Dynamische Preisgestaltung

Dynamische Preisgestaltung nutzt kausales maschinelles Lernen, um Preise in Echtzeit basierend auf Marktbedingungen, Nachfrageelastizität und Wettbewerbspositionierung zu optimieren. Unser Ansatz geht über einfache regelbasierte Systeme hinaus, indem er die wahren kausalen Zusammenhänge zwischen Preisänderungen und Nachfrage über Kundensegmente hinweg identifiziert.

Wir nutzenKausales Machine Learningum komplexe Geschäftsherausforderungen zu lösen.

Mithilfe fortschrittlicher ökonometrischer Methoden, einschließlich Instrumentalvariablenanalyse und Double Machine Learning, schätzen wir präzise Preiselastizitätskoeffizienten unter Berücksichtigung von Störfaktoren wie Saisonalität, Werbeaktivitäten und Wettbewerbsreaktionen. Dies stellt sicher, dass Ihre Preisstrategie auf kausalen Erkenntnissen basiert und nicht auf Scheinkorrelationen. Unsere Methodik baut auf der grundlegenden Arbeit zu [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) auf.

Das Ergebnis ist eine messbare Umsatzsteigerung mit verbesserter Margenoptimierung. E-Commerce-Plattformen optimieren Konversionsraten und steuern gleichzeitig die Preissensibilität nach Segmenten. Für Ride-Sharing- und Transportdienste gleicht die Echtzeit-Preisgestaltung Nachfrage und Angebotskapazität aus, wodurch Wartezeiten und Auslastungslücken reduziert werden.

Unsere Plattform integriert sich direkt in Ihre Preis-Engine und ermöglicht Entscheidungen im Millisekundenbereich für Tausende von Produkten mit kontinuierlichem Lernen, wenn sich die Marktbedingungen ändern.