciéndole preguntas sobre productos o servicios que hayan funcionado muy bien en el pasado. Incorpora datos de calidad en los que el programa se pueda basar para hacer nuevas predicciones e ir ajustando los precios a las tendencias del mercado.

La principal ventaja de la implementación de un sistema de pricing basado en el Machine Learning la encontramos, además de en su rapidez, en su capacidad para analizar un muy amplio volumen de datos. Estos sistemas pueden comparar de forma simultánea y automática los precios de todos tus competidores a partir del rastreo de sus webs, tiendas online y redes sociales para obtener información de calidad acerca de sus productos y servicios.

Lo que debes recordar es que el objetivo final del aprendizaje automático debe ser potenciar la satisfacción general del cliente. Son los usuarios de nuestro ecommerce de quienes depende, en última instancia, el éxito de nuestro negocio.