Maloobchod a e-commerce

Pomáháme maloobchodníkům odhadnout skutečnou cenovou elasticitu podle zákaznického segmentu při zohlednění propagačních interakcí a konkurenčních reakcí. To umožňuje dynamickou tvorbu cen, která maximalizuje příjem bez vyvolání problémů s vnímáním zákazníků. Analýza efektivity propagace odděluje inkrementální prodeje od kanibalizace napříč kanály, čímž předchází ztrátě ziskových produktů na slevy. Personalizační modely identifikují, kteří zákazníci reagují na která doporučení produktů se skutečnou inkrementalitou, nikoli jen předpovězenou preferencí. Optimalizace zásob využívá prognózy poptávky založené na kauzálních vztazích mezi propagacemi, sezónností a jednotkovými prodeji. Naše metodologie je podrobně popsána v [učebnici Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Maloobchodníci používající naši platformu kauzální analytiky zažívají měřitelný nárůst příjmů, expanzi hrubé marže a snížení nadbytečných zásob. E-commerce společnosti zlepšují konverzní poměry při zachování integrity cen. Modely předplatného a členství rozšiřují predikci celoživotní hodnoty identifikací kauzálních hnacích sil retence a expanzního příjmu. Vícekanáloví maloobchodníci přesně přisuzují prodeje online a offline touchpointům, čímž informují jak alokaci zásob, tak marketingové výdaje.

Platforma se integruje s POS systémy, e-commerce platformami a ERP systémy pro provoz na skutečných transakčních datech ve velkém měřítku.