СОВЕРШЕНСТОВОВАНИЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ТОВАРОВ И УСЛУГ С ПОМОЩЬЮ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ

Аннотация

Цель данного исследования заключается в изучении того, как можно оптимизировать ценообразование с помощью методов искусственного интеллекта, включая машинное обучение и глубокое обучение.

Традиционные методы установления цен на товары и услуги являются одними из основных методов, на которые организации полагались в течение длительного времени. Наиболее заметным методом является ценообразование на основе издержек, когда цена рассчитывается путем сложения прямых и косвенных издержек и добавления определенной маржи прибыли, которая обеспечивает достаточную выгоду для организации. Используется такой метод, как ценообразование на основе конкуренции, когда цена определяется на основе рыночных и конкурентных цен без значительного внимания к фактическим издержкам. Это уместно на рынках, характеризующихся разнообразием продукции и множеством конкурентов. Психологическое ценообразование используется в тех случаях, когда цена на продукцию основана на методах, которые влияют на восприятие потребителя. Традиционными методами также являются методы, основанные на поощрительных ценах, которые используются для временных предложений с целью стимулирования спроса, особенно в периоды рецессии или запуска/выпуска новых продуктов. Географическое ценообразование учитывает разницу в ценах, налогах и условиях в разных географических регионах, что обеспечивает гибкость в дистрибуции и маркетинге. Хотя все эти методы были эффективны в предыдущие периоды, технологические и поведенческие изменения побуждают многие организации использовать более сложные методы ценообразования, которые реагируют на меняющиеся рыночные условия.

Распознавание выражения лица играет важную роль в нескольких областях, одной из них является оптимизация цен на товары и услуги. Обычно системы распознавания лиц выполняют три главных этапа: обработка изображения, извлечение признаков и классификация.

Предварительная обработка является исходным шагом в повышении эффективности распознавания лиц. Качественное изображение достигается путем настройки четкости и изменения масштаба, а также удаления шума. Изображение последовательно избавляется от ненужных деталей, таких как уши, и готовится к точному распознаванию путем изображения, выравнивания, нормализации, бинаризации и стандартизации. Извлечение признаков фокусируется на ключевых чертах лица, таких как глаза, нос и рот, и их геометрическом расположении для классификации выражений. Все лица имеют уникальную структуру, которая позволяет их распознавать. Точные методы извлечения признаков, такие как eigenfaces и масштабно-инвариантное преобразование признаков, также применяются. Эмоции на лице передаются на основе активизации определенных групп мышц и, таким образом, содержат сложную информацию о психическом состоянии человека. Машинное и глубокое обучение используются для распознавания и классификации этих выражений путем обучения моделей на маркированных изображениях.

Целью оптимизации является поиск лучшей ценовой стратегии, которая ведет к установлению такой цены, которая максимизирует прибыль при удовлетворении потребностей клиентов. Лицо является основным инструментом выражения эмоций, и, вероятно, поведение клиентов можно учесть во многих случаях, основываясь на выражениях лиц. Анализируя их, владельцы магазинов смогут лучше понимать, как клиенты отреагируют на цены товаров и услуг, предлагаемые в розничных точках продажи.

Результаты анализа выражений лиц покупателей, как положительных, так и отрицательных (таких как счастье, грусть, гнев, удивление, страх и отвращение), дают владельцам магазинов представление о чувствах и эмоциях покупателей при их взаимодействии с товарами и услугами. Результаты такого анализа позволяют владельцам магазинов точно удовлетворять потребности клиентов, разрабатывать персонализированные предложения и услуги, а также совершенствовать процесс совершения покупок. Это, в свою очередь, ведёт к увкличению продаж, укреплению доверия между магазином и покупателями, повышению лояльности покупателей и увеличению прибыли. Это также позволяет владельцам магазинов принимать точные решения на основе доступных данных, создавая конкурентные преимущества на рынке, харктеризующемся постоянно меняющимися вкусами покупателей.