[Tweet «¿Cuáles son las ventajas del uso de #InteligenciaArtificial para tu empresa?»]

Big Data y pricing. Monitorización de precios, modelización y gestión.

Una de las principales razones por las cuales los consumidores suelen hacer sus compras en el mundo online es la de beneficiarse de precios más ajustados que en los establecimientos físicos. Este hecho nos hace platearnos que, disponer de una herramienta de gestión y control de precios en Internet sea una tarea esencial para poder tomar decisiones en las estrategias de fijación de precios online.

Con una plataforma para la monitorización de precios se puede reducir la incertidumbre en la toma de decisiones en torno a una estrategia de pricing. Existen herramientas como netPrice que recolecta una gran cantidad de precios e información sobre productos y servicios, tanto internos como de la competencia (big data)  para un posterior análisis de sus fluctuaciones gracias a sus modelos de inteligencia artificial. Esto facilita que se entienda mejor el mercado y permita anticiparnos a la demanda, gracias a alertas tanto de oportunidades como amenazas en relación a los precios de nuestros productos/servicios.

[Tweet «Sácale provecho al #BigData con la plataforma NetPrice de ITELLIGENT «]

MONITORIZACIÓN MASIVA DE PRECIOS Y DETECCIÓN DE OPORTUNIDADES Y AMENAZAS

¿Por qué extraer precios? La extracciones masivas de precios (en algunos casos más de 150 millones de precios al mes) y su modelado para detectar aquellas amenazas y/o oportunidades, debe requerir la atención de cualquier empresa. Esta monitorización de precios permite centrar el esfuerzo solo en aquellos precios (propios y de la competencia) que realmente puedan tener un impacto en la cuenta de resultados de la empresa.

BUSCADORES DE PRECIOS

En aquellos sectores con fuerte dependencia de buscadores de precios (ej. seguros), la monitorización masiva de precios, propios y de la competencia en estos buscadores, mediante la creación de modelos matemáticos descriptivos y predictivos, permiten que una empresa pueda adelantarse a la competencia obteniendo una ventaja diferencial gracias al conocimiento que esta modelización les aporta.

Una herramienta como Netprice facilita al departamento comercial establecer políticas de precios en base a técnicas de Revenue o Yield Management, o lo que es lo mismo, optimizar su gestión de precios en función de la demanda y la disponibilidad de artículos. Es fundamental la optimización del precio del producto/servicio para lograr maximizar los ingresos. Tener a disposición una plataforma con estas características se ha convertido en un elemento necesario e indispensable para la obtención de un control total de la gestión de grandes volúmenes de precios en Internet.

GEOMARKETING: localizaciones óptimas y segmentación inteligente de consumidores.

Una de las ventajas del análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos es la posibilidad de realizar estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing llevadas a cabo por las empresas.

El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información –grandes datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.

[Tweet «¿Cómo sacarle provecho al #BigData a través de un Sistema de Información Geográfica? #geomarketing»]

MODELOS DE VENTA

Un ejemplo pueden ser proyectos de distintos sectores cuyo objetivo sea crear modelos geoespaciales avanzados que permitan predecir cómo influyen determinados elementos (competencia, polos de atracción, demografía, horarios…) en la facturación de los comercios con vistas a detectar potenciales áreas de mejora.

El resultado de estos modelos se puede visualizar sobre un sistema de información geográfica, como como ser netgeomarketing de ITELLIGENT, de forma que permita a la empresa poder iterar con el modelo y ver los resultados de una forma muy visual.

FRANQUICIAS

Otro ejemplo podemos verlo en aquellos proyectos en los que el objetivo es la detección de ubicaciones óptimas para el establecimiento de una franquicia. En ITELLIGENT se ha desarrollado una metodología propia y algunas herramientas de soporte a la decisión sobre sistemas de información geográfica que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la ubicación óptima de sus franquicias

¿Para qué sirve una plataforma de geomarketing?

• Tomar decisiones de negocio en función de la localización de su mercado en un área geográfica
• Planificar la estrategia de expansión, optimizar una red comercial, de punto de venta o red de distribución.
• Determinar zonas de influencia y cobertura geográfica.
• Evaluar perfiles de población (targets o clientes)
• Descubrir dónde y cómo llegar a tus clientes para llevar a cabo acciones de marketing.
• Averiguar puntos calientes de ventas (hot ubiety)
• Detectar y evaluar dónde se encuentra la competencia así como calcular su cobertura y área de influencia.

¿Crees que ha llegado el momento de dar el paso? Démoslo juntos. ¡Contacta con nosotros!

