Category: Monitorización de precios

  • Netprice es la plataforma más avanzada del mercado que cubre todas tus necesidades y si necesitas algo más… ITELLIGENT lo desarrolla. 
  • ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.

Big Data e Inteligencia Artificial  al servicio de la Optimización y la Gestión de Precios. Así es Netprice de  ITELLIGENT,  una plataforma pionera en España para la monitorización, modelización y gestión de precios tanto propios como de la competencia. Se trata de una plataforma de Big Data para la gestión de millones de precios, desde catálogos de productos hasta buscadores complejos. Esta plataforma ha sido desarrollada en España por expertos en modelización de precios con analíticas avanzadas para que rentabilice tu esfuerzo.

NETPRICE se compone de los siguientes módulos:

  1. Oportunidades vs Amenazas. Optimiza tu estrategia de precios gracias a la detección de oportunidades y alertas de amenazas en base a los de tu competencia.
  2. Ajuste automático de precios. Ajuste automático de precios en sistemas ERP o ecommerce con posibilidad de supervisión previo o definición de reglas.
  3. Alertas inteligentes. Nuestras Alertas Inteligentes permiten que solo recibas aquello que es relevante para ti. Evitando la saturación  de mensajes intrascendentes.
  4. Optimización en buscadores. Basado en la ofuscación de precios y el posicionamiento en buscadores, detección de patrones de fijación de precios de la competencia para establecer estrategias.
  5. SIG o Sistema de información geográfica. Visualización sobre mapas y posibilidad de representar distintas capas: recursos de interés, geodemografia, sociodemografia,…
  6. Informes. Servicio de informes automáticos o realizado por expertos que analizarán aquello que necesites.
  7. Revenue Management. Gestión de la estrategia de precios en base a la demanda de su catálogo de productos/servicios para rentabilizar sus ventas.
  8. Mapping. Sistema automatizado de Product Matching, permite enlazar tu catálogo de productos con los de tu competencia para realizar una correcta analítica de precios.
  9. Exportar datos. Servicio que permite exportar datos masivos en diversos formatos: CSV, Excel, …

netprice plataforma big data pricing

¿Qué te ofrece NETPRICE?

CENTRADO EN LO REALMENTE RELEVANTE. ¿Pierdes oportunidades porque te falta tiempo para analizar tus precios? NETPRICE permite detectar las oportunidades y las amenazas que te merecen la pena gestionar, centrando tu esfuerzo en lo realmente relevante.

ANALÍTICA AVANZADA PARA QUE RENTABILICES TU ESFUERZO. ¿Se te escapan oportunidades en la gestión de tus precios? Gracias  a la analítica avanzada de NETPRICE (Revenue Management, análisis predictivos…) podrás rentabilizar al máximo tu política de pricing.

DESARROLLOS A MEDIDA. ¿Necesitas algún desarrollo adicional sobre nuestra plataforma? Desarrollamos para ti aquello que necesites a precios muy razonables.

ALTA VELOCIDAD DE CARGA. ¿Cansado de esperar que tu herramienta muestre los datos? Con NETPRICE obtendrás acceso a tus datos en un abrir y cerrar de ojos.

INTEGRACIÓN CON TU SISTEMA. ¿Te ves saltando de una herramienta a otra para finalizar tu trabajo? ¡No desesperes más! Utiliza NETPRICE, lo integra todo en una única plataforma permitiendo integrarla con tu ERP o plataforma de e-commerce.

EXCELENCIA EN LA ATENCIÓN AL CLIENTE. ¿Cansado de esperar a que te atiendan o de hablar con un chatbot? Con ITELLIGENT no tendrás que esperar, tendrás acceso directo a nuestro equipo y además estamos en España.

EXPERIENCIA EN EL SECTOR. No estas ante una start up, somos una empresa pionera en España con más de diez años de experiencia en el mercado con un equipo de profesionales a tu servicio.

  • Richard H. Thaler galardonado con el Premio Nobel de Economía 2017
  • Economía del comportamiento: los consumidores somos irracionales
Niklas Elmehed © Nobel Media AB 2017

llustration: Niklas Elmehed © Nobel Media AB 2017

El pasado mes de octubre, Richard H. Thaler, a sus 72 años de edad, fue galardonado con el Premio Nobel de Economía, por su contribución a la economía del comportamiento. En sus hallazgos en esta área del conocimiento, Thaler asegura que las decisiones del consumo no suelen seguir los criterios racionales, sino que existe una serie de sesgos psicológicos que suelen desviar las decisiones de los consumidores.

