مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

تعیین نرخ کالا در نرم افزارهای فروش به کمک یادگیری مبتنی بر شبکه های عصبی

نوع مقاله : استخراج از پایان نامه کارشناسی ارشد

نویسندگان
1 استادیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران
2 کارشناس ارشد مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران
چکیده
با افزایش جمعیت و رواج مصرف گرایی در جوامع قرن بیست و یکم، خرید و فروش کالا‌ها نیز به شدت افزایش یافته است. از طرفی، با پیشرفت فناوری اطلاعات، خرید و فروش اینترنتی کالا‌ها و محصولات در بستر‌های ارتباطی مثل انواع نرم‌افزار‌ها، سایت‌‌ها و شبکه‌‌ها نیز افزایش قابل توجهی داشته است. بنابراین صاحبان کسب وکار، مدیران و کارشناسان خرید و فروش به دنبال افزایش بهره‌وری و همچنین کسب سود بیشتر کالا‌ها می‌باشند. ابزار‌های هوشمند در چند دهه اخیر ضمن کمک به حل مسائل گوناگون و پیچیده مثل مسئله اعلام نرخ فروش کالا جهت آنالیز متغیر‌های مختلف انواع مدل‌های تحلیلی مورد استفاده قرار می‌گیرند. بدیهی است که خرید و فروش اینترنتی در بستر نرم‌افزار‌ها ضمن افزایش سرعت و کاهش هزینه‌‌ها در صورت تعیین قیمت مناسب توسط فروشنده سود بیشتری در سایر حوزه‌های مرتبط نیز خواهد داشت. هدف پژوهش حاضر افزایش دقت اعلام نرخ فروش کالا در نرم‌افزار‌های فروش محصولات با استفاده از تکنیک‌‌های هوش مصنوعی است که با تعیین استراتژی‌‌های کنترل موجودی و زنجیره تامین با در نظر گرفتن علاقمندی‌های مشتریان، می‌تواند در قیمت نهایی محصولات تأثیرگذار باشد. در واقع با در نظر گرفتن متغیر‌های تاثیرگذار، کنترل و مطالعه آنها امکان تعیین قیمت مناسب‌تر برای هر یک از طرفین (تامین کنندگان و مصرف کنندگان) امکان‌پذیر است.

برای این منظور، اطلاعات بیش از 5 سال گذشته فروش محصولات یک فروشگاه زنجیره‌ای در شهر بجنورد استخراج گردید. این اطلاعات شامل قیمت‌گذاری 11 محصول پرفروش و سود حاصل از آن در بررسی 1000 سفارش از هر یک از محصولات و قیمت‌گذاری آنها می‌‌باشد. تمام این قیمت‌ها بر اساس تورم رسمی کشور به قیمت روز سال 1401 درآمدند و این اطلاعات به صورت فرمت مشخص وارد نرم‌افزار MATLAB شده و شبکه عصبی MLP برای آنها تشکیل و بر اساس اطلاعات بیان شده آموزش داده شدند. سپس برای سفارش‌های بعدی، قیمت اعلامی از مدل پیشنهادی استخراج گردید و مشاهده شد که سود حاصله افزایش قابل توجهی را به همراه دارد. علت اصلی این مساله هم دقت بالای شبکه عصبی در مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی و ناشناخته است که در کاربردهای مختلف کارایی خود را نشان داده است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Determining Commodity Price in Sales Software based on Neural Network Learning

نویسندگان English

soheila karbasi 1
fatemeh Soleymani Ziarat 2
1 Assistant Professor,,Department of Computer Engineering, Golestan University, Gorgan, Iran
2 Master of Computer Engineering, Department of Computer Engineering, Golestan University, Gorgan, Iran
چکیده English

With the increase in population and the prevalence of consumerism in the societies of the 21st century, the buying and selling of goods has also increased greatly. On the other hand, with the advance of information technology, online buying e-commerce such as various software, websites and networks has also increased significantly. Therefore, business owners, managers and sales experts are interested to increase productivity and also earn more profit. In the last few decades, smart tools are used to solve various and complex problems, such as the problem of announcing the sale price of goods and analyze various variables and models. It is obvious that online buying, while increasing the speed and reducing the costs, will have more profit in other related fields if the seller sets the right price. The aim of the current research is to increase the accuracy of commodity price using artificial intelligence techniques. For this purpose, the information of the last 5 years of product sales of a chain store in Bojnord was extracted. This information includes the price of 11 best-selling goods and the profit during 1000 steps of ordering these products. All these prices were calculated based on the country''s official inflation in the year 1401, and this information was entered into the MATLAB software in a specified format, and the MLP neural network was formed for them and trained based on the stated information. Then, for subsequent orders, the announced price was extracted from the proposed model and it was observed that the net income has a significant increase. The main reason is the high accuracy of the neural network in modeling nonlinear and unknown systems, which has shown its efficiency in various applications.

