Τα τελευταία χρόνια το ηλεκτρονικό εμπόριο αναπτύσσεται με ταχύτατους ρυθμούς και εδραιώνεται ως ένας από τους κυρίαρχους τρόπους πραγματοποίησης εμπορικών συναλλαγών. Οι πολιτικές και στρατηγικές τιμολόγησης που θα χρησιμοποιηθούν από την επιχείρηση αποτελούν μια από τις αποφάσεις-κλειδιά για την επιβίωσή της σε αυτή την ιδιαίτερα ανταγωνιστική αγορά, την επίτευξη των στόχων της και την μεγιστοποίηση των κερδών της. Για το λόγο αυτό έχουν υλοποιηθεί διάφοροι αλγόριθμοι δυναμικής τιμολόγησης προσαρμοσμένοι στις συνεχώς μεταβαλλόμενες συνθήκες της διαδικτυακής αγοράς. Οι αλγόριθμοι αυτοί στηρίζονται στη πληθώρα των δεδομένων που έχουν στη διάθεσή τους τα ηλεκτρονικά καταστήματα σχετικά με τις συνθήκες της αγοράς, τις προτιμήσεις και τις καταναλωτικές συνήθειες των πελατών. Η αξιοποίηση των παραπάνω δεδομένων και η ενσωμάτωσή τους στις στρατηγικές δυναμικής τιμολόγησης μπορεί να δώσει ένα σημαντικό συγκριτικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην επιχείρηση. Αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας, αποτελεί η ανάπτυξη ενός συστήματος για τη δυναμική τιμολόγηση των προϊόντων ενός καταστήματος ηλεκτρονικού εμπορίου. Στη συγκεκριμένη προσέγγιση, αρχικά υλοποιείται ένα υβριδικό μοντέλο πρόβλεψης μονοδιάστατων χρονοσειρών, για την αντιμετώπιση του προβλήματος της πρόβλεψης πωλήσεων. Το προτεινόμενο μοντέλο κάνει χρήση ενός εξελιγμένου νευρωνικού δικτύου (LSTM), το οποίο έχει αποδειχθεί ότι παράγει καλύτερα αποτελέσματα από ένα παραδοσιακό νευρωνικό δίκτυο πρόσθιας τροφοδότησης. Επίσης, προτείνουμε τη χρήση ενός αλγορίθμου βελτιστοποίησης για την τιμολόγηση των προϊόντων, με στόχο την βελτίωση του ποσοστού μετατροπών και του κέρδους του καταστήματος. Εν συνεχεία, η αξιολόγηση του συστήματος γίνεται σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον αγοράς με πραγματικά και ανώνυμα δεδομένα υπό ρεαλιστικές συνθήκες.
Design and implementation of an automation mechanism to automatically develop...
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
1. “Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης”
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ
Λάγγαρης Σωτήριος
ΑΕΜ: 9160
Επιβλέποντες:
Αναπληρωτής Καθηγητής κ. Συμεωνίδης Ανδρέας
Μεταδιδακτορικός ερευνητής κ. Βαβλιάκης Κωνσταντίνος
2. Εισαγωγή
2
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Ψηφιοποίηση των αγορών και ραγδαία
ανάπτυξη του ηλεκτρονικού εμπορίου
Πληθώρα διαθέσιμων δεδομένων σχετικά με την
αγορά και τους πελάτες
Ανάγκη σχεδιασμού νέων στρατηγικών
τιμολόγησης
Στόχος η μεγιστοποίηση των κερδών
3. Σκοπός διπλωματικής εργασίας
3
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Ανάπτυξη συστήματος δυναμικής
τιμολόγησης προϊόντων.
Εξέταση της απόδοσης με πραγματικά
και ανώνυμα δεδομένα.
Διενέργεια πειραμάτων σύγκρισης με
άλλους αλγορίθμους και διαφορετικές
μεθοδολογίες τιμολόγησης.
4. Γνώσεις που αποκτήθηκαν
4
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
1. Αλγόριθμοι τιμολόγησης και μοντέλα πρόβλεψης.
2. Τεχνικές ανάλυσης και επεξεργασίας δεδομένων.
