في عالم التسويق المتطور، تواجه الشركات تحديات كبيرة في اتخاذ قرارات التسعير الصحيحة. ومن هنا، يأتي دور الابتكارات في الذكاء الاصطناعي، حيث تم تطوير نموذج سكاني افتراضي يعتمد على نماذج اللغة الضخمة (LLM) لدعم استراتيجية التسعير.

هذا النموذج الفريد يستخدم معلومات غير هيكلية، مثل أوصاف المنتجات والصور، ليمثل العملاء كأفراد من مجموعة محدودة من الشخصيات. لكل شخصية، منتج، وسعر محتمل، يتم تحديد احتمال الشراء باستخدام نموذج اللغة الضخم (LLM)، مما يسمح بتوقعات دقيقة للطلب.

واحدة من أهم فوائد هذا النموذج هي أنه لا يقدم فقط تقديرات للطلب المتوسط، بل أيضًا تقديرات لعدم اليقين في الأسعار البديلة. يتماشى النموذج مع الأهداف المختلفة للتسعير، بما في ذلك العائد المتوقع ومعايير الوعي بالمخاطر.

تم اختبار هذا الإطار على مجموعة بيانات من علامة H&M التجارية، وقد أثبت أنه يحقق أداءً تنبؤيًا ممتازًا مقارنة بالنماذج الأخرى، مما يوفر قرارات تسعير فعالة. كما يمكن أن يكون هذا النموذج مفيدًا بشكل خاص للمنتجات ذات البيانات التاريخية المحدودة ولكن بمعلومات غنية عن المنتج.

باستخدام هذا النموذج، يمكن للمدراء مقارنة الأسعار المحتملة، وتحديد مخاطر الطلب، واختيار الأسعار التي تستهدف العوائد المتوسطة أو المعايير الأكثر وعيًا بالمخاطر.

إن استخدام نماذج اللغة الضخمة كأدوات لمحاكاة الطلب يوفر لشركات اليوم أساليب جديدة ومتقدمة لتحسين استراتيجيات التسعير. هل أنتم مستعدون لاستكشاف الفرص المذهلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في عالم التسويق؟ شاركونا آراءكم!