کلیدواژه‌ها English

Commodity price
Sales pricing
Artificial intelligence
Neural networks
تیموری، ابراهیم، و کاظمی، سیدمحمدمهدی (1394). "توسعه مدل قیمت گذاری کالا‌های زوال پذیر با نرخ زوال ثابت با در نظر گرفتن جایگزینی کالا‌های فاسدشده". نشریه مهندسی صنایع، دانشکده فنی دانشگاه تهران، دوره 49، شماره 1، 1-9.
طالعی­زاده، عطاالله، و رضوان بیدختی، شیما (1396). "سیاست قیمت‌گذاری تولید کننده برای کالا‌های مکمل در فروش آنلاین با درنظر گرفتن سیاست مرجوعی." مدل سازی در مهندسی، دوره 15، شماره 50، صفحه 323-334.
فتحیان، محمد، و حسینی، محمد (1393). "بررسی تاثیر اجتماعات مجازی در تقویت رفتار خرید مشتری"، نشریه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت دانشگاه تهران، دوره 6، شماره 3، 435-454.
قیصری، محمد، تاجفر، امیر هوشنگ، کشاورز دیهم، مهدی، و اعلایی، سمیه (1395). "بررسی نقش فناوری نوین اینترنتی از اشیاء در ارتقاء عملکرد تجارت الکترونیک"، دومین کنفرانس بین المللی مدیریت و کارآفرینی.
کامکار، الهه، رحمانی، دنیا، روغنیان، عماد (1398). "ارائه‌ی مدلی برای قیمت‌گذاری کالا‌های فاسد شدنی غیرآنی با در نظر گرفتن سن، قیمت و تقاضا به عنوان متغیر و رضایت مراکز زنجیره تأمین به عنوان تابع هدف". نشریه پژوهش‌های مهندسی صنایع در سیستم‌های تولید، 7(15)، 355-375.‎
موسوی روشن، سید مجید و مقدم ضیابری، سید مهرداد (1402). "ترکیب استراتژی‌های قیمت‌گذاری به کمک یادگیری ماشین (مطالعه موردی: شرکت فرآورده‌های لبنی گلا)"، مدیریت بازاریابی هوشمند، 4(4)، 1-16. JABM.3.2.15564.353695212565047
Alhakamy, A., Alhowaity, A., Alatawi, A.A., & Alsaadi, H. (2023). Are Used Cars More Sustainable? Price Prediction Based on Linear Regression. Sustainability. 15(2):911. https://doi.org/10.3390/su15020911
Alzain, E., Alshebami, A.S., Aldhyani. T.H.H, & Alsubari, S.N. (2022). Application of Artificial Intelligence for Predicting Real Estate Prices: The Case of Saudi Arabia. Electronics. 11(21):3448. https://doi.org/10.3390/electronics11213448
Balafoutas, Loukas, & Rudolf Kerschbamer (2020). Credence goods in the literature: What the past fifteen years have taught us about fraud, incentives, and the role of institutions. Journal of Behavioral and Experimental Finance, Volume 26, 100285. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100285
Ben Ameur, H., Boubaker, S., Ftiti, Z., Louhichi, W., & Tissaoui, K.  (2023). “Forecasting commodity prices: empirical evidence using deep learning tools.” Annals of Operations Research: 1-19.
Bento, P. M. R., J. A. N. Pombo, M. R. A. Calado, & S. J. P. S. Mariano (2018). "A bat optimized neural network and wavelet transform approach for short-term price forecasting." Applied Energy, Volume 210, Pages 88-97, ISSN 0306-2619. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.058
Aggarwal, C. C. (2018). Neural networks and deep learning, Springer.
Cheng, Benjamin, Christina Sklibosios Nikitopoulos, & Erik Schlögl (2018). Pricing of long-dated commodity derivatives: Do stochastic interest rates matter?. Journal of Banking & Finance, Volume 95, Pages 148-166.
Drachal, Krzysztof (2018). Some novel Bayesian model combination schemes: an application to commodities prices. Sustainability 10, no. 8: 2801.
Fathian, Mohammad, & Hosseini, Mohammad (2014). Investigation of the effect of virtual communities in strengthening customer buying behavior. Journal of Information Technology Management, Faculty of Management, University of Tehran, Volume 6, Number 3, 435-454 [In Persian].
Fu, H., Manogaran, G., Wu, K., Cao, M., Jiang, S., & Yang, A. (2020). Intelligent decision-making of online shopping behavior based on internet of things. International Journal of Information Management, Elsevier, vol. 50(C), pages 515-525. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.010
Gheysari, Mohammad, Tajfar, Amir Houshang, Keshavarz Deiham, Mehdi, & Alaei, Somayeh (2015). Investigation of the role of modern Internet of Things technology in improving the performance of e-commerce. The second international conference on management and entrepreneurship [In Persian].
