Studiu de caz: Price Intelligence - Monitorizare prețuri și stocuri cu Google Cloud și AI

Studii de caz Google Cloud și Vertex AI eCommerce și B2B online Data și Business Intelligence

INTRODUCERE

Într-un mediu e-commerce/retail, prețurile și stocurile se schimbă rapid la concurență, același produs fiind listat simultan de mai mulți retaileri.

Clientul OPTI avea nevoie de mai mult decât datele brute despre prețuri din sistemele sale. Avea nevoie de vizibilitate continuă asupra surselor și produselor incluse în sistem:

Deciziile de preț trebuie luate pe comparație multicriterială cu concurenții și furnizorii, pentru supravegherea marjei și disponibilității, cu atenție la specificațiile produselor.
Pe baza datelor colectate, este nevoie de comparație istorică și alerte de scădere preț sub prețul propriu și de dispariție stoc.
Echipele comerciale trebuie să aibă acces în comun, în funcție de permisiuni, la poziționarea companiei în raport cu sursele de pe piață.

OPTI oferă servicii Google Cloud și Vertex AI și a dezvoltat o aplicație de price intelligence pe baza datelor companiei, care include o zonă de căutare produse cu AI și dashboarduri dedicate pentru supravegherea prețului, stocului și marjei.

Monitorizare prețuri și stocuri - price intelligence

PROVOCĂRI

Aplicația trebuia gândită ca strat operațional de product intelligence. Provocările au constat în tipurile de comparații și alertele necesare:

1. Același produs, zeci de retaileri

Același produs poate apărea la zeci de concurenți, cu denumiri ușor diferite. Corelarea trebuia făcută după SKU când este disponibil, cu un motor custom bazat pe AI pentru celelalte cazuri, cu prag de încredere (ex: 95%) și confirmare umană.

2. Monitorizare și alerte - istoric de preț, stoc, detalii

Comparația după preț este principalul criteriu de competitivitate, dar unii retaileri exprimă reducerile ca vouchere, ceea ce necesită deducerea voucherului pentru prețul net final.
Comparația după stoc este la fel de importantă - ruperile de stoc pot duce la migrarea cumpărătorului către o alternativă.
Comparația după data ultimei actualizări a specificațiilor este relevantă în relația cu furnizorii, permițând identificarea schimbărilor de caracteristici sau apariția de noi versiuni de produs.

„Aveam datele, dar nu le puteam folosi pentru a vedea cum se modifică prețurile furnizorilor și cum se poziționează concurenții. Aplicația dezvoltată de OPTI a transformat aceste informații într-un instrument de zi cu zi pentru echipa comercială.”

— E-commerce Manager

SOLUȚIE

DE LA DATE BRUTE LA DECIZII

OPTI a construit o aplicație software integrată cu servicii Google Data Studio, Google BigQuery și Google Gemini pentru monitorizarea completă a unui catalog de produse:

Centru de control
- Zona centrală funcționează ca un centru de control. În loc să caute informații în fișiere separate sau în rapoarte manuale, utilizatorul are o singură interfață din care poate înțelege dimensiunea catalogului, distribuția pe retaileri și evoluția datelor de preț, stoc și detalii.
Dashboard-ul centralizează catalogul monitorizat și oferă acces rapid la statistici pe retaileri.
Catalog produse monitorizat
- Catalogul monitorizat conține produsele afișate cu informațiile esențiale și principalele acțiuni disponibile: nume produs, SKU sau identificator, brand și foto, preț de bază, preț minim (include vouchere), preț maxim în perioadă, retailer sau furnizor, dată modificare specificații, ultima actualizare și configurare alertă produs.
Pagina de produs cu prețuri și retaileri
- Această pagină oferă o imagine completă asupra produsului. De exemplu, pentru un calculator desktop afișează prețul de bază, cel mai mic preț (inclusiv voucher), cel mai mare preț, retailerii monitorizați, alertele setate și data actualizării specificațiilor. Utilizatorul înțelege imediat piața produsului fără să navigheze între mai multe ecrane.
Pagina de produs oferă o imagine completă asupra poziționării în piață. (Date demo)
Istoric preț și stoc cu perioade selectabile
- Un preț curent poate părea competitiv, dar istoricul poate arăta fluctuații semnificative, o creștere recentă de preț la un retailer sau o tendință sezonieră. Graficul interactiv permite corelarea diferenței de preț sau stoc cu alte informații interne, pentru ajustarea strategiei de preț în viitor.
Detaliile pe retailer permit verificarea rapidă a sursei, prețului și stocului. (Date demo)
Căutare cu AI și raportare pentru întreaga echipă
- Pe lângă dashboard-urile inteligente, proiectul include o zonă de căutare cu AI, integrată în Vânzări cu AI, plus o zonă de Conversational Analytics din Google Cloud. Utilizatorii formulează întrebări în limbaj natural, iar sistemul generează rapid tabele, grafice și analize personalizate pe baza datelor disponibile.
Căutarea Vânzări cu AI găsește rapid produse relevante în catalog. (Date demo)