La entrada Cómo sacarle partido a la Inteligencia Artificial a través de herramientas diseñadas para ello se publicó primero en ITELLIGENT.

• Si eres propietario de una web de venta online y tu objetivo es garantizar que los productos de tu web sean competitivos frente a otras webs, netRetail es tu solución inteligente para monitorizar los precios de tu web frente a webs competidoras.
• Si eres fabricante de producto y necesitas averiguar el posicionamiento de tu producto frente a la competencia, netRetail es tu solución más inteligente para la monitorización de tus precios frente a los precios de tu competencia.

[Tweet «¿Conoces netRetail de @ITelligent_it? Descubre qué puedes hacer con esta plataforma de datos para la monitorización de precios basado en #InteligenciaArtificial»]

¿Cómo funciona netRetail?

¿Qué puedes hacer con netRetail?

EXTRACCIÓN INTELIGENTE DE LOS PRECIOS PROPIOS Y PRECIOS DE LA COMPETENCIA.

netRetail posee un sistema inteligente de extracción de precios. Gracias a este sistema podemos ofrecer nuestra plataforma a un coste muy competitivo.

MATCHING INTELIGENTE, MISMO PRODUCTO EN WEBS DIFERENTES DE FORMA SENCILLA.

Si tu proyecto posee un mismo producto en diferentes webs sin disponer de elementos para su enlace (ej. sin EAN), no pasa nada, netRetail posee una herramienta de matching inteligente que te permitirá realizar el matching sin un gran esfuerzo.

DETECCIÓN DE OPORTUNIDADES Y AMENAZAS EN TU ESTRATEGIA DE PRECIOS.

Gracias a nuestros modelos de Inteligencia Artificial y Big Data podemos detectar oportunidades en los precios que puedes aprovechar y/o amenazas que puedes evitar. Además, esta detección está adaptada a tu modelo de negocio y a tu estrategia de precios.

TE AYUDAMOS A PRIORIZAR/ORDENAR TU TRABAJO. LO MÁS IMPORTANTE, PRIMERO.

netRetail está diseñado para minimizar el tiempo que debes dedicar a la gestión profesional de tus precios. Ordenamos las oportunidades y amenazas de forma que sea cual sea tu tiempo de dedicación, siempre actúes primero sobre aquellos precios que más retorno te ofrecen.

[Tweet «Con netRetail, detecta oportunidades y amenazas en tus precios frente a la competencia sin esfuerzo, gracias a la #InteligenciaArtificial de @ITelligent_IT»]

ALERTAS INTELIGENTES: LA TRANQUILIDAD DE NUNCA PERDERSE LO RELEVANTE.

Con netRetail tendrás un sistema de alertas inteligentes para que recibas todas las oportunidades y amenazas relevantes, para que tengas el control sobre tu pricing estés donde estés. ¡Pero no te preocupes! Nuestro sistema inteligente evitará inundarte con alertas que no sean importantes.

CON NETRETAIL, SIEMPRE TENDRÁS EL CONTROL YA QUE TÚ DECIDES QUÉ AUTOMATIZAR.

Aunque nuestro sistema automatiza muchos procesos, siempre tendrás la última palabra. Tú decides qué automatizar. netRetail, además de Inteligencia Artificial, dispone de un sistema clásico de reglas que también podrás utilizar.

INTEGRACIÓN CON TU ECOMMERCE (PRESTASHOP, MAGENTO, WOOCOMMERCE,…).

Puedes decidir si integrar netRetail con tu plataforma e-commerce (Pretashop, Magento, Woocommerce,…) para que tus decisiones en el pricing sean volcadas de forma automática.

EXTRACCIÓN DE PRECIOS EN ALTA FRECUENCIA ADAPTADO A TUS NECESIDADES.

Por defecto, netRetail extrae los precios una vez al día. Si tu proyecto requiere una mayor frecuencia de extracción, ¡no te preocupes, nuestro sistema puede hacerlo!

¿Te interesa netRetail? Escríbemos

La entrada netRetail: plataforma de datos para la monitorización de precios basado en Inteligencia Artificial se publicó primero en ITELLIGENT.

