Обзор приложения Smart Pricing

Приложение Smart Pricing использует модели машинного обучения для генерации рекомендаций по ценообразованию на основе данных. Это помогает вам находить лучшие цены на ваши товары и оптимизировать прибыль магазина. Вы можете просматривать и сразу применять рекомендации по уценке и наценке на основе данных о продажах и товарных запасах вашего магазина, либо проводить А/В-эксперименты с ценами, чтобы протестировать корректировки цен в сравнении с текущими ценами до их окончательного применения. Любые изменения цен применяете вы, поэтому вы всегда сохраняете контроль над ценами на свои товары.

На этой странице

Требования для использования приложения Smart Pricing

Функции приложения Smart Pricing имеют разные требования. В следующих разделах приведен полный список требований для каждой функции:

Разрешения роли для Smart Pricing

Для использования приложения Smart Pricing сотрудник должен иметь как минимум следующие разрешения роли:

Товары > Просмотр > Просматривать себестоимость
Товары > Создание и редактирование > Редактировать себестоимость
Товары > Создание и редактирование > Редактировать цену
Все разрешения для раздела «Каталоги»
Все разрешения для раздела «Рынки»
Разрешения для приложения Smart Pricing

Подробнее о разрешениях магазина для ролей пользователей.

Что следует учесть перед использованием приложения Smart Pricing

Перед использованием приложения Smart Pricing ознакомьтесь со следующими моментами:

Ваш магазин может получать только 1 тип советов по ценам на базе ИИ. Если у вас есть доступ к советам по ценам на базе ИИ в A/B-экспериментах с ценами, вы не можете получать советы по снижению цен и наценкам. Подробнее о различных типах советов по ценам на базе ИИ.
Приложение Smart Pricing несовместимо со сторонними приложениями для персонализации.

Что нужно учитывать при использовании советов по ценам на базе ИИ

Если вы хотите внедрить изменения цен на основе рекомендаций по ценам на базе ИИ, ознакомьтесь со следующими дополнительными нюансами:

Приложение Smart Pricing оптимизирует прибыль на уровне магазина, а не на уровне товара. Это означает, что в одном эксперименте некоторые ценовые рекомендации могут предлагать повышение цены, а другие — понижение, а не только повышение. Подробнее о перекрёстной эластичности цен.
Приложение Smart Pricing не корректирует цены на ваши товары в реальном времени для клиентов в зависимости от спроса. Вам предоставляются аналитические данные для формирования единой стабильной цены, которая будет использоваться в течение определенного времени.
Приложение Smart Pricing обычно вносит небольшие корректировки, а не вызывает резких колебаний цен.
Для каждого товара создаётся только одна ценовая подсказка. Это означает, что для товаров с вариантами по разным ценам (например, с разными ценами для вариантов малого, среднего и большого размера) создаётся только одна ценовая подсказка, которая применяется ко всем вариантам во время эксперимента. При создании эксперимента вы можете исключить эти товары.
Рекомендации по ценам не генерируются для отдельных клиентов или сегментов клиентов на основе каких-либо конкретных характеристик. Рекомендации по ценам всегда создаются для применения ко всей вашей клиентской базе, а во время эксперимента случайным образом применяются к 50% трафика.

Типы советов по ценообразованию на базе ИИ, доступные в Smart Pricing

Используя данные, основанные на рыночных тенденциях, коэффициентах конверсии товаров и истории цен на товары, Smart Pricing создает советы по ценам, которые вы можете применить для оптимизации цен на товары с целью увеличения прибыли магазина. Приложение Smart Pricing предлагает следующие типы советов по ценам:

Снижение цен и наценки: эти советы по ценам основаны на товарных запасах и продажах вашего магазина с поправкой на сезонность и тенденции. Эти советы по ценам можно применять немедленно, так как для этого не требуются A/B-эксперименты или период пробного использования. Подробнее о снижении цен и наценках.
(Ранний доступ) Рекомендации для А/В-экспериментов с ценами. Вы можете создавать эксперименты с ценами, используя рекомендации на базе ИИ, чтобы тестировать и внедрять оптимизацию цен на товары. Smart Pricing генерирует корректировки цен, а затем позволяет проводить А/В-эксперименты для проверки влияния этих корректировок в течение периода тестирования. Затем вы можете применить результаты, полученные в ходе эксперимента, чтобы выбрать лучшие цены на товары в вашем интернет-магазине.

