Търговия на дребно и електронна търговия
Търговията на дребно и електронната търговия се конкурират на маржове, скорост и стойност на клиента за целия му живот. Каузалното машинно обучение оптимизира всяка лостка: ценообразуване, промоции, инвентар, мърчандайзинг и персонализация. Надхвърляйки системите, базирани на корелация, нашата платформа идентифицира каузално валидирани възможности, които движат въздействието върху крайния резултат.
ПрилагамеCausal Machine Learningза стимулиране на иновациите в сектора Търговия на дребно и електронна търговия.
Помагаме на търговците на дребно да оценят истинската ценова еластичност по клиентски сегмент, отчитайки промоционални взаимодействия и конкурентни реакции. Това позволява динамично ценообразуване, което максимизира приходите, без да предизвиква проблеми с възприятието на клиентите. Анализът на ефективността на промоциите отделя допълнителните продажби от канибализацията между каналите, предотвратявайки загуба на печеливши продукти поради отстъпки. Моделите за персонализация идентифицират кои клиенти реагират на кои продуктови препоръки с истинска допълнителност, а не само предвидено предпочитание. Оптимизацията на инвентара използва прогнози за търсенето, основани на каузални връзки между промоции, сезонност и продажби на единици. Нашата методология е описана подробно в [учебника за Causal Machine Learning](/research#causalml-book).
Търговците на дребно, използващи нашата платформа за каузален анализ, изпитват измеримо увеличение на приходите, разширение на брутния марж и намаляване на излишния инвентар. Компаниите за електронна търговия подобряват процентите на конверсия, като същевременно поддържат ценовата цялост. Моделите за абонамент и членство разширяват прогнозирането на стойността за целия живот чрез идентифициране на каузални двигатели на задържане и разширяване на приходите. Многоканалните търговци на дребно точно приписват продажбите на онлайн и офлайн точки на контакт, информирайки както разпределението на инвентара, така и маркетинговите разходи.
Платформата се интегрира със системи за POS, платформи за електронна търговия и ERP системи, за да работи с реални транзакционни данни в мащаб.
Нашатаметодология
Секторен анализ
Дълбоко разбиране на уникалните предизвикателства и възможности на вашата индустрия.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте за каузално въздействие?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
