Banga naujų įmonių, naudojančių duomenų analizę, padeda nustatyti momentą, kada yra palankiausia internetu įsigyti įvairius pirkinius. Dažnai žmonės susiduria su problema – ar pirkti kokią nors prekę ne jos sezono metu, pavyzdžiui, slides vasarą, ar pirkti ją tada, kai jos tikrai reikės ir rizikuoti, kad ji pabrangs.
Banga naujų įmonių, naudojančių duomenų analizę, padeda nustatyti momentą, kada yra palankiausia internetu įsigyti įvairius pirkinius, skelbia BBC.
Dažnai žmonės susiduria su problema – ar pirkti kokią nors prekę ne jos sezono metu, pavyzdžiui, slides vasarą, ar pirkti ją tada, kai jos tikrai reikės ir rizikuoti, kad ji pabrangs.
„Nifiti“ bendrovė, pradėjusi veiklą šį mėnesį, stengiasi išspręsti šią dilemą. Ji seka tokių prekių, kaip rūbai ar namų ūkio įranga, kainas ir įspėja savo klientus, kada kaina nukrenta iki tam tikro lygio. Taip pat „Nifiti“ siekia sukaupti kainų svyravimų duomenis, kad galėtų geriau suprasti kainų tendencijas. Taip tikimasi atskleisti elektroninėse parduotuvėse nuolat kintančių kainų slaptą gyvenimą.
Dar prieš porą metų panašios problemos nebuvo, bet dabar įvairios el. parduotuvės populiariausių prekių kainas pakeičia po kelis kartus per dieną. Dabar pagrindinis klausimas pirkėjams yra ne ką pirkti, bet kada pirkti.
Šis klausimas darosi ypač aktualus, nes vis daugiau parduotuvių persikelia į internetą. 2014 metais pasaulio elektroninės prekybos rinka turėtų siekti 1,2 trln. JAV dolerių.
Gera žinia ta, kad elektroninės prekybos gausėjimas sugeneruoja didesnį geresnių duomenų kiekį. Tai leidžia naujoms technologijoms nustatyti tinkamiausia įsigijimo metą.
Oro linijų bilietų kainos yra pirmas sektorius, kuriame mokslininkai nori pritaikyti naujas technologijas. „Microsoft“ vyriausiasis mokslinių tyrimų direktorius Stefanas Weitzas BBC teigia, kad oro bendrovių bilietų kainos yra puikus chaoso teorijos pavyzdys. Nedidelis veiksnys gali paskatinti įvykių grandinę, kuri nulems pokytį kainose.
„Bing Travel“ teigia galinti 86 proc. tikslumu pasakyti, ar dabar verta pirkti lėktuvo bilietą, ar geriau palaukti, nes kaina ateityje nukris.
Tačiau kartais, žinojimas, kada verta pirkti prekę yra bevertis. Pavyzdžiui, įsigyjant koncertų bilietus.
„SeatGeek“ bandė užsiimti panašia veikla kaip „Bing Travel“ tik renginių bilietų srityje. Algoritmai parodė, kad visada yra geriausia pirkti bilietus paskutinę minutę. Tačiau toks siūlymas netinka žmonėms, norintiems suplanuoti savo ateitį anksčiau, o ne pirkti bilietus likus valandai iki renginio ar jam jau prasidėjus.
Žinoti tinkamiausią įsigijimo laiką yra naudinga ne tik vartotojams, bet ir prekybininkams. Pavyzdžiui, „Amazon“ ir „Walmart“ nuolat stebi vartotojų pirkimo įgūdžius ir konkurentų kainas, bandydami per dieną gauti kuo didesnį pelną.
Pavyzdžiui, įmonė „Borderfree“ suteikia prekybininkams pirkimo duomenis, kad šie galėtų matyti, kokie žmonės kada apsipirkinėja.
„Kanadiečiai perka vakare po darbo, australai – per pietų pertrauką, o rusai linkę apsipirkinėti visą dieną“, – sako „Borderfree“ vadovas Michaelas DeSimone‘as. Tad technologijos, kurios padeda pirkėjams surasti žemiausią kainą, taip pat padeda prekybininkams gauti daugiau pelno iš pačių pirkėjų.