En este seminario online, os presentamos y realizamos una demostración nuestra herramienta netPrice y netRetail, plataformas para la monitorizacion de precios propios y de la competencia. De esta forma descubriréis la gran variedad de posibilidades que posee netPrice y su versión para empresas retail así como las innovadoras funcionalidades basadas que en IA posee para optimizar tu trabajo diario. Algunas de estas funcionalidades son:

• Detección de oportunidades y amenazas en tu estrategia de precios.
• Automatización de procesos
• Notificaciones y alerta inteligentes
• Integración con tu e-commerce
• Product Matching inteligente

Si estás interesado en asistir, envíanos un mail a info@itelligent.es con los siguientes datos y le enviaremos un enlace con la invitación 30 minutos antes de su comienzo:

Nombre, apellidos

Empresa

Mail

Teléfono

Asunto: «Webinar IA pricing»

#MeQuedoEnCasa

[Tweet «¡Apúntate! Webinar gratuito: #InteligenciaArtificial al servicio de optimización y monitorizacion de precios»]

La entrada Webinar: «Inteligencia Artificial al servicio de la optimización y monitorización de precios» se publicó primero en ITELLIGENT.

Existen diversos portales webs enfocados a la comparación de precios para obtener las mejores ofertas en un determinado producto como la contratación de seguros de coche. Estos comparadores de precios están enfocados al cliente pero… ¿y si somos una tienda online y queremos comparar los precios de los productos de la competencia con los nuestros? ¿Cómo podemos abordarlo?

[Tweet «Descubre cómo la #InteligenciaArtificial y #MachineLearning nos permiten resolver problemas de Product Matching»]

Antes de profundizar, un breve aspecto a tener en cuenta: el naming y descripción de los productos no poseen un formato estándar. Cada tienda online incluye estos datos (marca, titulo y descripción del producto) en su web de diferente forma para un mismo producto. Asimismo, las imágenes que se muestran del producto tampoco son estandarizadas y pueden aparecer con diferente perspectiva, color, claridad, etc. Evidentemente, sí existen identificadores generalizados para algunos productos como son las pulgadas de un televisor, pero es posible que según el portal de venta online no lo mencionen, lo incluyan en el titulo del producto o lo incluyan en la descripción.

Por tanto, una persona de forma manual puede visitar diferentes tiendas online y verificar que éstas coinciden con los mismos productos. No obstante,  el problema surge cuando no es viable realizar esta labor de forma manual porque el coste sería muy elevado. Es aquí donde entra en juego la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para automatizar el proceso de Product Matching.

¡La Inteligencia Artificial y Machine Learning al rescate!

Inicialmente, en las soluciones de machine learning para la coincidencia de productos, el proveedor de soluciones tiene que construir primero una base de datos de miles de millones de productos. Esto se hace mediante la recopilación de información a través de rastreos web y feeds (crawlers).

[Tweet «¡La Inteligencia Artificial y Machine Learning al rescate! Cómo optimizar y automatizar el proceso de Product Martching»]

Una vez se tiene la base de datos, se realiza el proceso de Product Matching. Un producto puede identificarse utilizando su título, su descripción, imágenes y lista de atributos o especificaciones. En muchos casos, el título del producto en sí mismo proporcionará mucha información y el sistema tiene que aprender a ordenar el nombre del producto (por ejemplo, el modelo de marca) de los atributos (pulgadas, resolución, etc. Toda esta información debe extraerse, clasificarse y colocarse en las categorías apropiadas: modelo de televisor, versión, resolución, etc.

Para cada comparación, el sistema pasa por muchos pasos y verificaciones. Se busca un número de identificación único, una prueba de similitudes de palabras clave, normalización de marca y coincidencia (por ejemplo, LG es lo mismo que Life´s Good), normalización de atributo y coincidencia (32″es lo mismo que 32 pulgadas, 32 pulg. , 32 pulgadas), coincidencia de imágenes, etc.

Figura 1. Ejemplo de Televisor LG en dos portales webs diferentes y cuyo título y descripción no aparecen estandarizados.

Todo esto es un proceso complicado, y existen diferentes soluciones Product Matching que se pueden emplear con diferentes técnicas pero la ventaja es que las redes neuronales y los sistemas de Product Matching aprenden con el tiempo, incluso de sus errores, y así mejoran con cada uso.

Por otro lado, el procesamiento de las imágenes de productos puede proporcionarnos información relevante que no aparece reflejado en el titulo y/o descripción del producto. En la figura 2, podemos ver cómo detectar un mismo producto (ej. Nata Pascual) en dos supermercados diferentes (supermercado A, supermercado B). En el supermercado B tenemos dos productos de Nata Pascual y queremos ver cuál de los dos hace «match» con el supermercado A. Si atendemos únicamente a las taxonomías de la descripción, ambos productos del supermercado B coinciden, en parte, con la descripción del proudcto del supermercado A. Sin embargo, ayudándonos de la imagen en lugar de la descripción se detecta cual de los dos productos del supermercado B coincide con el del supermercado A. Detectar este tipo de “anomalías” es bastante complicado, sin embargo, la herramienta netPrecie de ITELLIGENT a través de técnicas de Deep Learning detecta este tipo de diferencias en imágenes para aportar una mayor optimización al sistema de Product Matching.

