Назад к списку

Система для динамического ценообразования

Подробнее

Прогноз оптимальных цен на основе исторических данных.

Заказчиком проекта был владелец интернет магазина, который хотел увеличить прибыль своего бизнеса за счет интеллектуального формирования цен на товары.
В качестве решения нами был реализован алгоритм для предсказания оптимальных цен на товары в интернет магазине. За основу взяли данные о продажах подобных товаров в этом магазине ранее, данные о себестоимости товаров и данных о продажах конкурентов за аналогичный период.
С помощью метода обучения с подкреплением (reinforcement learning) Q-learning программа подбирает оптимальную стратегию для увеличения или снижения цены в зависимости от отклика пользователей. На основе требований заказчика были отобраны необходимые входные данные и откалиброваны настройки системы, подобраны метрики для оптимизации, модель была успешно реализована и протестирована.

Функциональность:

  • возможность выбрать из базы товаров, которые должны участвовать в предсказании цен
  • возможность переобучения системы при поступлении новых данных
  • возможность настройки автоматического переобучения.
Dynamic Pricing_RUS.png
Сервисы