Thaler explica que no somos tan racionales como nos gustaría pensar, ya que a menudo hacemos caso a nuestras preferencias poco racionales. No se tratan de errores aleatorios, sino que se puede establecer una serie de patrones que seguimos a la hora de manejar nuestro dinero. El economista galardonado elabora numerosas teorías para demostrar estos supuestos. En este post, os exponemos algunas de sus aportaciones de la psicología económica.

CONTABILIDAD MENTAL

Una de las teorías más conocidas de Thaler es la teoría de la contabilidad mental. Ésta explica como las personas tienden a administrar sus finanzas en unas cuentas mentales separadas (gastos corrientes, educación de hijos, entretenimiento, etc.), sin tener en cuenta el conjunto de dinero disponible.

  • Un buen ejemplo de esto es pedir un préstamo, a pesar de los elevados gastos, en lugar de recurrir a los ahorros.

RACIONALIDAD LIMITADA

Otra característica que señala Thaler, es la racionalidad limitada. El manifiesto más típico de este rasgo es que el consumidor realiza compras en rebajas fijándose en la cantidad rebajada en lugar del precio del producto. Lo mismo ocurre con la diferencia en el precio que estemos dispuestos a pagar según cómo se nos presenta el producto o en qué sitio vamos a comprarlo. Por ejemplo:

  • En una tienda de ropa, hay dos pantalones vaqueros: uno, cuesta 19,90€ y el otro, 39,90€ pero rebajado al 50% (19,95€). El consumidor es más probable que compre el pantalón rebajado pese a que le cueste lo mismo que el que no lo está.

COMPORTAMIENTOS IRRACIONALES

Thaler expone también la existencia de comportamientos irracionales en los mercados financieros, donde los inversores reaccionan de forma excesiva a las noticias y al comportamiento de otros inversores, a esto se le llama efecto rebaño. Otra muestra de este comportamiento irracional es la confianza injustificada en sus decisiones, mientras que, sin darse cuenta, recurren a la contabilidad mental frecuentemente.

“UN EMPUJONCITO”

Una de las teorías más populares de Thaler es Nudge Theory (teoría de empuje) en la que explica que una sugestión indirecta influye en el comportamiento del consumidor de una forma igual o incluso más eficaz que una orden directa. A raíz de esta teoría propone diseñar sistemas para que la toma de decisiones sea más eficiente para los consumidores, algo que se conoce como “paternalismo libertario“.  Se trata de dar la libertad de elegir a la gente, pero ofreciendo las opciones de tal forma que siempre elijan la mejor (diseño de la “opción por defecto”). Este concepto se aplica más en la oferta de planes de pensiones, seguros médicos, etc.

Al igual que veranos anteriores, esta semana lanzamos un nuevo informe de monitorización de precios basado en compañías de transporte y en más de 170 rutas para viajar por España y Europa. El fin de este informe es averiguar qué modo de transporte ha sido y es, el más económico para viajar durante los meses de verano de julio y agosto de 2017.

En este informe se plantean, además, otras cuestiones como cuándo debemos comprar un billete o si se mantienen o no los precios estables en los billetes de avión, tren y/o autobús.  En este estudio se han monitorizado más de 170 rutas y más de 15 millones de precios entre el 1 de julio y el 31 de agosto de 2017. Se han tenido en cuenta rutas entre las principales ciudades con mayor tráfico turístico como Alicante, Barcelona, Benidorm, Lisboa, Madrid, Oporto, Paris, San Sebastián, Santiago, entre otros.  En este informe, podemos observar que entre el mes de julio y el mes de agosto, los precios prácticamente no varían.

Para ITELLIGENT, lanzar este informe ya se ha convertido en una tradición desde 2014, en el que tras tres años consecutivos, se ha podido confirmar, que el modo de transporte más barato para viajar es el autobús.  En este estudio vuelve aparecer la compañía ALSA como el modo de transporte con precios más bajos frente a líneas aéreas -Ryan Air, Vueling, etc- y Renfe, ya que en el 90% de las rutas analizadas es la que posee la tarifa más económica para viajar en los meses de julio y agosto de 2017.

viajar en verano 2017- descargar

El Product Matching es un área perteneciente a Data Matching o Record Linkage encargada de identificar automáticamente aquellas ofertas, productos o entidades en general, que aparecen en la web procedente de diversas fuentes, aparentemente de forma distinta e independiente, pero que hacen referencia a una misma entidad real.

