Как прогнозировать цены с помощью машинного обучения
Когда ваш бизнес растет и товаров становится больше, то управлять ими вручную невозможно. Чтобы устанавливать конкурентные цены, корректировать ассортимент и оптимизировать бизнес-процессы, ритейлеры используют алгоритмы машинного обучения. Но с ними не все так просто.
В этой статье я опишу методы восполнения недостающих данных: от их покупки до моделирования с помощью алгоритмов машинного обучения.
Первый шаг в использовании алгоритмов — их обучение на исторических данных (обучение с учителем, supervised learning), где есть целевая функция. Например, продажи, выручка, прибыль или доля рынка.Эта функция — основной KPI ритейлера, на прогнозирование которого и будет работать данный алгоритм.
Модель анализирует переменные, которые влияют на продажи — цены, трафик и другие— и выводит функцию, которая максимально точно описывает продажи. После этого обученный алгоритм рекомендует с высокой точностью, какие значения переменных максимально увеличат продажи в будущем.
Чем больше данных в распоряжении алгоритма, тем точнее он работает. Поэтому данные — важнейшее условие конкурентоспособности ритейлера.
Причины отсутствия данных
Главная сложность, с которой сталкиваются ритейлеры при использовании алгоритмов, — пропуски или противоречия в исторических данных. Из-за этого сложно ими пользоваться нормально.
Причины:
- Менялся формат данных.
Различия внутренних систем, ИТ-решений, подходов к сбору данных (по дням или по транзакциям) приводят к тому, что данные в разные периоды жизни компании собираются в разных форматах . - Данные собирались для разных целей.
Если данные собираются в обобщенном виде, например, для расчета премии категорийным менеджерам и не категорируются, они, как правило, не пригодны для обучения алгоритмов. - Ритейлер недавно вышел на рынок.
На начальном этапе 90% продаж зависят от трафика сайта. Поэтому невозможно определить, как цены влияют на продажи в течение этого периода. - Горящие распродажи.
Если ритейлер работает в режиме flash sales (запуск кратковременных распродаж разных категорий или брендов), алгоритмы не могут использовать полученные неоднородные данные.
Если по какой-либо причине данных недостаточно для обучения алгоритма и прогнозирования, ритейлер должен постараться выжать все возможное из доступного объема данных, смоделировать или купить недостающие данные.
Как работать с существующими данными
Данные, независимо от источника, должны быть в едином формате. Если уже собран определенный объем данных, то ритейлеру потребуется около года, чтобы собрать данные в новом формате (например, включающие цены и акции конкурентов), прежде чем их можно будет использовать в алгоритмах.
Еще один путь — купить недостающие данные.
В то же время для создания моделей прогнозирования данные о конкурентах не нужны.
Такие модели менее точны, более трудоемки, требуют допущений и моделирования отсутствующей информации, но используются достаточно широко.
Как смоделировать недостающие данные
Есть методы, которые прогнозируют недостающие значения на основе существующих данных об определенных переменных. Например, у ритейлера есть данные о своих ценах и продажах за два года, а также о продажах конкурента за полтора года. На основе этой информации можно определить, какими были цены конкурента за отсутствующий период.
Для решения таких задач, как правило, используются классификаторы. Они прогнозируют недостающие значения на основе других независимых переменных, значения которых известны.
Рассмотрим типы «умного» заполнения отсутствующих данных.
1. Предиктивная модель: чтобы получить прогноз о недостающих данных, все данные нужно разделить на две части.
Первая часть — известные данные, вторая — недостающие. Первый массив будет играть роль тренировочного для обучения модели, а данные из второй части станут целевыми переменными для прогноза.
В этой модели, бинарный классификатор будет отвечать на вопрос, произошло ли то или иное событие (например, были ли товары на полке). Категорийный классификатор — присвоит товар определенному сегменту (например, ценовому сегменту) ;
2. Заполнение методом KNN (k-nearest neighbor): предсказывает недостающие значения на основе ближайшей к целевому показателю переменной.
Близость переменных определяется на основании так называемой расчетной дистанции между ними.
Существует пять основных типов алгоритмов-классификаторов:
- логистическая регрессия;
- древо принятия решений;
- нейронные сети;
- семейство бустеров;
- Random Forest.
Для прогнозирования конечного целевого показателя — продаж — используются регрессоры. Они предсказывают не сегмент или вероятность, а вероятное числовое значение.
Самые распространенные типы регрессоров — линейная и полиномиальная регрессия, нейронные сети, регрессионные деревья и упомянутый выше Random Forest.Как использовать алгоритмы машинного обучения в работе с данными
Если у ритейлера собран большой объем данных, можно использовать нейронные сети, чтобы с высокой точностью рекомендовать ассортимент или цены для максимального увеличения продаж. Если же их мало, можно использовать другие алгоритмы, которым нужно меньше данных.
