Precios dinámicos personalizados usando técnicas de aprendizaje automático.

Abstract

Los precios dinámicos consisten en la determinación del precio óptimo en un ambiente que pueden cambiar fácilmente, y donde los mismos pueden ajustarse a características propias del cliente y mercado. En este trabajo proponemos una metodología de personalización de precios mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, con la finalidad de ofrecer el precio correcto, al cliente correcto, en el momento correcto. Diferentes técnicas de aprendizaje automático son usadas para la clasificación de clientes por clúster, el pronóstico de las ventas y, por último, el cálculo de rangos de porcentajes de descuentos personalizados. Los mejores modelos son elegidos entre los candidatos a través de diferentes métricas de interés. El rendimiento general de la propuesta luce adecuado, donde se encontró que las características de mayor relevancia para explicar los descuentos son el ingreso por compra, la familia del producto, el clúster al cual pertenece el cliente y la temporalidad por medio del año y mes. Finalmente, la propuesta ha sido implementada a través de un aplicativo web, el cual se facilitará al usuario.