Landiatm.ru

В качестве примера приводится бренд Levi’s, который недавно поднял средние отпускные цены на 10%, не заметив падения спроса, что позволило смягчить рост затрат на сырье и логистику. Как рассказал генеральный директор компании, конкретное повышение цены было основано «на мощной запатентованной технологии и аналитике, включая искусственный интеллект и методический анализ ценовой эластичности».

Некоторые компании по производству продуктов питания — наиболее известная из них Amazon — используют ИИ для динамического ценообразования, когда стоимость товара часто меняется в зависимости от рыночных условий. Модные бренды пока не торопятся внедрять эту возможность, поскольку взаимодействие с ИИ предполагает сбор и обработку больших объемов данных, что может быть сложным и трудоемким. Кроме того, долгосрочные прогнозы в fashion-ритейле будут куда менее точными — и это одна из причин, по которой модели ИИ, как правило, используются для определения краткосрочных результатов, таких как размер скидок в конце сезона.

Мера того, насколько потребительский спрос меняется по отношению к изменению цены, называется ценовой эластичностью. К примеру, если стоимость сырья увеличивается, и вам необходимо сохранить маржу, цена вырастает на определенную сумму. Либо можно сделать конкурентное ценообразование, и если конкурент снизил цену на определенный процент, то ИИ отрегулирует и вашу цену. Но система может учитывать другие типы данных: к примеру, в Levi’s обнаружили, что небольшой разницы температур между Римом и Миланом достаточно, чтобы повлиять на покупательское поведение в этих городах.