Figura 2. Ejemplo de Product Matching a través del procesamiento imágenes con técnica de Deep Learning (netPrice)

El sistema automatizado de Product Matching desarrollado por ITELLIGENT se llama netPrice. Esta herramienta de monitorización de precios permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia a través de técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para asegurar la correcta analítica de precios. ¿Quieres saber más sobre nuestra herramienta? ¿Deseas tener una demo de netPrice?

¡Escríbenos!

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La entrada Machine Learning & AI para optimizar y automatizar el proceso de Product Matching se publicó primero en ITELLIGENT.

Big Data e Inteligencia Artificial  al servicio de la Optimización y la Gestión de Precios. Así es Netprice de  ITELLIGENT,  una plataforma pionera en España para la monitorización, modelización y gestión de precios tanto propios como de la competencia. Se trata de una plataforma de Big Data para la gestión de millones de precios, desde catálogos de productos hasta buscadores complejos. Esta plataforma ha sido desarrollada en España por expertos en modelización de precios con analíticas avanzadas para que rentabilice tu esfuerzo.

[Tweet «#netPrice Plataforma Big Data para la gestión de millones de precios»]

NETPRICE se compone de los siguientes módulos:

1. Oportunidades vs Amenazas. Optimiza tu estrategia de precios gracias a la detección de oportunidades y alertas de amenazas en base a los de tu competencia.
2. Ajuste automático de precios. Ajuste automático de precios en sistemas ERP o ecommerce con posibilidad de supervisión previo o definición de reglas.
3. Alertas inteligentes. Nuestras Alertas Inteligentes permiten que solo recibas aquello que es relevante para ti. Evitando la saturación  de mensajes intrascendentes.
4. Optimización en buscadores. Basado en la ofuscación de precios y el posicionamiento en buscadores, detección de patrones de fijación de precios de la competencia para establecer estrategias.
5. SIG o Sistema de información geográfica. Visualización sobre mapas y posibilidad de representar distintas capas: recursos de interés, geodemografia, sociodemografia,…
6. Informes. Servicio de informes automáticos o realizado por expertos que analizarán aquello que necesites.
7. Revenue Management. Gestión de la estrategia de precios en base a la demanda de su catálogo de productos/servicios para rentabilizar sus ventas.
8. Mapping. Sistema automatizado de Product Matching, permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia para realizar una correcta analítica de precios.
9. Exportar datos. Servicio que permite exportar datos masivos en diversos formatos: CSV, Excel, …

[Tweet «La plataforma de monitorización de precios más avanzada que cubre todas tus necesidades»]

¿Qué te ofrece NETPRICE?

CENTRADO EN LO REALMENTE RELEVANTE. ¿Pierdes oportunidades porque te falta tiempo para analizar tus precios? NETPRICE permite detectar las oportunidades y las amenazas que te merecen la pena gestionar, centrando tu esfuerzo en lo realmente relevante.

ANALÍTICA AVANZADA PARA QUE RENTABILICES TU ESFUERZO. ¿Se te escapan oportunidades en la gestión de tus precios? Gracias  a la analítica avanzada de NETPRICE (Revenue Management, análisis predictivos…) podrás rentabilizar al máximo tu política de pricing.

DESARROLLOS A MEDIDA. ¿Necesitas algún desarrollo adicional sobre nuestra plataforma? Desarrollamos para ti aquello que necesites a precios muy razonables.

[Tweet «¿Se te escapan oportunidades en la gestión de tus precios? Aprovéchate de la analítica avanzada de #netPrice»]

ALTA VELOCIDAD DE CARGA. ¿Cansado de esperar que tu herramienta muestre los datos? Con NETPRICE obtendrás acceso a tus datos en un abrir y cerrar de ojos.

INTEGRACIÓN CON TU SISTEMA. ¿Te ves saltando de una herramienta a otra para finalizar tu trabajo? ¡No desesperes más! Utiliza NETPRICE, lo integra todo en una única plataforma permitiendo integrarla con tu ERP o plataforma de e-commerce.

EXCELENCIA EN LA ATENCIÓN AL CLIENTE. ¿Cansado de esperar a que te atiendan o de hablar con un chatbot? Con ITELLIGENT no tendrás que esperar, tendrás acceso directo a nuestro equipo y además estamos en España.

EXPERIENCIA EN EL SECTOR. No estas ante una start up, somos una empresa pionera en España con más de diez años de experiencia en el mercado con un equipo de profesionales a tu servicio.

