Динамично ценообразуване

Динамичното ценообразуване използва каузално машинно обучение за оптимизиране на цените в реално време въз основа на пазарните условия, еластичността на търсенето и конкурентното позициониране. Нашият подход надхвърля простите системи, базирани на правила, като идентифицира истинските каузални връзки между промените в цените и търсенето в различните клиентски сегменти.

ПрилагамеCausal Machine Learningза решаване на сложни бизнес предизвикателства.

Използвайки усъвършенствани иконометрични методи, включително анализ на инструментални променливи и double machine learning, оценяваме точни коефициенти на ценова еластичност, като отчитаме объркващи фактори като сезонност, промоционални дейности и конкурентни ходове. Това гарантира, че вашата ценова стратегия е основана на каузални доказателства, а не на фалшиви корелации. Нашата методология се основава на основополагащата работа в [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Резултатът е измеримо увеличение на приходите с подобрено улавяне на маржа. Платформите за електронна търговия оптимизират процента на конверсия, като управляват ценовата чувствителност по сегменти. За услуги за споделено пътуване и транспорт, ценообразуването в реално време балансира търсенето с капацитета на предлагането, намалявайки времето за чакане и пропуските в използването на шофьорите.

Нашата платформа се интегрира директно във вашия ценови механизъм, позволявайки решения на ниво милисекунди за хиляди продукти с непрекъснато обучение, докато пазарните условия се развиват.