ترکیب استراتژی‌های قیمت‌گذاری به کمک یادگیری ماشین (مطالعه موردی: شرکت فرآورده‌های لبنی گلا)

نوع مقاله : استخراج از پایان نامه کارشناسی ارشد

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، مدیریت کسب‌و‌کار گرایش بازاریابی، بابل، ایران

2 استادیار گروه مدیریت، سازمان مدیریت صنعتی، ساری، ایران

چکیده

در سال‌های گذشته، داشتن یه استراتژی ثابت در قیمت‌گذاری کاری منطقی محسوب می‌شد. حال آنکه امروزه به دلیل تغییرات سریع معادلات بازار، نوسانات شدید قیمتی، رقابت شدید و نیازهای در حال تغییر مشتریان داشتن یک استراتژی ثابت شاید نتواند نیازهای شرکت‌ها برای ماندن در بازار را مرتفع سازد. هدف از انجام این تحقیق ارائه راهکاری است مبتنی بر یادگیری ماشین تا بتواند براساس استراتژی‌های موجود قیمت‌گذاری، مدلی ارائه کند تا بتواند بطور همزمان از مزایای چند استراتژی بهرهر ببرد. در این تحقیق با استفاده از نظر متخصصان صنعت و پیشینه مطالعات پارامترهای موثر بر صنعت موردنظر استخراج و متناسب با آن داده‌ها جمع‌آوری گردید. داده‌ها پس از پالایش در نرم‌افزار پایتون با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین مورد تحلیل و بررسی قرار گرفتند. داده‌ها به روش سرشماری و در یک بازه تقریبا 5ساله از شرکت فرآورده‌های لبنی گلا جمع‌آوری گردیدند. رابطه بدست آمده از دامنه داده‌ها توسط شاخص ضریب تشخیص مورد ارزیابی قرار گرفت و به عدد 6/98درصد رسید که بسیار مطلوب است. این موضوع نشان می‌دهد که مدل ارائه شده در این تحقیق با استفاده از الگوریتم رگرسیونی چندجمله‌ای درجه 4 برای تولید قیمت رقابتی که بتواند نیاز مشتریان را مرتفع کرده و همزمان یک حاشیه سود مناسبی را برای شرکت به ارمغان آورد، می‌تواند مفید باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Combination of Pricing Strategies with Machine Learning: Case Study on Gela Dairy Company

نویسندگان [English]

  • seyyed majid mousavi roushan 1
  • seyyed mehrdad moghaddam ziabari 2
1 Master's student, business management majoring in marketing, Babol, Iran
2 Assistant Professor of Management Department, Industrial Management Organization, Sari, Iran
چکیده [English]

In past years, having a consistent pricing strategy was considered logical. However, today, due to the rapid changes in the market structure, severe price fluctuations, intense competition and the changing needs of customers, having a fixed strategy may not be able to meet the needs of companies to stay in the market. The purpose of this research is to provide a solution based on machine learning so that it can provide a model based on the existing pricing strategies so that it can simultaneously benefit from the benefits of several strategies. In this research, by using the opinions of industry experts and background studies, parameters affecting the industry were extracted and data were collected according to that. The data were analyzed after refining in Python software using machine learning algorithm. The data were collected by the census method and in a period of almost five years from the Gela dairy products company. The relationship obtained from the range of data was evaluated by the

