Технологии искусственного интеллекта для мониторинга цен

С развитием ИИ автоматизация сбора и анализа данных становится всё более эффективной. Использование нейросетей не только ускоряет обработку данных о ценах, но и повышает точность прогнозов.

В этой статье рассмотрим основные технологии ИИ для мониторинга цен и приведём примеры их успешного применения.

Автоматизация мониторинга цен с помощью технологий искусственного интеллекта включает несколько ключевых технологий:

Нейронные сети

Эти модели основаны на сложных архитектурах, которые могут обучаться на больших объёмах данных и выявлять сложные закономерности в динамике цен. Нейронные сети особенно эффективны в распознавании образов и обработке естественного языка, что позволяет им анализировать описания товаров и идентифицировать схожие продукты на разных платформах.

Например, свёрточные нейронные сети (CNN) для распознавания и классификации изображений продуктов, а также рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки описаний товаров и выявления ключевых изменений в ценовой политике конкурентов, что позволяет автоматически корректировать собственные цены.

Алгоритмы обучения без учителя

Эти алгоритмы используются для группировки данных без предварительно заданных категорий, что помогает обнаружить скрытые взаимосвязи и сегменты в данных о ценах. А кластеризация позволяет отслеживать группы товаров с похожими ценовыми трендами и прогнозировать изменения цен на основе исторических данных.

В качестве примера можно привести сценарий, когда e-commerce использует метод кластеризации, чтобы определить группы товаров с похожими ценовыми изменениями. Например, если цены на разные модели смартфонов одновременно поднимаются перед праздниками, кластеризация поможет выявить эти модели как группу с похожим поведением цен. Это помогает оптимизировать ценообразование, прогнозировать рыночные тренды и эффективно планировать маркетинговые акции.

Алгоритмы машинного обучения

Такие модели как регрессионные деревья, случайные леса и бустинговые методы нужны для прогнозирования цен на основе различных факторов: сезонность, спрос и экономические индикаторы. Случайный лес — это контролируемый алгоритм машинного обучения, состоит из деревьев решений.

Пример, чтобы было понятнее: крупная сеть супермаркетов использует сложные методы анализа данных, такие как ансамбли деревьев решений, чтобы предсказывать будущие цены на продукты питания. Они анализируют прошлые данные о ценах, погоде и экономические показатели. Например, если исторические данные показывают, что цены на овощи и фрукты растут после необычно холодных периодов, сеть может заранее поднять цены в предвидении похолодания, чтобы оптимизировать прибыль.

Автоматизированный мониторинг — это процесс систематического сбора данных о ценах, акциях, ассортименте и других коммерческих параметрах конкурентов с минимальным участием человека. И тут в современном екоме не обходится без применения способностей ИИ и машинного обучения.

Так, процесс автоматизации мониторинга можно разделить на четыре этапа:

Сбор данных

Прежде всего данные необходимо извлечь из онлайн-магазинов и маркетплейсов. Для этого применяют парсеры и веб-скраперы — для автоматического извлечения информации о ценах, наличии товара, спецификациях и других параметрах. Профессиональные инструменты способны обходить блокировки сайтов без ущерба для работы ресурса и адаптируются к изменениям в структуре веб-страниц.

Предобработка данных

Собранные данные очищают от ошибок, дубликатов и нерелевантной информации. Это особенно важно при сборе с различных источников, где одни и те же товары или цены могут появляться несколько раз.

Затем данные «нормализуют» для согласованности форматов и масштабов. Например, даты и числовые значения обрабатываются таким образом, чтобы они были представлены единообразно во всей системе.

Анализ данных

На этом этапе вступают в игру алгоритмы машинного обучения. Благодаря возможности обрабатывать огромные массивы данных такие алгоритмы применяют для анализа данных и выявления тенденций ценообразования. Модели могут прогнозировать будущие изменения цен, выявлять аномалии в ценообразовании и предоставлять рекомендации по оптимальным действиям на основе собранных данных и аналитики.

Визуализация и отчётность

Ну и финальное: удобные дашборды и отчёты с результатами анализа, которые позволяют менеджерам легко интерпретировать информацию и принимать обоснованные решения по ценообразованию и ассортиментной политике.

В платформе функционирует сервис автоматического поиска, группировки и наглядного представления полезных сведений о товарах, которые интересуют клиента. Программа предназначена для оперативного мониторинга цен и других характеристик продукции по огромному массиву данных — до 3 Тб в день.

Для сбора данных мы используем собственный парсер, который позволяет имитировать человеческое поведение, обходить защитные механизмы и при этом не влиять на работу интернет-магазинов. После этого происходит автоматическое сопоставление товаров для оценки конкурентов по 12 параметрам. За качеством данных для сравнительного анализа конкурентов следит собственная статистическая экспертная система.

Для офлайн-мониторинга вместо парсера используем искусственный интеллект. Он распознаёт информацию на физических ценниках в магазинах.

Как это происходит: аудиторы получают задание выйти на конкретные точки продаж, где на месте фотографируют ценники на полках. Изображения поступают в мобильное приложение — обученная рекуррентная нейросеть извлекает нужные данные: наименование, цены, скидки — всё что есть на ценнике. Затем информация стекается в единый центр для анализа — в личный кабинет Metacommmerce.

Таким образом, платформа позволяет почти мгновенно реагировать на изменения у конкурентов или даже опережать их, проводить взвешенную товарную политику, сокращать расходы на отслеживание соответствующей информации.

Воспользуйтесь возможностями мониторинга в Metacommerce. Для этого оставьте заявку или позвоните нам по телефону 8 800 500-22-64.