Dynamic Pricing

ডায়নামিক প্রাইসিং বাজারের অবস্থা, চাহিদার স্থিতিস্থাপকতা এবং প্রতিযোগিতামূলক অবস্থানের উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইমে মূল্য অপ্টিমাইজ করতে কার্যকারণ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। আমাদের পদ্ধতি সাধারণ নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেমের ঊর্ধ্বে গিয়ে গ্রাহক বিভাগ জুড়ে মূল্যের পরিবর্তন এবং চাহিদার মধ্যে প্রকৃত কার্যকারণ সম্পর্ক চিহ্নিত করে।

আমরা জটিল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্যCausal Machine Learningপ্রয়োগ করি।

ইন্সট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল বিশ্লেষণ এবং ডাবল মেশিন লার্নিং সহ উন্নত ইকোনোমেট্রিক পদ্ধতি ব্যবহার করে আমরা ঋতুচক্র, প্রচারমূলক কার্যক্রম এবং প্রতিযোগিতামূলক পদক্ষেপের মতো কনফাউন্ডারগুলোকে বিবেচনায় নিয়ে নির্ভুল মূল্য স্থিতিস্থাপকতা সহগ (price elasticity coefficients) অনুমান করি। এটি নিশ্চিত করে যে আপনার মূল্যের কৌশলটি কৃত্রিম সহসম্বন্ধের পরিবর্তে কার্যকারণ প্রমাণের উপর ভিত্তি করে। আমাদের পদ্ধতি [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml)-এর মৌলিক কাজের উপর ভিত্তি করে তৈরি।

এর ফলে উন্নত মার্জিন ক্যাপচারসহ পরিমাপযোগ্য রাজস্ব বৃদ্ধি ঘটে। ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মগুলো বিভাগ অনুযায়ী মূল্য সংবেদনশীলতা পরিচালনা করার পাশাপাশি কনভারশন রেট অপ্টিমাইজ করে। রাইড-শেয়ারিং এবং পরিবহন পরিষেবার জন্য রিয়েল-টাইম প্রাইসিং সরবরাহ ক্ষমতার সাথে চাহিদার ভারসাম্য বজায় রাখে, যা অপেক্ষার সময় এবং চালকের ব্যবহারের ব্যবধান কমায়।

আমাদের প্ল্যাটফর্মটি সরাসরি আপনার প্রাইসিং ইঞ্জিনে একীভূত হয়, যা বাজারের অবস্থার পরিবর্তনের সাথে সাথে ক্রমাগত শেখার মাধ্যমে হাজার হাজার পণ্য জুড়ে মিলিসেকেন্ড-স্তরের সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।