Coefficient of determination and reached a number 98.6% that is desirable. This shows that the model presented in this research using the 4th degree polynomial regression algorithm can be useful for producing a competitive price that can meet the needs of customers and at the same time bring a good profit margin to the company.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Pricing Strategies
  • Algorithmic Pricing
  • Machine Learning
An, J., Mikhaylov, A., & Moiseev, N. (2019). Oil Price Predictors: Machine Learning Approach. International Journal of
Energy Economics and Policy, 9(5), 1–6. Retrieved from
https://www.econjournals.com/index.php/ijeep/article/view/7597.
Armstrong G. & Kotler P. (2007). Marketing : an introduction (8th ed.). Pearson Prentice Hall.
Asker, J. Fershtman, Ch. & Pakes, A. . (2021). Artificial Intelligence and Pricing: The Impact of Algorithm Design. National
Bureau of Economic Research Working Paper Series. No. 28535. DOI 10.3386/w28535.
Gu, S. Kelly, B. Xiu, D. (2020). Empirical Asset Pricing via Machine Learning, The Review of Financial Studies, Volume 33,
Issue 5, Pages 2223–2273, https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009
Hinterhuber, A. (2008). Customer Value-Based Pricing Strategies: Why Companies Resist. – Journal of Business Strategy, Vol.
29, N 4, pp. 41-50. doi:
10.1108/02756660810887079.
Hogan, J. (2010). Building a World-Class Pricing Capability: Where does your company stack up?. – Monitor Group
Perspectives. Monitor Deloitte. pp. 1-8.
Ito S, Fujimaki R. Optimization beyond prediction: Prescriptive price optimization. In: Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD
International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2017. p. 1833–1841.
Kienzler, M., Kowalkowski, C. (2017). Pricing Strategy: A Review of 22 Years of Marketing Research. – Journal of Business
Research, Vol. 78, pp. 101-110. doi:
10.1016/j.jbusres.2017.05.005.
Kostova-Pickett, D., Kostova, I. (2018). Confident pricing. RIK ‘Iskra M-I’. Stara Zagora. [Костова-Пикет, Д. и Костова, И.
(2018). Ценообразуване с увереност. РИК ‘Искра М-И’. Стара Загора].
Kotler, P. (1995), “Principles of Marketing”, USA, Prentice Hall.
Kotler, P., Armstrong, G. (2018). Principles of Marketing. 17th ed. Global edition. Pearson.
Liozu, S., Hinterhuber, A. (2013). Pricing orientation, pricing capabilities, and firm performance. – Management Decision, 51
(3), pp. 594-614. doi: 10.1108/00251741311309670.
Lipsits, I. (2014). Pricing. Moscow. Yurait Publishing House. [Липсиц, И. (2014).
Ценообразование. Москва. Издательство ‘Юрайт’].
Macdivitt, H., Wilkinson, M. (2012). Value-Based Pricing: Drive Sales and Boost Your Bottom Line by Creating,
Communicating and Capturing Value. NY: McGraw-Hill.
Monroe, K. (2003). Pricing: Making Profitable Decisions. 3еd. NY: McGraw-Hill.
Nagle, T., Hogan, J., Zale, J. (2014). The Strategy and Tactics of Pricing – A Guide to Profitable Decision Making. 5th ed.
Pearson New International Edition.
Netseva-Porcheva, Т., Bozev, V. (2019). Profiling Companies According to the Adopted Pricing Strategy. – Economic Studies,
28(3), pp. 144-164.
Tanushev, H. (2012). Methods of competition analysis. – In: Jelev, S., Mladenova, G. et al. Marketing. Sofia. UNWE
Publishing Complex. pp. 68-92. [Танушев, Хр. (2011). Методи за анализ на конкуренцията, в: С., Младенова, Г. и
кол. Маркетинг. София. ИК-УНСС. стр. 68-92].
Schindler, R. (2012). Pricing Strategies: A Marketing Approach. SAGE Publications, Inc.
Gladkih, I. (2013). Company pricing strategy: oriented towards the consumer. Higher school of management SPbGU.
[Гладких, И. (2013). Ценовая стратегия компании: ориентация на потребителя. Высшая школа менеджмента
СПбГУ].
Shahrel, M.Z., Mutalib, S., Abdul-Rahman, S. PriceCop–Price Monitor and Prediction Using Linear Regression and LSVMABC Methods for E-commerce Platform, International Journal of Information Engineering and Electronic
Business(IJIEEB), Vol.13, No.1, pp. 1-14, 2021. DOI: 10.5815/ijieeb.2021.01.01
Simon, H. (2015). Confessions of the Pricing Man: How Price Affects Everything. Springer.
Stiving, M. (2018). Why value-based pricing works best. Marketing Donut. Available
at:https://www.marketingdonut.co.uk/marketing-strategy/pricing/why-value-based-pricingworks-best. Accessed: 4 July
2019.
Tanya Sammut-Bonnici and Derek F. Channon, (2014). Pricing strategy. Wiley Encyclopedia of Management, John Wiley &
Sons, Ltd.
Tarasevich, V. (2010). Price Policy. Minsk. Piter. [Тарасевич, В. (2010). Ценовая политика предприятия. Минск. Питер].
Toni, D., Milan, G. Saciloto, E., Larentis, F. (2017). Pricing strategies and levels and their imp