Ритейл и eCommerce

Cloud Dataprep от Trifacta – инструмент для оптимизации ценообразования

~ 4 мин

Полностью управляемый сервис использует технологию Trifacta на основе машинного обучения. Он позволяет получать доступ, стандартизировать и унифицировать необходимые источники данных, и ускоряет процесс подготовки данных на 90%

Cloud-Dataprep-ot-Trifacta

Согласно исследованию Bain & Company, 85% компаний, работающих в сегменте B2B имеют значительные возможности для улучшения ценообразования. Harvard Business Review продемонстрировал, что повышение цены всего на 1% приводит к увеличению прибыли на 7-11%, и с тех пор исследование многократно тиражировалось.

Ключ к оптимизации ценообразования – это данные. Традиционно компании закрепляли свою стратегию ценообразования, выбирая несколько соответствующих потоков данных для создания фиксированной цены. Однако современные организации все чаще включают все больше и больше элементов в модель ценообразования, которая является динамической, а не фиксированной. Поскольку ценообразование становится центральным рычагом дифференциации, организациям необходимо иметь возможность реагировать на рыночные изменения быстрее, чем когда-либо, что означает оптимизацию для непрерывного принятия решений (таких как прейскурантная цена или рекламные акции) в зависимости от контекста (например, локализация или особый случай) для выполнения нескольких бизнес-задач (таких как рост чистой выручки или перекрестные продажи).

Вместе с партнером TheTopLineLab компания Trifacta составили технический документ о том, как создать надежные методы обработки данных для оптимизации ценообразования. Модель динамического ценообразования может существенно изменить чистую прибыль организации. Но она также может испытать на прочность их архитектуру данных и методы управления данными. При использовании большого количества потоков данных организации сталкиваются с повторяющимися проблемами «доверия» из-за недостаточного качества данных, плохого управления ими в разных географических регионах или бизнес-подразделениях, а также чрезвычайно долгого и неэффективного развертывания.

Одним из первых шагов к решению этих проблем является разработка модели общих данных (CDM). Наличие централизованной модели для всех необходимых данных важно для обеспечения того, чтобы у пользователей был единый источник достоверной информации. CDM определяет стандарты для ключевых компонентов, влияющих на оптимизацию ценообразования, включая транзакции, продукты, цены и клиентов. Оттуда стандарты внедряются через смешанный поток данных и обслуживают нижележащие системы для использования данных о ценах (бизнес-приложения, информационные панели, микросервисы и т. д.) с одной однородной моделью данных. CDM также предлагает последовательный способ для различных команд, участвующих в инициативе, для лучшего сотрудничества, используя общий язык. Конечно, CDM должна работать в сочетании с современной средой данных, такой как Google Cloud. В частности, Google Cloud предоставляет основные преимущества для оптимизации ценообразования, включая комплексную аналитику, гибкость и масштабируемость, а также самоуправляемое самообслуживание.

Cloud Dataprep от Trifacta для оптимизации цен

Наличие общей модели данных и современной среды данных являются важными основополагающими компонентами. Но истинная проверка эффективности оптимизации ценообразования будет измеряться в том, как быстро пользователи смогут предпринять какие-либо действия с этими данными. Другими словами, насколько легко пользователи могут подготовить данные, что является первым и наиболее важным шагом в анализе данных? 

Подготовка данных, которые могут включать в себя все: от адресации нулевых значений до стандартизации несоответствующих данных до разделения или объединения столбцов – это трудоемкий процесс, требующий большого внимания к деталям и, зачастую, большого количества технических навыков. Это может занять до 80% всего процесса аналитики. Но в целом это стоит потраченного дополнительного времени – правильно подготовленные данные могут иметь значение между ошибочным и точным окончательным анализом. 

Ответом Google Cloud на проблему подготовки данных является Cloud Dataprep от Trifacta, полностью управляемый сервис, который использует технологию Trifacta и позволяет пользователям получать доступ, стандартизировать и унифицировать необходимые источники данных. Его движок, управляемый машинным обучением, и визуальный интерфейс ускоряют общий процесс подготовки данных на 90%. 

Некоторые из важнейших шагов, необходимых для использования Cloud Dataprep от Trifacta: 

  1. Оценка источников данных: после получения данных, необходимых для оптимизации ценообразования, необходимо оценить их содержимое. В каждой исходной системе будет свой способ описания и хранения данных. Каждая исходная система также будет иметь разный уровень точности. На этом первом этапе создание реестра имеет важное значение, чтобы получить четкое представление о качестве каждого источника, которое позже будет информировать о том, как их следует очищать и стандартизировать.
  1. Стандартизация данных: после определения исходных систем и оценки качества их данных следующим шагом будет фактическое решение проблем с качеством данных для достижения точности, целостности, согласованности и полноты. В итоге данные будут нормализованы и сопоставлены с соответствующим классом данных CDM.
  1. Объединение в единую структуру: объединение этих данных в единую структуру состоит из объединения всех отдельных классов данных CDM с атрибутами из каждого отдельного класса на самом тонком уровне детализации. Это важный шаг, потому что он создает один источник надежных данных для всей работы по оптимизации ценообразования.
  1. Предоставление аналитики и машинного обучения/искусственного интеллекта: как только данные будут чистыми и готовыми к анализу, аналитики могут приступить к выполнению сценариев использования и сценариев, которые исследуют влияние изменений цен. Именно на этом этапе организация начнет видеть кардинальные изменения в своей прибыли.
Обращайтесь к нам, чтобы внедрить такое решение в своей компании
Департамент корпоративных решений

    ;