Fereastra de detalii oferă informații comerciale și tehnice imediat. (Date demo)

Conversational Analytics permite generarea de rapoarte custom rapid, direct în limbaj natural. (Date demo)

*Printscreen-urile provin din platforma demo. Contactați-ne pentru detalii.*

Acest studiu de caz arată că price intelligence devine un avantaj comercial real doar atunci când corelarea produselor, istoricul de preț/stoc și accesul echipei sunt unificate într-o singură platformă. Fără această unificare, echipele comerciale rămân dependente de verificări manuale și Excel.

ARHITECTURĂ

Arhitectura aplicației realizată de OPTI este un flux în mai multe straturi, de la sursele de date ale clientului, la integrarea AI și controlul de calitate.

Arhitectură price intelligence - Google Data Studio, BigQuery, Gemini

REZULTATE

DUPĂ 2 LUNI DE OPERARE E-COMMERCE ȘI B2B

Vizibilitate completă

Imagine centralizată asupra a 2.000 de produse la retaileri și furnizori, cu preț, stoc și detalii.

Decizii de pricing mai rapide

Afișarea prețului de bază, minim și maxim, cu variațiile procentuale - timp de analiză redus estimativ cu 50%.

Analiză istorică

Identificarea tendințelor, sezonalității și fluctuațiilor, cu reducerea dependenței de Excel.

Comparație rapidă

Lista celor 20 de retaileri și furnizori în funcție de produs, cu detalii și marjă comercială la furnizori.

Trasabilitate și încredere

Creșterea încrederii în date și verificarea rapidă a situațiilor neobișnuite pentru toată echipa.

Adoptarea AI în echipă

Identificarea rapidă a produselor relevante și rapoarte rapide, fără apel la echipa tehnică.

Te interesează?

Un MVP de price intelligence poate fi livrat în 4-6 săptămâni. Hai să vorbim.

Cere audit gratuit

TEHNOLOGII ȘI METODOLOGIE

Servicii: Analiză business, modelare proces, arhitectură, dezvoltare backend și integrare de date, dezvoltare frontend, integrare AI, integrare Google Cloud, QA și testare.
Google Cloud Tech: Google BigQuery, Google Cloud, Google Data Studio, Google Gemini, Conversational Analytics.
Metodologii: Discovery și definirea obiectivelor, modelarea datelor (produse, identificare SKU, istoric, alerte), dashboard principal și sub-module, motor scheduler (normalizare date, agregări, alerte), integrare AI (căutare semantică și Conversational Analytics).
Standarde: ISO 9001 (calitate), ISO 27001 (securitatea informației), ISO 42001 (management AI).

Întrebări rapide

Ce este price intelligence și de ce contează pentru retail/e-commerce?

Price intelligence este monitorizarea continuă a prețurilor, stocurilor și specificațiilor produselor la concurenți și furnizori, cu alerte automate. Permite echipelor comerciale să ia decizii de preț rapide, bazate pe date reale din piață.

Cum se corelează produsele între zeci de retaileri cu denumiri diferite?

Corelarea se face după SKU, atunci când este disponibil, iar pentru restul cazurilor printr-un motor custom bazat pe AI, cu un prag de încredere (ex: 95%) și confirmare umană pentru cazurile ambigue.

Ce tehnologii Google Cloud au fost folosite?

Aplicația folosește Google BigQuery pentru date, Google Data Studio pentru dashboarduri, Google Gemini pentru funcții AI și Conversational Analytics pentru interogări în limbaj natural.

Cât durează implementarea unui MVP de price intelligence?

Un MVP poate fi livrat în 4-6 săptămâni, acoperind monitorizarea unui prim set de produse și retaileri, urmat de extinderea catalogului și a alertelor.

Ce rezultate s-au obținut după implementare?

După 2 luni de operare, clientul a obținut vizibilitate completă asupra a 2.000 de produse la 20 de retaileri și furnizori, decizii de pricing mai rapide și reducerea dependenței de Excel.

Care este concluzia (TLDR)?

Care sunt tehnologiile și metodologiile implicate?

Tehnologii: Google BigQuery, Google Cloud, Google Data Studio, Google Gemini, Conversational Analytics
Metodologii: Discovery și definirea obiectivelor, modelarea datelor (produse, identificare SKU, istoric, alerte), dashboard principal și sub-module, motor scheduler (normalizare date, agregări, alerte), integrare AI (căutare semantică și Conversational Analytics)