La entrada Big Data e Inteligencia Artificial al servicio de la Optimización y la Gestión de Precios se publicó primero en ITELLIGENT.

Es por ello que en este post, queremos exponer qué tipo de ventajas ofrece el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial a través de herramientas diseñadas para ello. Es decir, mostrar cómo la estructuración de grandes volúmenes de datos junto a técnicas de inteligencia artificial pueden ofrecer información útil para cualquier tipo de negocio.

[Tweet «¿Cuáles son las ventajas del uso de #BigData e Inteligencia Artificial para tu empresa?»]

Big Data y pricing. Monitorización de precios, modelización y gestión.

Una de las principales razones por las cuales los consumidores suelen hacer sus compras en el mundo online es la de beneficiarse de precios más ajustados que en los establecimientos físicos. Este hecho nos hace platearnos que, disponer de una herramienta de gestión y control de precios en Internet sea una tarea esencial para poder tomar decisiones en las estrategias de fijación de precios online.

Un ejemplo de plataforma big data enfocada al pricing es NetPrice de ITELLIGENT. Con esta herramienta se puede reducir la incertidumbre en la toma de decisiones en torno a una estrategia de precios. La herramienta recolecta una gran cantidad de precios e información sobre productos y servicios, tanto internos como de la competencia, para un posterior análisis de sus fluctuaciones. Esto facilita que se entienda mejor el mercado y permita anticiparnos a la demanda.

[Tweet «Sácale provecho al #BigData con la plataforma NetPrice de ITELLIGENT «]

MONITORIZACIÓN MASIVA DE PRECIOS Y DETECCIÓN DE OPORTUNIDADES Y AMENAZAS

¿Por qué extraer precios? La extracciones masivas de precios (en algunos casos más de 150 millones de precios al mes) y su modelado para detectar aquellas amenazas y/o oportunidades,  debe requerir la atención de cualquier empresa. Esta monitorización de precios permite centrar el esfuerzo solo en aquellos precios (propios y de la competencia) que realmente puedan tener un impacto en la cuenta de resultados de la empresa.

BUSCADORES DE PRECIOS

En aquellos sectores con fuerte dependencia de buscadores de precios (ej. seguros), la monitorización masiva de precios, propios y de la competencia en estos buscadores, mediante la creación de modelos matemáticos descriptivos y predictivos, permiten que una empresa pueda adelantarse a la competencia obteniendo una ventaja diferencial gracias al conocimiento que esta modelización les aporta.

Una herramienta como Netprice facilita al departamento comercial establecer políticas de precios en base a técnicas de Revenue o Yield Management, o lo que es lo mismo, optimizar su gestión de precios en función de la demanda y la disponibilidad de artículos. Es fundamental la optimización del precio del producto/servicio para lograr maximizar los ingresos. Tener a disposición una plataforma con estas características se ha convertido en un elemento necesario e indispensable para la obtención de un control total de la gestión de grandes volúmenes de precios en Internet.

GEOMARKETING: localizaciones óptimas y segmentación inteligente de consumidores.

Una de las ventajas del análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos es la posibilidad de realizar estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing llevadas a cabo por las empresas.

El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información –grandes datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.

¿Cómo se puede aprovechar estos datos?

MODELOS DE VENTA

Un ejemplo pueden ser proyectos de distintos sectores cuyo objetivo sea crear modelos geoespaciales avanzados que permitan predecir cómo influyen determinados elementos (competencia, polos de atracción, demografía, horarios…) en la facturación de los comercios con vistas a detectar potenciales áreas de mejora.

El resultado de estos modelos se puede visualizar sobre un sistema de información geográfica, como como ser netgeomarketing de ITELLIGENT, de forma que permita a la empresa poder iterar con el modelo y ver los resultados de una forma muy visual.

FRANQUICIAS

Otro ejemplo podemos verlo en aquellos proyectos en los que el objetivo es la detección de ubicaciones óptimas para el establecimiento de una franquicia. En ITELLIGENT se ha desarrollado una metodología propia y algunas herramientas de soporte a la decisión sobre sistemas de información geográfica que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la ubicación óptima de sus franquicias

¿Para qué sirve una plataforma de geomarketing?

• Tomar decisiones de negocio en función de la localización de su mercado en un área geográfica
• Planificar la estrategia de expansión, optimizar una red comercial, de punto de venta o red de distribución.
• Determinar zonas de influencia y cobertura geográfica.
• Evaluar perfiles de población (targets o clientes)
• Descubrir dónde y cómo llegar a tus clientes para llevar a cabo acciones de marketing.
• Averiguar puntos calientes de ventas (hot ubiety)
• Detectar y evaluar dónde se encuentra la competencia así como calcular su cobertura y área de influencia.

