Oxylabs有關構建產品價值預測器的建議

眾所周知,至少在電商領域,各家公司會持續(xù)不斷地彼此監(jiān)控,以發(fā)現(xiàn)額外創(chuàng)收的任何潛在途徑。動態(tài)定價等數(shù)據(jù)應用場景是很流行的一種競爭形式,但可能的應用場景遠不止于此。

通過擴展數(shù)據(jù)提取算法適用于動態(tài)定價的方式,可提供足夠的信息來獲得有關友商的特定產品的洞察。在存貨中引進新產品幾乎總是存在著一些風險的。不過,利用網絡抓取和數(shù)據(jù),就可以弄清楚哪些是最有前途的,從而最大限度降低風險。

動態(tài)定價系統(tǒng)

動態(tài)定價基于一種簡單的方法,即挑選一種產品,找出友商目錄中的相同產品,并監(jiān)控價格。如果友商為相應產品更改了定價,就使用自動(有時是手動)系統(tǒng)相應進行調整。

由于零售和電商客戶的行為在很大程度上由價格驅動,這種方法可用于確保相關公司總是能為商品提供最佳的價格。其他各種更復雜的實施方法也得到利用,例如衡量供需因素并相應更改價格,但最簡單的方法是一個不錯的出發(fā)點。

動態(tài)定價伴隨兩大挑戰(zhàn)。相對簡單的挑戰(zhàn)是從各種來源獲取價格。每個網站針對相同產品都有不同的布局(甚至這些布局也可能頻繁變化),因此有必要對每個網站使用專用爬蟲和解析器。

然而,相較于產品對比,獲取定價數(shù)據(jù)是相對簡單的。查找兩個完全相同的產品比看起來更難。首先,許多產品在某種意義上是相同的,但有不同的規(guī)格(例如,各種 iPhone 型號有不同的存儲容量,而名稱卻完全相同)。

此外,雖然從直觀上說,我們認為產品標題是相同的,實際卻并非如此。零售商在標題中包含的內容不僅僅是名稱,還有各種功能、規(guī)格和其他方面。因此,在不同平臺之間確定相同產品的過程并不是比較兩個標題是否相等那么簡單。

容錯空間也極小。在錯誤地識別產品之后發(fā)出定價更改,可能會讓企業(yè)損失一大筆營收。因此,產品識別必須經過精心設計,最大限度降低誤差。如果對兩個檢索的產品是否匹配稍有疑惑,就應該將其刪除。

不過,企業(yè)仍可實現(xiàn)行之有效的動態(tài)定價系統(tǒng)。一些系統(tǒng)更復雜,一些更簡單,但都具備這兩個方面:價格對比和產品識別。

這些系統(tǒng)可以擴展到一個新的領域:無庫存產品價值發(fā)現(xiàn)。

發(fā)現(xiàn)產品價值

在存貨中引進新產品伴隨著一定程度的風險。該產品可能不暢銷,創(chuàng)造的營收可能不如預期。這些情況在零售行業(yè)相當普遍,因為提前預測消費者需求是相當困難的過程。

如果相關產品在友商存貨中存在,可以通過使用類似于動態(tài)定價的系統(tǒng),提取有關其重要性的一些數(shù)據(jù)。首先,應該使用手動或自動過程來確保公司的存貨中沒有類似的產品。

然后,該產品可以添加到適合的候選項列表?？梢圆捎妙愃朴谟脛討B(tài)定價中所用的算法來監(jiān)控該產品及其關聯(lián)數(shù)據(jù)。有兩種途徑可用于預測表現(xiàn)。

一些企業(yè)將可用庫存顯示為公開數(shù)據(jù)。這些是產品表現(xiàn)的最佳指標,因為可以收集這些數(shù)據(jù),定期評估銷售情況。甚至在以抽象格式(例如,顏色或條形圖等)顯示庫存數(shù)據(jù)的情況下也可以做到這一點,不過產生的信號要弱得多,也更容易出錯。

但是,并非所有零售商都會選擇顯示剩余庫存。所以,另一個方式就是抓取評論數(shù)量及其中的更改。然而,還應該獲取有關其他產品的數(shù)據(jù),以恰當?shù)卦u估熱門程度。

如果沒有額外的數(shù)據(jù),評論數(shù)量可能毫無意義,因為我們無從得知在特定網站上什么才是“常規(guī)”。一旦確定對產品類別留下的平均評論數(shù)量的衡量方式之后,就可以對產品開展恰當?shù)脑u估。

最后,所有這些都可以針對已知的暢銷產品進行對沖。它們可以用作潛力峰值,其他所有產品都可以相應地進行衡量。

不過,值得注意的是,這些是抽象的熱門程度信號。除了可獲得準確的可用庫存數(shù)量的情況之外,這些數(shù)據(jù)只能提供一些指示,而不是行動要點。

如果發(fā)現(xiàn)了新進入友商存貨的熱門產品,就可以將風險大幅度降低。由于數(shù)據(jù)收集的成本比產品引進低得多,即使錯過也不會產生比正常情況更負面的影響。

結論

動態(tài)定價系統(tǒng)可以稍加改動,提供新穎、有意思的數(shù)據(jù),尤其是公司尚未添加到存貨中的產品的數(shù)據(jù)。如果同行業(yè)友商在引進這種產品后取得了成功,就可以收集相關數(shù)據(jù),最大限度降低風險。

在進行充分、徹底的分析后,可以發(fā)現(xiàn)該產品或服務是否值得添加。因此,網絡抓取可以大幅降低添加新產品或服務的風險。

作者:Gediminas Rickevicius,Oxylabs 全球伙伴關系部副總裁