3. Υλοποίηση προσομοιώσεων αγοράς με διαφορετικές
παραμέτρους.
4. Γνώσεις προγραμματισμού σε Python και εξοικείωση με
πολλές βιβλιοθήκες της
5. Προτεινόμενο σύστημα
5
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
1. Δημιουργία ενός υβριδικού μοντέλου πρόβλεψης
μονοδιάστατων χρονοσειρών
2. Χρήση ενός αλγορίθμου βελτιστοποίησης για την
τιμολόγηση των προϊόντων
3. Αξιολόγηση του συστήματος
σε ένα προσομοιωμένο
περιβάλλον υπό
ρεαλιστικές συνθήκες
6. Πρόβλεψη Πωλήσεων
6
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Χρονοσειρά
ETS Αφαιρέτης
Κατάλοιπα
LSTM
Συνδυασμός
Αποτελεσμάτων
Τελική Πρόβλεψη
• Υβριδικό μοντέλο πρόβλεψης
μονοδιάστατων χρονοσειρών
• Σύνολο δεδομένων εισόδου οι
μηνιαίες πωλήσεις
• Εκπαίδευση με το ιστορικό 8
τελευταίων ετών
7. Μοντέλο ETS
7
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Περιέχει τόσο γραμμικά όσο και μη γραμμικά μοντέλα
Παράμετροι ETS:
a) Προσθήκη Εποχικότητας (Seasonality)
b) Προσθήκη Τάσης (Trend)
Δημιουργία προβλέψεων C^𝑡
1
10. Αλγόριθμος Newton-Raphson
10
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Στοχεύει να βρει τα ολικά μέγιστα/ελάχιστα της f, μέσα από την
επανάληψη της μεθόδου
Πολυπλοκότητα O(Ν2)
Παράγει την Increment_Opt_Price για τον βέλτιστο συντελεστή
κέρδους
Products Average
Price
Cost Average
Profit
Average
units sold
Incremental
Acquisition
Product 1 95 92 2.8 0.6 0.0032300
Product 2 37 27 10.0 0.8 0.0010600
Product 3 34 26 8.5 0.6 0.0032800
Product 4 32 30 2.8 0.7 0.0000000
Product 5 62 45 16.0 1.0 0.0007900
11. Προσομοίωση Αγοράς
11
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
• Προσπάθεια προσομοίωσης των συνθηκών μιας πραγματικής
αγοράς σε ένα εικονικό περιβάλλον
• Η προσομοιωμένη αγορά αποτελείται από 7 καταστήματα, 2.000
προϊόντα και 1.000 πελάτες
• 𝑆ℎ𝑜𝑝: 𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 = 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒 + 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒 ∗ (𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝐶𝑜𝑒𝑓𝑓)
12. Καταναλωτές
12
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
• Willingness to Pay (Wtp): το υψηλότερο χρηματικό ποσό που θα
ήθελε να πληρώσει ο καταναλωτής για ένα προϊόν
• Για κάθε πείραμα θα υπάρχουν 4 κανονικές κατανομές για τις
Wtp των καταναλωτών γύρω από το 85, 95, 100 και 115% της
τιμής αναφοράς αντίστοιχα
• Αυτές είναι κανονικές κατανομές γύρω από ένα ποσοστό της
μέσης τιμής της αγοράς:
wtpAverage = (ποσοστό) * referencePrice
13. Μετρικές Αξιολόγησης
13
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Για κάθε κατάστημα υπολογίζονται:
1. Συνολικός Τζίρος
2. Αριθμός Πωλήσεων
3. Ρυθμός Μετατροπών
4. Μικτό Κέρδος
5. Ποσοστό Μικτού Κέρδους
Α) Μικτό Κέρδος = Συνολικά Έσοδα – Κόστος παραγωγής
αγαθών
Β) Ποσοστό Μικτού Κέρδους =
Μικ𝜏ό Κέρδος
Συνολικός Τζίρος
× 100%
14. Αποτελέσματα 1/3
14
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Αναγνωριστικό Πείραμα, ανταγωνιστές με σταθερή στρατηγική
τιμολόγησης με κατασκευασμένα δεδομένα.
