রিটেইল ও ই-কমার্স

আমরা রিটেইলারদের প্রচারমূলক মিথস্ক্রিয়া এবং প্রতিযোগিতামূলক প্রতিক্রিয়া বিবেচনায় নিয়ে গ্রাহক বিভাগ অনুযায়ী প্রকৃত মূল্য স্থিতিস্থাপকতা অনুমান করতে সহায়তা করি। এটি ডায়নামিক প্রাইসিং সক্ষম করে যা গ্রাহকের নেতিবাচক ধারণা তৈরি না করেই রাজস্ব সর্বোচ্চ করে। প্রচারের কার্যকারিতা বিশ্লেষণ ইনক্রিমেন্টাল বিক্রিকে বিভিন্ন চ্যানেলের ক্যানিবালাইজেশন থেকে আলাদা করে, যা ডিসকাউন্টের কারণে লাভজনক পণ্যের ক্ষতি রোধ করে। পারসোনালাইজেশন মডেলগুলো চিহ্নিত করে কোন গ্রাহকরা কোন পণ্যের সুপারিশে প্রকৃত ইনক্রিমেন্টালিটির সাথে সাড়া দেয়, কেবল ভবিষ্যদ্বাণী করা পছন্দের ভিত্তিতে নয়। ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজেশান প্রচার, ঋতুচক্র এবং ইউনিট বিক্রির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্কের ওপর ভিত্তি করে চাহিদার পূর্বাভাস ব্যবহার করে। আমাদের পদ্ধতিটি [Causal Machine Learning পাঠ্যপুস্তকে](/research#causalml-book) বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে।

আমাদের কার্যকারণ অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী রিটেইলাররা পরিমাপযোগ্য রাজস্ব বৃদ্ধি, গ্রস মার্জিন সম্প্রসারণ এবং অতিরিক্ত ইনভেন্টরি হ্রাস অনুভব করেন। ই-কমার্স কোম্পানিগুলো মূল্যের অখণ্ডতা বজায় রেখে কনভারশন রেট উন্নত করে। সাবস্ক্রিপশন এবং মেম্বারশিপ মডেলগুলো রিটেনশন এবং এক্সপেনশন রাজস্বের কার্যকারণ চালিকাশক্তি চিহ্নিত করে লাইফটাইম ভ্যালু প্রেডিকশনকে বিস্তৃত করে। মাল্টি-চ্যানেল রিটেইলাররা অনলাইন এবং অফলাইন টাচপয়েন্টে সঠিকভাবে বিক্রির কৃতিত্ব (attribution) প্রদান করে, যা ইনভেন্টরি বরাদ্দ এবং মার্কেটিং ব্যয় উভয়কেই নির্দেশিত করে।

প্ল্যাটফর্মটি POS সিস্টেম, ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম এবং ERP সিস্টেমের সাথে একীভূত হয়ে স্কেলে রিয়েল ট্রানজ্যাকশন ডেটার ওপর কাজ করে।