To enable you better user experience and full functionality of the web site, this site stores cookies.

We use analytical cookies Google Analytics only with your consent. I accept I decline More information

Kako odabrati pravu cijenu u pravom trenutku za vaš proizvod?

Cijena je osnova za svaku ponudu i uspješno realiziranu kupnju. Tema predavanja će biti kako možemo iskoristiti algoritme strojnog učenja i umjetne inteligencije da nam pomognu u što boljoj definiciji cijene, tj. one koja garantira povećanje naše margine uz također povećanu vjerojatnost da će krajnji kupac i prihvatiti takvu ponudu. Ovakvi sustavi se moraju konstantno samo-podešavati što zbog pojave novih proizvoda, promjene ponašanja na tržištu, ali i drugih parametara koji mogu dovesti do potrebe za korekcijom cijena. Povećanje cijene od 1% može dovesti do značajnog povećanja operativnog profita i to treba znati i moći pravovremeno iskoristiti. Također, cijene se ručno definiraju u velikom broju tvrtki na dnevnoj bazi, a statistika kaže da je preko 30% takvih promjena pogrešno, tj. dovode do gubitka a ne zarade. Kako bi se ovakvo rješenje iskoristilo u praksi, uz algoritme bazirane na umjetnoj inteligenciji odnosno prvenstveno Reinforcement Learning aspektu temeljenom na nagradi/kazni, morali smo implementirati i RPA tehnologije za komunikaciju sa legacy sustavima koji su nam pružali trenutne troškovne elemente za izračune u realnom vremenu. Sustav radi u realnom vremenu sa odzivom u mili sekundama te prodajnom osoblju sugerira odgovarajuće cijene kod svake prodaje. Zbog nastupa na stranim tržištima, takve cijene nose tradicionalnu kategorizaciju iz engleskog govornog područja: A, B, C, D i F, a na osnovu čijeg odabira se mogu i daljnju poslovni procesi definirati jer je sam izbor na prodajnom osoblju, ali umjetna inteligencija može spriječiti "veću štetu" i "zatražiti" verifikaciju od strane voditelja tima prodajnih osoba ukoliko se odabere nepogodna vrijednost izlazne cijene.


U slučaju da vam na video snimci predavanja / demoa ili u priloženoj prezentaciji neki detalji nisu dovoljno jasno vidljivi ili vam nedostaje neka ključna informacija, slobodno nam se obratite na info@windays.hr – potrudit ćemo se pribaviti vam potrebne informacije. (Napomena: uz predavanja su priložene prezentacije svih predavača koji su ih pristali podijeliti sa sudionicima.)

Session materials

  • Available only for the conference participants. Please register.

Tomislav Križan

Atomic Intelligence d.o.o.

Rodio se kao vrlo mlad i to na početku svog života. Od rane mladosti se igra s i na kompjutorima. U dokolici druge polovice '80ih s radio-amaterima slaže i računala. Na jedan "sretni" petak 13 po tko zna koji put popravlja dragocjeni Apple 2e koji nakon toga više ne daje znakove života. Naprasno odlučuje preći na 8086 arhitekturu i od toga se još nije oporavio. Početak rata dočekao na BBS-ovima (za oni koji ne znaju što je to, to je u to doba nešto poput Interneta ali za do jednocifrenog broja ljudi istovremno). Igra se s podacima već dugo vremena na sve moguće (ne)zamislive načine. Prvi Big Data projekti su mu bili na konto-karticama unutar knjigovodstveno servisa (low tech pristup). Gdje drugi vide dosadne brojke i slova, nalazi smisao i informacije. Niz godina se igra na polju DM/ML modela u poslovne svrhe, dok se u zadnjih par godina okreće i analitici teksta (nestrukturirani setovi podataka) u malim i velikim količinama podataka. Polu-aktivni član i MS Comunity-ja te drži i hands-on predavanja na SQL Server UG, SQL TuneIn, Kulendayz i ostalim bitnijim događanjima vezanim uz znanost o podacima (poput Data Science Croatia, AI i sl.).

Share with friends