Μικτά Κέρδη αυξημένα
κατά 4,06% σε σχέση με
το δεύτερο κατάστημα
Καλύτερο Profit Margin
από όλους τα υπόλοιπα
καταστήματα
Καταστήματα Στρατηγικές Τιμολόγησης
Shop 0 Προτεινόμενη στρατηγική
Shop 1 = (+0,20) * referencePrice
Shop 2 = (+0,10) * referencePrice
Shop 3 = (+0,05) * referencePrice
Shop 4 = referencePrice
Shop 5 = (-0,05) * referencePrice
Shop 6 = (-0,1) * referencePrice
15. Σύγκριση Αλγορίθμων
15
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Αλγόριθμος Particle Swarm Optimization (PSO):
1. Εμπνευσμένος από τη φύση
2. Οι λύσεις αναπαριστούν σωματίδια στο χώρο
3. Χρειάζεται μόνο την αντικειμενική συνάρτηση
16. Αποτελέσματα 2/3
16
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Αλλαγή της στρατηγικής του ‘Καταστήματος 1’ στην
προτεινόμενη στρατηγική με PSO αντί του Newton-Raphson με
ανώνυμα δεδομένα από www.pharm24.gr
Καλύτερη απόδοση και
στις δύο μετρικές από την
προτεινόμενη στρατηγική
Το ‘Κατάστημα 1’ είναι με
βάση τα συνολικά κέρδη
το 2ο καλύτερο
1,607,825
1,540,980 1,515,071
1374004
1280936
1232620
1122432
Shop 0 Shop 1 Shop 6 Shop 3 Shop 5 Shop 4 Shop 2
Gross Profits
17. Σύγκριση Μεθοδολογιών
17
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Προδιαγραφές
πειράματος:
Κατάστημα 1:
Προτεινόμενη
στρατηγική δυναμικής
τιμολόγησης
Κατάστημα 2:
Δυναμική τιμολόγηση
μέσω συστήματος με
νευρωνικό δίκτυο
back-propagation
Κατάστημα 3:
Σταθερή τιμολόγηση
+0.1 σε σχέση με την
τιμή αναφοράς
3 καταστήματα
2000 προϊόντα από την βάση δεδομένων του
www.pharm24.gr
1000 πελάτες
επισκέπτονται τα καταστήματα με τυχαία σειρά
18. Αποτελέσματα 3/3
18
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
0
500,000
1,000,000
1,500,000
2,000,000
2,500,000
Μέση Wtp στο 0,85 Μέση Wtp στο 0,95 Μέση Wtp στο 1,05 Μέση Wtp στο 1,15
Σύγκριση Gross Profits των καταστημάτων
Κατάστημα 1 Κατάστημα 2 Κατάστημα 3
Καταστήματα Μέσο Ποσοστό Μικτού Κέρδους
1 26,45 %
2 24,53 %
3 22,42 %
19. Συμπεράσματα
19
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Υψηλότερα κέρδη με δυναμική στρατηγική τιμολόγησης
Ο Newton-Raphson παρουσίασε καλύτερα αποτελέσματα από
τον PSO στη συγκεκριμένη μεθοδολογία
Η προτεινόμενη μεθοδολογία αν και απλή παρουσιάζει πολύ
υποσχόμενα αποτελέσματα
20. Μελλοντική Εργασία
20
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
Χρήση κάποιων χαρακτηριστικών στην είσοδο του LSTM
Σύγκριση του Newton-Raphson και με άλλους αλγόριθμους
βελτιστοποίησης
Σύγκριση της συνολικής μεθοδολογίας με εναλλακτικά
συστήματα τιμολόγησης πέραν της στρατηγικής με το back-
propagation νευρωνικό δίκτυο
21. Ευχαριστίες
Ευχαριστώ θερμά:
• Τον Αναπληρωτή Καθηγητή Ανδρέα Συμεωνίδη
• Τον Μεταδιδακτορικό Ερευνητή Κωνσταντίνο Βαβλιάκη
21
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022
22. Ευχαριστώ για την προσοχή σας!
Ερωτήσεις;
22
Βελτίωση του ρυθμού μετατροπής ηλεκτρονικών
καταστημάτων με τεχνικές δυναμικής τιμολόγησης
Μάρτιος 2022