La aplicación de MACHINE LEARNING en los detallistas online (marketplaces/e-commerce) y sus consecuencias

Abstract

En el dinámico escenario empresarial actual, la fijación de precios ha experimentado una transformación notable, desde una convencional posición estática hacia un enfoque más adaptable y ágil. Esta evolución, que abarca desde épocas históricas hasta la era digital actual, refleja la necesidad de ajustar estratégicamente los precios para maximizar ingresos y mantenerse competitivo. Dentro de este contexto dinámico, emergen tres categorías fundamentales de precios dinámicos: aquellos que se ajustan en función del tiempo, los que se adaptan mediante la segmentación de mercado y personalización, y los que responden a la oferta y la demanda del momento. Estas categorías proporcionan un marco flexible para optimizar los precios y adaptarse de manera efectiva a las fluctuaciones del mercado y las demandas cambiantes de los consumidores. En este escenario, el Machine Learning se alza como una herramienta indispensable que permite comprender y predecir el comportamiento del mercado y los consumidores con una precisión sin precedentes. Todo este entramado de variables y algoritmos converge en el concepto de precios inteligentes. Estos precios se adaptan de manera dinámica a las condiciones del mercado y las preferencias del consumidor en tiempo real, utilizando una amplia gama de datos y algoritmos sofisticados para su determinación. Este enfoque representa un avance significativo en la capacidad de las empresas para asegurar la competitividad en un entorno empresarial en constante cambio, asegurando así su relevancia y éxito a largo plazo.

In today's dynamic business landscape, price setting has undergone a significant transformation, shifting from being static to adopting a more adaptable and agile approach. This evolution, spanning from historical times to the current digital era, reflects the need to strategically adjust prices to maximize revenue and remain competitive. Within this dynamic context, three fundamental categories of dynamic pricing emerge: those that adjust based on time, those that adapt through market segmentation and personalization, and those that respond to supply and demand dynamics. These categories provide a flexible framework to optimize prices and effectively respond to market fluctuations and changing consumer demands. In this scenario, Machine Learning emerges as an indispensable tool that enables understanding and predicting market and consumer behavior with unprecedented accuracy. This intricate network of variables and algorithms converges into the concept of intelligent pricing. These prices dynamically adapt to market conditions and consumer preferences in real-time, using a wide range of data and sophisticated algorithms for their determination. This approach represents a significant advancement in companies' ability to maintain competitiveness in an ever-changing business environment, thus ensuring their relevance and long-term success.