Например, если у ритейлера есть достаточное количество исторических данных только о 30% товаров, а также небольшой трафик и редкие продажи, нейронная сеть не сможет работать. В таком случае, можно использовать алгоритмы-деревья для отдельных продуктов.
Примеры древовидного алгоритма — XGboost, LightGBM и CatBoost.Этот тип алгоритма может прогнозировать оптимальные цены на основе 150-дневной истории активных продаж. Однако, у него есть недостаток: он не умеет учитывать взаимозависимость цен на разные товары. Такой алгоритм можно использовать для KVI-товаров, а к остальным — применять простые сценарии переоценки (rule-based pricing).
Чтобы вычислить эластичность цены для 20-30 товаров, ритейлер может использовать регрессию, добавляя три-четыре переменные. Регрессию можно использовать для принятия высокоуровневых решений: например, стоит или нет повышать цены.
Пример: линейная или полиномиальная регрессия (метод опopных векторов).Этот алгоритм не определяет конкретную цену, необходимую для максимального увеличения продаж и маржи, но показывает тенденцию.
Другой метод, который используется, когда ритейлеру не хватает данных, это A/B-тестирование на основе аналитики и статистики. Начинающие ритейлеры могут воспользоваться им, чтобы оценить влияние рекламы и цен на продажи.
Пример: сопряженный анализ.Сопряженный анализ на основе небольшой выборки данных, собранных с помощью A/B-тестирования, определяет оптимальные комбинации цена-промо-реклама. Этот метод показывает, как каждый из этих факторов влияет на цены, и определяет их оптимальное значение.
Выводы
Ритейлер может использовать несколько методов, чтобы восполнить недостающие данные или прогнозировать цены на основе небольших объемов данных: различные классификаторы, древовидные алгоритмы, метод регрессии, A/B-тестирование и совместный анализ.
Самый оптимальный метод — сбор и обработка качественных исторических данных. Используя такие данные, нейронные сети быстрее обучаются и делают более точные прогнозы.
Комментарии:
Что такое обратная связь, почему фидбек от клиентов важен и как его правильно собирать. Все, что нужно знать, чтобы получить отзыв от клиента....
01 04 2026 8:23:30
Когда саппорт-отдел не справляется, подключайте к работе ПланФикс и Телеграм....
31 03 2026 17:13:29
Часто копирайтеры пишут для поисковых роботов, не заботясь о качестве контента и читабельности. Рассмотрим метрики для оценки ридабилити....
30 03 2026 16:24:43
Узнаем расширенную информацию о посещениях сайта с помощью языка R — кейс Netpeak...
29 03 2026 21:27:56
Как избежать ошибок при продвижении интернет-магазина с помощью видеоблогеров....
28 03 2026 0:23:29
Адвент-календарь, конкурсы и викторины, праздничные линейки товаров, подборки подарков для родных и близких, опросы, тесты и другие интересности. Используйте, если нужны идеи и вдохновение....
27 03 2026 7:20:23
Продолжаем разговор о том, почему функция «Совмещение данных» в Google Data Studio может работать не так, как вы ожидаете....
26 03 2026 22:22:24
Личный кабинет на сайте: что нового во внешнем виде, внутренностях и отчетах, функционале и юзабилити, автоматизации работы с оплатами, интернет-представительстве клиента и для специалистов. Узнайте больше!...
25 03 2026 16:40:17
Масштабируем кампанию в Google за счет управления конверсиями и работы с эффективными каналами продвижения....
24 03 2026 23:12:40
Рост дохода в шесть раз, ROMI +500% за пять месяцев....
23 03 2026 14:12:44
Как настроить работу удаленной комaнды сотрудников и успевать выполнить все задачи...
22 03 2026 9:11:25
Чтобы эффективно продвигать товар или услугу в Instagram, необходимо повысить охват целевой аудитории. Одно из возможных решений — привлечение блогеров. Казалось бы, достаточно предложить платное размещение рекламы…...
21 03 2026 2:17:21
Прежде чем использовать феминитивы в коммуникации со своими клиентами и сотрудниками, убедитесь, что им это нужно и важно. Впрочем, ждите негатива при любом раскладе. Что с ним делать? Рассказываем....
20 03 2026 14:24:55
Пример использования пакета google***yticsR от Марка Эдмондса...
19 03 2026 11:46:39
Активно юзая Google Tag Manager, узнали много нового о dataLayer и методах отслеживания статистики в Google ***ytics для SPA-сайтов и лендингов. Об этом и расскажем...
18 03 2026 5:57:58
Делайте анализ ссылочной массы хотя бы раз в месяц — и будет вам счастье....
17 03 2026 19:52:57
Как перенести рекламные кампании из адвордс в директ, используя только Google Editor и Директ Коммaндер? Делимся быстрым и эффективным методом...
16 03 2026 13:36:11
История для заказчиков, которые самостоятельно запускают рекламу...
15 03 2026 6:45:18
Как автоматизировать целый участок в работе комaнды специалистов по контекстной рекламе — кейс concert.ua...