Как создаются советы по ценам на базе ИИ

Модели Smart Pricing работают, изучая динамику спроса на товары на основе их производительности с течением времени, характеристик ваших товаров и магазина, а также более широких рыночных тенденций.

При генерации рекомендации по цене для снижения цен или наценок учитываются продажи и товарные запасы вашего магазина с поправкой на сезонность и тренды товаров. Эти типы рекомендаций по ценам обновляются еженедельно. Подробнее о том, как генерируются рекомендации по снижению цен и наценкам.

При создании совета по цене для A/B-эксперимента ключевыми точками данных являются продажи товара и коэффициенты конверсии при разных ценах с течением времени с акцентом на изменения средней цены продажи и количества проданных единиц. Метрики других товаров в вашем магазине также учитываются. Данные о бизнес-категории и отрасли важны, но в меньшей степени влияют на модель. Модель не обучается на непубличной информации о ценах, географически локализованной информации или идентифицирующих личность данных (PII) клиентов, и Smart Pricing не использует такую информацию для создания советов по ценам.

Прямого сравнения с другими брендами или товарами не проводится. Модель Smart Pricing учитывает товары из нескольких категорий, чтобы более широко изучать основные тенденции рынка.

Новые ценовые подсказки создаются ежедневно, пока не будет создан и запущен эксперимент. Для некоторых товаров ценовая подсказка может отсутствовать в зависимости от того, достаточно ли у модели информации за определённый период времени для создания полезной ценовой подсказки.

Чтобы была создана ценовая подсказка, товар должен соответствовать следующим требованиям:

Товар был создан более 30 дней назад.
Товар должен иметь достаточный объём продаж.
Цена товара ещё не является оптимальной согласно модели Smart Pricing.
Цена товара или значение себестоимости единицы товара не менялись в течение последних 30 дней.
Товар не участвовал в экспериментах в течение последних 3 месяцев.

Обработка данных и конфиденциальность в Smart Pricing

Чтобы узнать, как отдельные товары будут продаваться по разным ценам, миллионы точек данных агрегируются и анонимизируются, а затем используются в модели Smart Pricing на основе сотен факторов.

Использование вами приложения, обратная связь и результаты помогают модели со временем делать более точные прогнозы.

Shopify не использует идентифицирующие личность данные (PII) для обучения моделей машинного обучения или создания рекомендаций по ценам в приложении Smart Pricing. Все данные агрегируются и анонимизируются, чтобы гарантировать, что в наши модели не попадет конфиденциальная информация от вас, ваших клиентов или других продавцов. В наших моделях и для создания рекомендаций по ценам не используются непубличная информация о ценах, географически локализованные данные или PII клиентов.

Shopify также не передает вашу конфиденциальную, непубличную или проприетарную информацию или данные другим продавцам.

Подробнее о конфиденциальности.

Отправка обратной связи о Smart Pricing

Вы можете оставить обратную связь о своем опыте использования приложения Smart Pricing. Делиться своим мнением необязательно, но благодаря вашим отзывам приложение сможет развиваться и становиться лучше.

Шаги:

В панели администратора Shopify перейдите в раздел Приложения > Shopify Smart Pricing.
Нажмите Оставить отзыв.
В диалоговом окне Отправить отзыв кратко опишите, как Shopify может улучшить приложение Smart Pricing.
Необязательно: если вы согласны, чтобы представители Shopify связались с вами по поводу вашего отзыва, выберите Я готов(-а) обсудить свой отзыв подробнее.
Нажмите Отправить отзыв.