Dynamicka tvorba cen
Dynamicka tvorba cen vyuziva kauzalni strojove uceni k optimalizaci cen v realnem case na zaklade trznich podminek, elasticity poptavky a konkurencniho postaveni. Nas pristup prekracuje jednoduche systemy zalozene na pravidlech identifikaci skutecnych kauzalnich vztahu mezi zmenami cen a poptavkou napric zakaznickymi segmenty.
AplikujemeCausal Machine Learningk reseni slozitych obchodnich vyzev.
S vyuzitim pokrocilych ekonometrickych metod vcetne analyzy instrumentalnich promennych a double machine learning odhadujeme presne koeficienty cenove elasticity pri zohledneni matoucich faktoru jako je sezonnost, promocni aktivity a konkurencni tahy. Tim je zajisteno, ze vase cenova strategie je zalozena na kauzalnich dukazech, nikoli na falosnych korelacich. Nase metodologie stavina zakladnim vyzkumu v [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).
Vysledkem je meritelny narust trzeb se zlepsenim ziskove marze. E-commerce platformy optimalizuji konverzni pomery pri sprave cenove citlivosti podle segmentu. Pro sluzby sdilene prepravy a dopravni sluzby tvorba cen v realnem case vyvazuje poptavku s kapacitou nabidky, cimz snizuje cekaci doby a mezery ve vyuziti ridicu.
Nase platforma se integruje primo do vaseho cenovkove modulu, umoznujici rozhodnuti na urovni milisekund napric tisici produkty s neustalym ucenim pri vyvoji trznich podminek.
Zdroje
Additional Resources
Zdroje
Additional Resources
Nasemetodologie
Synteza dat
Integrujeme vase stavajici datove zdroje k vybudovani komplexniho analytickeho zakladu.
Kauzalni analyza
Pouziti Double Machine Learning k identifikaci skutecnych vztahu priciny a nasledku.
Strategicka simulace
Modelovani ruznych scenaru pro predpoved dopadu vasich rozhodnuti.
Provozni rozsah
Nasazeni modelu pripravenych pro produkci, ktere se integrujis vasimi stavajicimi systemy.
“Mistrovstvi je prechod od predvidani toho, co se stane, k pochopeni toho, proc se to musi stat.”
Duveruje nam prumyslovi lidri
