Year: 2023
Type: conference-paper
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.
Authors: Endre Kovács, Katalin Erdélyi, Dóra Dobák, Tibor Fauszt
Language: Hungarian
Subfield: Marketing
Domain: Social Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4376460992