14 03 2026 0:49:19
Корневой каталог это папка, содержащая все файлы на сайте, в том числе системные файлы....
13 03 2026 9:36:22
Как изменилось агентство Netpeak c августа по октябрь? Читайте о семи главных нововведениях и улучшениях в работе с клиентами....
12 03 2026 8:24:43
Иногда удержать пользователя сложнее, чем мотивировать загрузить приложение. Семь инструментов для анализа Uninstall Rate....
11 03 2026 20:43:13
Flash онлайн объявлений в формат HTML5: нововведение гугл рекламы...
10 03 2026 20:54:10
Происходит все большая автоматизация рекламы от Google. И это хорошо....
09 03 2026 20:13:23
Новая услуга от Netpeak по ведению Instagram и Facebook...
08 03 2026 19:19:51
Человеку стало плохо, он теряет сознание. Те, кто рядом, хотят помочь, но не знают, как это сделать. Давайте разбираться....
07 03 2026 6:34:57
Много 404-страниц и ссылок на них негативно сказывается на ранжировании сайта в поисковых системах....
06 03 2026 14:13:13
Какие возможности дает Chrome DevTools для SEO-оптимизации...
05 03 2026 14:23:11
Чтобы раскрутить себя в Твиттер иногда нужно чистить списки фолловеров и это намного проще, чем кажется :)...
04 03 2026 16:11:37
Готовые к использованию таргетинговые идеи для мобильных приложений онлайн в Facebook....
03 03 2026 9:46:21
Бизнесу следует позаботиться о том, чтобы представить отзывы на всех площадках (как минимум на тех, которые есть на трех страницах выдачи), где только может искать информацию пользователь. Узнать больше!...
02 03 2026 13:18:26
На скорость и полноту результатов продвижения влияют конкретные риски. И некоторые из них можно выделить еще до начала сотрудничества. Рассказываем, какие именно....
01 03 2026 21:15:20
Какой движок сайта стоит выбрать...
28 02 2026 8:14:14
Это исследование для тех, кто хочет выяснить, эффективно ли работать с лидами, если им год и больше...
27 02 2026 18:48:28
Идеи для интернет-маркетологов, как получить дополнительные каналы трафика и сделать заметным сниппет в поисковой выдаче....
26 02 2026 2:22:29
Интернет-маркетинг это не просто способ заработать. Про работу sео оптимизатора в Netpeak из первых уст...
25 02 2026 0:52:37
Обучение SEO, PPC, курс по изучению языка R, академии Netpeak Software, Serpstat и другие. Список обновляется....
24 02 2026 0:15:24
Иногда даже замена блока с промокодом или обновление хедера и футера способны освежить рассылки и принести продажи, заявки, повысить лояльность клиентов. Узнать больше!...
23 02 2026 16:16:17
Как с помощью GA4 анализировать рекламные кампании, лежа на диване...
22 02 2026 14:30:26
Книга про пять полезных фишек + стратегия продвижения интернет-магазина...
21 02 2026 18:10:32
Часто руководители, которые прекрасно справляются с работой в мирное время, в период войны перестают быть эффективными. У них нет навыков кризис-менеджмента. Чтобы удержать ситуацию на плаву, кризис-менеджером должен стать главный руководитель компании....
20 02 2026 11:31:48
Как мы с помощью Call Tracking узнали настоящую рентабельность контекстной рекламы для магазина мебели...
19 02 2026 2:42:23
Что нужно делать на старте работ с интернет-магазином и как минимизировать риски для бизнеса онлайн, используя такие инструмента как SEO, PPC и Email-маркетинг — советы от эксперта. Читать дальше!...
18 02 2026 3:17:34
Гайд по типам рекламы в соцсетях для SMM-, PPC-специалистов, блогеров и владельцев бизнеса в зависимости от целей, которые вы ставите перед продвижением. С конкретными рекомендациями и примерами. Узнать больше!...
17 02 2026 14:31:39
79% владельцев смартфонов, если верить Google, используют их для покупок или заказов услуг. Это более двух миллиардов человек. Ничего удивительного, что даже Google запустил собственный сервис Call Tracking. Кому и зачем жизненно важно отслеживать звонки...
16 02 2026 22:14:27
Баннерная реклама в фейсбуке. Обзор семи новых рекламных инструментов...
15 02 2026 20:35:11
Как создать популярный и удобный магазин в интернете, какой должна быть его раскрутка и многое другое, прозвучавшее на круглом столе 8P 2017...
14 02 2026 14:37:46
Как настроить программу Obsidian для удобной и быстрой работы по системе Zettelkasten....
13 02 2026 1:18:27
Нужно подобрать красивый шрифт? Готический или народный? Стандартный или фирменный? Как выбрать — рассказывает профессионал...
12 02 2026 4:20:23
Список курсов, книг, каналов и пабликов для работы с данными...
11 02 2026 19:34:44
Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::
