Dinamikus árazórendszerek kialakítása mesterséges intelligenciával egy webáruházban

Kovács Endre and Erdélyi Katalin and Dobák Dóra and Fauszt Tibor (2023) Dinamikus árazórendszerek kialakítása mesterséges intelligenciával egy webáruházban. In: Integrált gondolkodás és integrált vállalati jelentés: fenntarthatósági kockázatok a gazdasági és energetikai válság árnyékában Magyar Tudomány Ünnepe konferencia kötet 2023. Budapesti Gazdasági Egyetem, Budapest, Magyarország, pp. 156-166. ISBN 978-615-6342-50-8

Preview

Text
Kovács et al.pdf - Published Version
Download (445kB) | Preview

Abstract

Az online térben a vásárlók számára a legfontosabb döntést befolyásoló tényező a termék ára. Nem véletlen az árfigyelő rendszerek (Árukereső, Árgép) népszerűsége. A dinamikus árazási stratégia olyan modell, amely alkalmazkodik a piaci környezethez, és az árak is gyakran és könnyen változtathatók. Kutatásunk célja egy dinamikus árazási modell kidolgozása volt, amely a mesterséges intelligencia segítségével elvégzi egy webáruház napi árazását, figyelembe véve egyrészt a konkurensek árait, másrészt bizonyos termékadatokat, mint például a beszerzési árat és az eladott mennyiséget. A modellt a mesterséges intelligencia gépi tanuló algoritmusainak (LGBM, neurális hálózatok) a felhasználásával építettük ki, a tanuló és tesztadatokat egy létező webáruház biztosította. Az árazó modell kiértékelését többféle tesztcsoport összehasonlításával végeztük, az eredmény pedig annyira sikeres lett, hogy a webáruház a rendszert azóta is aktívan használja.