[Tweet «#BigData: la monitorización masiva de precios permite adelantarte a tus competidores»]

La entrada Cómo sacarle partido al Big Data y a la Inteligencia Artificial a través de herramientas diseñadas para ello. se publicó primero en ITELLIGENT.

[Tweet «Monitorizamos 174 rutas (avión, tren, bus) y analizamos más de 15M de precios #pricing»]

En este informe se plantean, además, otras cuestiones como cuándo debemos comprar un billete o si se mantienen o no los precios estables en los billetes de avión, tren y/o autobús.  En este estudio se han monitorizado más de 170 rutas y más de 15 millones de precios entre el 1 de julio y el 31 de agosto de 2017. Se han tenido en cuenta rutas entre las principales ciudades con mayor tráfico turístico como Alicante, Barcelona, Benidorm, Lisboa, Madrid, Oporto, Paris, San Sebastián, Santiago, entre otros.  En este informe, podemos observar que entre el mes de julio y el mes de agosto, los precios prácticamente no varían.

Para ITELLIGENT, lanzar este informe ya se ha convertido en una tradición desde 2014, en el que tras tres años consecutivos, se ha podido confirmar, que el modo de transporte más barato para viajar es el autobús.  En este estudio vuelve aparecer la compañía ALSA como el modo de transporte con precios más bajos frente a líneas aéreas -Ryan Air, Vueling, etc- y Renfe, ya que en el 90% de las rutas analizadas es la que posee la tarifa más económica para viajar en los meses de julio y agosto de 2017.

[Tweet «Informe #pricing Transportes y precios, ¿qué modo de transporte elegir?»]

La entrada Viajar en verano, ¿sabes qué modo de transporte es el más económico? se publicó primero en ITELLIGENT.

Como operador de transporte integral, la compañía ALSA ofrece una moderna concepción del servicio de transporte de viajeros por carretera, desde un planteamiento empresarial innovador. A lo largo de sus 100 años de experiencia, cuenta con un alto liderazgo en el sector, gracias a su apuesta por las soluciones tecnológicas más innovadores del mercado.

Desde 2013, ALSA trabaja con la tecnología inteligente que ofrece ITELLIGENT para sus tarifas a las necesidades de sus clientes, utilizando las soluciones que ofrece la plataforma inteligente de pricing NetPrice.

NetPrice es un sistema de inteligencia comercial y de mercado que permite a la compañía la monitorización de grandes volúmenes de información, y la extracción y clasificación de información específica sobre productos/servicios propios y del sector, a través del procesamiento inteligente de datos, de distintas fuentes digitales.

[Tweet «@ALSA_Autobuses trabaja con la tecnología inteligente que ofrece @ITelligent_IT«]

Gracias a que ITELLIGENT cuenta con una amplia experiencia en el desarrollo de servicios de “PricingIntelligence” y “Revenue Management”, NetPrice permite además la creación de modelos probabilísticos que ayudan a  entender cómo influyen distintas variables estadísticas en la oferta y demanda del sector.

Por otra parte, con la inteligencia digital de mercado que ofrece ITELLIGENT, se pueden realizar estudios y seguimientos del comportamiento y evolución de precios propios y del entorno del sector, aportando una ventaja competitiva de gran alcance y valor para la empresa. A partir de la información obtenida se pueden crear diversas estrategias de marketing, adaptadas al comportamiento del mercado y su evolución.

Para Rocío Escondrillas, directora Comercial y de Marketing de ALSA,

“Estamos muy satisfechos de los resultados que nos ofrecen las soluciones de la plataforma NetPrice de ITelligent, ya que nos permite desarrollar políticas comerciales flexibles para ofrecer siempre a nuestros clientes las mejores tarifas para viajar”.

La entrada ALSA, cuatro años de innovación continua con la tecnología de ITELLIGENT se publicó primero en ITELLIGENT.

