Kako bismo Vam omogućili bolje korisničko iskustvo te potpunu funkcionalnost Internet stranice, ova stranica pohranjuje kolačiće (cookies).

Analitičke kolačiće Google Analytics koristimo samo uz Vašu suglasnost. Prihvaćam Odbijam Više informacija

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.)

Materijali s predavanja

  • Dostupno samo sudionicima konferencije. Molimo prijavite se.

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.).

Podijelite s prijateljima