Herrera, Gabriel Paes, Michel Constantino, Benjamin Miranda Tabak, Hemerson Pistori, Jen-Je Su, & Athula Naranpanawa (2019).  Long-term forecast of energy commodities price using machine learningEnergy, Elsevier, vol. 179(C), pages 214-221. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.04.077
Jadidi, O., Jaber, M.Y. & Zolfaghari, S. (2017). Joint pricing and inventory problem with price dependent stochastic demand and price discounts. Computers & Industrial Engineering 114: 45-53, ISSN 0360-8352.
Jiang, Feng, Jiaqi He, & Zhigang Zeng (2019). Pigeon-inspired optimization and extreme learning machine via wavelet packet analysis for predicting bulk commodity futures prices. Science China Information Sciences 62, no. 7 70204. https://doi.org/10.1007/s11432-018-9714-5
Kamkar, Elaheh, Rahmani, Donya, & Roghanian, Emad (2020). A model for Pricing of Non-Instantaneous Perishable Products Considering Age, Price and Demand as Variable Factors and Satisfaction of Supply Chain Centers. Journal of Industrial Engineering Research in Production Systems, 7(15), 355-375‎ [In Persian].
Khakzar Bafruei, Morteza, & Fatemeh Zabihi (2018). Pricing and Determining the Optimal Discount of Perishable Goods to Speed up Demand Rate. Journal of Production and Operations Management 9, no. 2: 179-193.
Ma, Yungao, Nengmin, Wang, & Zhengwen, He (2015). Analysis of the bullwhip effect in two parallel supply chains with interacting price-sensitive demands. European Journal of Operational Research 243(3): 815-825.
Mankiw, N. G. (2007). Principles of Economics. India: Thomson/South-Western.
Pallathadka, H., Ramirez-Asis, E. H., Loli-Poma, T. P., Kaliyaperumal, K., Ventayen, R. J. M., & Naved, M. (2023). Applications of artificial intelligence in business management, e-commerce and finance. Materials Today: Proceedings80, 2610-2613. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.06.419
Panfilova, Olga, Vladimir Okrepilov, & Svetlana Kuzmina (2018). Globalization impact on consumption and distribution in society. In MATEC Web of Conferences, vol. 170 (23): 01032. EDP Sciences.
Rajagopal. (2013). Marketing Decision Making and the Management of Pricing: Successful Business Tools. United States: IGI Global.
Rubens, M. (2023). Market structure, oligopsony power, and productivity. American Economic Review113(9), 2382-2410. DOI: 10.1257/aer.20210383
Sanchez-Cartas, J. M. & E. Katsamakas (2022). Artificial Intelligence, algorithmic competition and market structures. IEEE Access 10: 10575-10584.
Taleizadeh, Ata Allah, & Rezvan Bidokhti, Shima (2017). The Pricing Strategy of Manufacturer for Complementary Product in the Online Selling system with Return Policy. Modeling in Engineering, Volume 15, Number 50, Pages 323-334 [In Persian].
Teimoury, Ebrahim, Kazemi, & Seyyed Mohammad Mahdi (2015). Development of pricing model for deteriorating items with constant deterioration rate considering replacement. Journal of Industrial Engineering, Technical Faculty of Tehran University, Volume 49, Number 1, 1-9 [In Persian].
Venkataramanan, S., Sadhu, A. K. R., Gudala, L., & Reddy, A. K. (2024). Leveraging Artificial Intelligence for Enhanced Sales Forecasting Accuracy: A Review of AI-Driven Techniques and Practical Applications in Customer Relationship Management Systems. Australian Journal of Machine Learning Research & Applications4(1), 267-287. https://sydneyacademics.com/index.php/ajmlra/article/view/77
Yang C., Feng Y., & Whinston A. (2021). Dynamic pricing and information disclosure for fresh produce: An artificial intelligence approach. Production and Operations Management 31(1): 155-171. https://doi.org/10.1111/poms.13525
 

  • تاریخ دریافت 23 مرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 12 شهریور 1403
  • تاریخ پذیرش 12 شهریور 1403