[Tweet «Actualmente, el Product Matching está experimentando un auge debido al incremento de compras online»]

Actualmente, el Product Matching está experimentando un auge debido al incremento de compras online, lo cual ha propiciado la aparición de herramientas de comparación, monitorización y análisis de precios de los productos en venta. Desde el punto de vista de la implementación software, este proceso conlleva un arduo trabajo, ya que para un mismo producto, su descripción o nombre puede aparecer de distinta forma en páginas web diferentes, lo cual puede llevar a equívoco al motor de búsqueda obteniendo resultados incorrectos. Por tanto, se requiere de:

• Un minucioso, exhaustivo y preciso proceso de búsqueda de productos a través de la web
• Un filtrado de elementos candidatos, extracción de características, identificación y asociación de productos iguales y distintos
• Un análisis de los parámetros o características que se requieren investigar entre estas entidades

Aproximación al estado del arte

El Product Matching debido a su relación con el Data Matching o Record Linkage comparte muchas de sus características. El Record Linkage se ha centrado principalmente, desde su nacimiento, en la fusión de distintas bases de datos en una única en la que se identifiquen aquellos elementos relacionados en ambas bases de datos, bien eliminando esas duplicaciones  y/o registrando nuevos enlaces. En las investigaciones realizadas hasta la fecha en el campo del Product Matching se pueden distinguir dos enfoques distintos:

1. Uso de técnicas de similitud de textos (asociar a cada producto el título, descripción, características técnicas, etc.) para decidir si dos elementos de fuentes distintas hacen referencia a una misma entidad.
2. Aplicar técnicas de aprendizaje automático para generar modelos que realicen la correspondencia entre productos.

Estos dos enfoques no son independientes entre sí. Normalmente, para el uso de técnicas de aprendizaje automático es necesario el uso de técnicas englobadas en el primer enfoque (Ej. tokenizado de textos, medidas de similitud, etc.) para obtener las entradas a los modelos que serán generados con el segundo enfoque.

Una nueva aplicación conocida como Content Based Image Retrieval (CBIR) ha surgido en el ámito del procesamiento de imágenes con el objetivo de resumir la información de una imagen en varias de sus características tales como el color, textura, forma o la combinación de éstas.

[Tweet «Content Based Image Retrieval, permite extraer información de imágenes para su procesamiento»]

La forma de los objetos que se encuentran dentro de una imagen, es una de las características más usadas en las técnicas CBIR. Para obtenerla con necesarias técnicas de extracción morfológicas. Dentro de estas técnicas tiene una especial relevancia la basada en los Descriptores de Fourier. Dentro del campo de CBIR, también se deben destacar las técnicas de descomposición de imágenes en regiones locales de interés. Estas técnicas detectan, en una imagen, aquellos puntos más importantes y significativos pertenecientes a una región. Dichos puntos son denominados keypoints. En la literatura es posible encontrar una gran variedad de algoritmos para la obtención de keypoints dentro de una imagen.

Con el reciente auge del Deep Learning también han aparecido aplicaciones para CBIR. El Deep Learning consiste en un conjunto de algortimos de aprendizaje automático que generan modelos abstractos de alto nivel mediante el empleo de arquitecturas «profundas» -deep- compuestas de múltiples transformaciones no lineales, dispuestas de manera jerárquica. Ese enfoque es diferente a las técnicas convencionales de aprendizaje automático que se basan en arquitecturas «planas».

[Tweet «#DeepLearning, conjunto de algortimos de aprendizaje que generan modelos abstractos de alto nivel»]

Dentro de las múltiples técnicas englobadas dentro del Deep Learning, la técnica Convolutional Neuronal Network (CNN) es especialmente usada en el campo de CBIR. Esta técnica consiste en la utilización de múltiples capas de convolución situadas una encima de otra. Entre estas capas se comparten pesos así como la salia producida a la capa inferior. Mediante el entrenamiento de estos pesos y la disposición de las capas se consiguen modeles capaces de ser independientes a la rotación, traslación, contrastes, etc.

La importancia e imparable crecimiento del comercio electrónico –ecommerce- ha obligado a las organizaciones a disponer herramientas de monitorización de precios, que le permitan gestionar sus políticas de precios y conocer las estrategias de la competencia. Para estas herramientas es fundamental realizar una identificación adecuada de los productos entre las distintas fuentes que se monitorizan, ya que de no ser así no se podrán comparar los productos con sus verdaderos rivales, distorsionando toda la información obtenida.

La entrada Product Matching. Una aproximación al estado del arte. se publicó primero en ITELLIGENT.

Problema 1: BIG DATA.

Los proyectos de monitorización de precios implica mantener ciento de miles o millones de precios diarios. Es complicado sacar a flote la información relevante frente al océano de datos que este  tipo de proyectos posee. Cuando el volumen de datos es alto, no solo es complicada la extracción de los datos, sino además encontrar la  información relevante se convierte en un reto

Por lo que,  ¿cómo evitamos este problemas?¿cómo encontramos la información relevante? Lo mostramos con un ejemplo.

Ejemplo. Amenazas y Oportunidades.

En un proyecto de pricing para una empresa de medio de transporte, los precios recopilados para rutas, días, horarios y billetes de viaje, se empleó un sistema de oportunidades y amenazas.