Actualmente, el Product Matching está experimentando un auge debido al incremento de compras online, lo cual ha propiciado la aparición de herramientas de comparación, monitorización y análisis de precios de los productos en venta. Desde el punto de vista de la implementación software, este proceso conlleva un arduo trabajo, ya que para un mismo producto, su descripción o nombre puede aparecer de distinta forma en páginas web diferentes, lo cual puede llevar a equívoco al motor de búsqueda obteniendo resultados incorrectos. Por tanto, se requiere de:

  • Un minucioso, exhaustivo y preciso proceso de búsqueda de productos a través de la web
  • Un filtrado de elementos candidatos, extracción de características, identificación y asociación de productos iguales y distintos
  • Un análisis de los parámetros o características que se requieren investigar entre estas entidades

Aproximación al estado del arte

El Product Matching debido a su relación con el Data Matching o Record Linkage comparte muchas de sus características. El Record Linkage se ha centrado principalmente, desde su nacimiento, en la fusión de distintas bases de datos en una única en la que se identifiquen aquellos elementos relacionados en ambas bases de datos, bien eliminando esas duplicaciones  y/o registrando nuevos enlaces. En las investigaciones realizadas hasta la fecha en el campo del Product Matching se pueden distinguir dos enfoques distintos:

  1. Uso de técnicas de similitud de textos (asociar a cada producto el título, descripción, características técnicas, etc.) para decidir si dos elementos de fuentes distintas hacen referencia a una misma entidad.
  2. Aplicar técnicas de aprendizaje automático para generar modelos que realicen la correspondencia entre productos.

Estos dos enfoques no son independientes entre sí. Normalmente, para el uso de técnicas de aprendizaje automático es necesario el uso de técnicas englobadas en el primer enfoque (Ej. tokenizado de textos, medidas de similitud, etc.) para obtener las entradas a los modelos que serán generados con el segundo enfoque.

Una nueva aplicación conocida como Content Based Image Retrieval (CBIR) ha surgido en el ámito del procesamiento de imágenes con el objetivo de resumir la información de una imagen en varias de sus características tales como el color, textura, forma o la combinación de éstas.

La forma de los objetos que se encuentran dentro de una imagen, es una de las características más usadas en las técnicas CBIR. Para obtenerla con necesarias técnicas de extracción morfológicas. Dentro de estas técnicas tiene una especial relevancia la basada en los Descriptores de Fourier. Dentro del campo de CBIR, también se deben destacar las técnicas de descomposición de imágenes en regiones locales de interés. Estas técnicas detectan, en una imagen, aquellos puntos más importantes y significativos pertenecientes a una región. Dichos puntos son denominados keypoints. En la literatura es posible encontrar una gran variedad de algoritmos para la obtención de keypoints dentro de una imagen.

ITELLIGENT_Product Marching_Monitorizacion de precios

Con el reciente auge del Deep Learning también han aparecido aplicaciones para CBIR. El Deep Learning consiste en un conjunto de algortimos de aprendizaje automático que generan modelos abstractos de alto nivel mediante el empleo de arquitecturas “profundas” -deep- compuestas de múltiples transformaciones no lineales, dispuestas de manera jerárquica. Ese enfoque es diferente a las técnicas convencionales de aprendizaje automático que se basan en arquitecturas “planas”.

Dentro de las múltiples técnicas englobadas dentro del Deep Learning, la técnica Convolutional Neuronal Network (CNN) es especialmente usada en el campo de CBIR. Esta técnica consiste en la utilización de múltiples capas de convolución situadas una encima de otra. Entre estas capas se comparten pesos así como la salia producida a la capa inferior. Mediante el entrenamiento de estos pesos y la disposición de las capas se consiguen modeles capaces de ser independientes a la rotación, traslación, contrastes, etc.

La importancia e imparable crecimiento del comercio electrónico –ecommerce- ha obligado a las organizaciones a disponer herramientas de monitorización de precios, que le permitan gestionar sus políticas de precios y conocer las estrategias de la competencia. Para estas herramientas es fundamental realizar una identificación adecuada de los productos entre las distintas fuentes que se monitorizan, ya que de no ser así no se podrán comparar los productos con sus verdaderos rivales, distorsionando toda la información obtenida.