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摘要：使用机器学习的零售价格优化涉及应用算法来分析数据并确定零售产品的最佳定价策略。本摘要总结了此类应用程序的关键概念和目标：零售商面临着设定价格的挑战，即在动态市场中保持最大收入和利润，同时保持竞争力。传统的定价策略通常在适应快速变化的消费者行为和市场状况方面缺乏。机器学习（ML）通过利用大量数据来预测消费者需求，预测市场趋势并相应地优化价格来提供强大的解决方案。本文探讨了零售价优化中使用的各种ML技术，重点是将其应用于历史销售数据，竞争对手定价，经济指标和其他相关因素。算法，例如回归模型，决策树，神经网络和强化学习，以发现影响定价决策的数据中的复杂模式和关系的能力。挑战（例如数据质量，模型可解释性和可伸缩性）以及在实际 - 世界零售环境中实施的实际考虑。ML驱动价格优化的好处包括提高盈利能力，通过竞争价格提高客户满意度，并提高敏捷性，以响应市场动态。案例研究和示例说明了ML在零售定价中的成功实施，展示了企业如何在收入和运营效率方面取得重大提高。I.最后，讨论了该领域的未来方向和新兴趋势，强调了使用机器学习对零售价格优化的进一步创新和研究的机会。简介以一种最大化利润和避免阻止客户购买的方式优化价格一直是零售商的挑战。为了管理价格优化，零售商通常使用了基于规则的传统方法。这些方法涉及对客户和市场数据的手动分析，然后定价经理然后使用简单的数学模型（例如线性回归）来计算价格变化将如何影响利润率以及客户愿意付款的意愿。基于此分析，他们定义了确定价格设定逻辑的价格规则。然后将这些定价规则存储在价格优化工具中，并用作自动调整价格的基础。必须定期检查和监视它们（例如进行AB测试），以确保它们与当前的市场条件保持一致，并且表现最佳。此过程使公司花费大量时间和精力来有效地管理。更糟糕的是，许多公司没有良好的监控过程。近年来，这些传统的价格优化方法已受到市场爆炸和总体数字化的进一步影响。这导致零售商必须抗衡的消费者和销售量的数量大大增加。这项技术的关键是机器学习。II。II。现在可用的大量数据使零售商越来越具有挑战性地对其进行正确，连续评估。总体而言，公司目前竞争的市场状况变得越来越复杂。因此，传统的价格优化方法不再能够充分帮助零售商设定价格。但是，价格优化技术有了新的进步，使零售商可以利用其数据的全部潜力，同时轻松有效地设定价格，从而最大程度地利用其利润。文献根据各种情况和需求调查商品和服务的价格变化。另一个重要的问题是如何更改这些价格以及如何找到其更改的模式。在
使用机器学习优化零售价
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