管理折扣促销活动(“ Markdown”)是经营电子商务业务的重要组成部分,这里的效率低下可能会严重阻碍零售商的盈利能力。解决此问题的传统方法在很大程度上取决于价格弹性建模。但是,价格弹性建模的部分信息性质,以及保护盈利能力的不可谈判的责任,意味着机器学习从业人员经常必须经过巨大的时间来定义衡量离线模型质量的策略。面对这一点,许多零售商依靠基于规则的方法,因此可以通过机器学习来捕获的盈利能力获得可观的收益。在本文中,我们介绍了两个新颖的端到端降价管理系统,以优化零售商旅程的不同阶段的赌注。第一个系统“ ITHAX”制定了无需估算的理性供应方定价策略,并且可以用作“冷启动”解决方案,以收集降价数据,同时保持收入控制。第二个系统“ Prosotheus”为价格弹性提供了一个完整的降价优化的框架。我们详细描述了特定的建模和验证程序,在我们的经验中,这对于建立在现实世界中稳健性能的系统至关重要。与我们经验丰富的运营团队在受控的在线测试中做出的决策相比,这两种降级系统都具有卓越的盈利能力,相对于手动策略,改善了86%(Promotheus)和79%(ITHAX)。这些系统已被部署以在ASOS.com上管理Markdown,并且可以在各种零售电子商务环境中进行价格优化的价格优化。
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