Detail & E-handel

Detail og e-handel konkurrerer pa marginer, hastighed og kundens livstidsvaerdi. Kausal machine learning optimerer enhver havarm: prissaetning, kampagner, lagerbeholdning, merchandising og personalisering. Ved at ga ud over korrelationsbaserede systemer identificerer vores platform kausalt validerede muligheder der driver bundlinjeeffekt.

Vi anvenderCausal Machine Learningtil at drive innovation i Detail & E-handelsektoren.

Vi hjaelper detailhandlere med at estimere sand priselasticitet efter kundesegment under hensyntagen til kampagneinteraktioner og konkurrencemaessige reaktioner. Dette muliggor dynamisk prissaetning der maksimerer omsaetning uden at udlose kundeperceptionsproblemer. Kampagneeffektivitetsanalyse separerer inkrementelt salg fra kannibalisering pa tvaers af kanaler, hvilket forebygger rentabelt produkttab til rabatter. Personaliseringsmodeller identificerer hvilke kunder der reagerer pa hvilke produktanbefalinger med aegte inkrementalitet, ikke bare forudsagt praeferance. Lageroptimering udnytter eftersporgselsprognoser forankret i kausale relationer mellem kampagner, saesonsving og enhedssalg. Vores metodologi er detaljeret i [Causal Machine Learning larebogen](/research#causalml-book).

Detailhandlere der bruger vores kausale analytiske platform oplever malbar omsaetningsstigning, bruttomarginudvidelse og reduktion i overskydende lagerbeholdning. E-handelsvirksomheder forbedrer konverteringsrater mens prissaetningsintegritet opretholdes. Abonnements- og medlemskabsmodeller udvider livstidsvaerdiforudsigelse ved at identificere kausale drivere for fastholdelse og ekspansionsomsaetning. Multikanal detailhandlere tilskriver praecist salg til online og offline kontaktpunkter, hvilket informerer bade lagerallokering og marketingforbrug.

Platformen integreres med POS-systemer, e-handelsplatforme og ERP-systemer for at operere pa reelle transaktionsdata i skala.