• Amenazas. Es cuando el precio de la competencia está anormalmente bajo. Gracias a esta información, evitamos perder clientes y podemos actuar en consecuencia ante esta amenaza.
• Oportunidades. Si el precio de mi competencia es habitualmente alto pero en algunos días es aún más alto, podemos aprovechar para subir nuestros precios y no perderé clientes.

¿Qué debe aportar un sistema respecto al volumen de datos?

• Que extraiga datos de cualquier web.
• Que te permita analizar cualquier precio. A través de un modelo, el sistema debe ser de ayuda para ver lo realmente relevante y no demorarse en temas accesorios.
• Que posea un sistema de alertas: recibir alertas vía email.
• Facilidad en extraer un histórico de los datos.

Problema 2: ONE SIZE DOESN´T FIT ALL. 

Cada sector posee peculiaridades diferentes que requieren soluciones diferentes por lo que «one size doesn´t fit all». Es decir, no existe una única fórmula ni un software único y fijo para todo tipo de proyectos de pricing.

Por lo que, ¿qué debemos tener en cuenta a la hora de elegir un software de monitorización de precios?

Ejemplo. Establecer elementos de filtraje adaptado al proyecto. 

Para un proyecto de viajes, tener un sistema de filtros sencillos para visualizar los datos a través de una gráfica que nos permita analizar los precios.

 

¿Qué debe aportar un sistema respecto a las peculiaridades del proyecto?

• La herramienta debe adaptarse al sector y no el sector a la herramienta
• La visualización de los datos debe adaptarse a las necesidades del proyecto
• Debe poseer elementos de filtraje para facilitar la visualización de los datos.

Problema 3: PRODUCT MATCHING. 

Para la comparación de la competencia cada empresa nombra un mismo producto de forma diferente. Esto es un problema de product matching. 

El proceso de  Product Matching consiste en relacionar para distintas fuentes aquellos productos que son el mismo. Dependiendo del sector, el problema del Product Matching es más complejo o no.

Problema 3: Productos de Gran Consumo.

En los proyectos de productos de gran consumo (supermercado, zapatería, por ejemplo), determinar cuando un producto en dos webs diferentes es el mismo, puede ser trivial.

Existen dos enfoques para solventar el problema que conlleva el Product Matching: técnica de similitud de textos y técnicas de aprendizaje automático para generar modelos que realicen el matching entre productos.

¿Qué debe aportar un sistema respecto al Product Matching?

En muchos sectores como el retail, electrónica y productos de gran consumo, este problema es algo muy importante y habitualmente se pasa por alto (overlook) no se le da la importancia que realmente tiene. Es fundamental que un sistema de pricing tenga una herramienta sofisticada que ayude a realizar el Product Matching.

Estos tres problemas son requisitos mínimos que debe tener en cuenta cualquier proyecto de pricing, pero, también, cada proyecto posee necesidades específicas según el sector y tipo de empresa sea.

A continuación os especificamos cinco necesidades específicas en proyectos de monitorización de precios:

• OBTENER PRECIOS DESDE DISTINTOS PAÍSES SOBRE UNA MISMA WEB. Para una misma web y un mismo producto, poseen precios diferentes según desde que IP se entre en la misma.
• OFUSCACIÓN DE PRECIOS. A partir de un seguimiento del precio podemos hacer acciones que nos ayude a mejorar nuestra oferta. Si entendemos el patrón de fijación de precios de la competencia, podemos darle la vuelta a la situación y atacar con una estrategia de choque.
• POSICIONAMIENTO EN BUSCADORES. El objetivo aquí es saber qué precio poner para aparecer en las primeras posiciones dentro de un buscador de precios.
• MODELIZACIÓN DE PRECIOS. Generación de modelos predictivos para determinar la evolución del precio de la competencia. Modelización de precios y elasticidad a partir de datos internos para la fijación de precios óptimos. Es posible modelizar el efecto del precio en la demanda (elasticidad) con vista a incrementar los beneficios.
• CAMBIOS AUTOMÁTICOS DE PRECIOS. En algunos casos, tener acceso al sistema interno de una empresa permite automatizar con ciertas reglas el cambio de los precios propios. Si la competencia está por debajo de «equis» €uros, automáticamente el sistema puede bajar un tanto por ciento menos. Ejemplo: “Bajar 20€ más el precio” si la competencia baja los precios a 25€.
• INTELIGENCIA COMPETITIVA. Al extraer los datos de una web, no solo extraemos los precios de los productos de venta, sino además podemos saber si hay productos nuevos o productos que se han dejado de vender.

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