Precios dinámicos

La fijación dinámica de precios aprovecha el aprendizaje automático causal para optimizar precios en tiempo real basándose en las condiciones del mercado, la elasticidad de la demanda y el posicionamiento competitivo. Nuestro enfoque va más allá de los sistemas simples basados en reglas al identificar las verdaderas relaciones causales entre los cambios de precios y la demanda en los distintos segmentos de clientes.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafíos empresariales complejos.

Utilizando métodos econométricos avanzados que incluyen el análisis de variables instrumentales y el Double Machine Learning, estimamos coeficientes precisos de elasticidad de precios teniendo en cuenta factores de confusión como la estacionalidad, las actividades promocionales y los movimientos de la competencia. Esto garantiza que su estrategia de precios se base en evidencia causal en lugar de correlaciones espurias. Nuestra metodología se fundamenta en el trabajo pionero sobre [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

El resultado es un incremento medible de los ingresos con una mejor captura de márgenes. Las plataformas de comercio electrónico optimizan las tasas de conversión mientras gestionan la sensibilidad al precio por segmento. Para los servicios de transporte compartido y movilidad, la fijación de precios en tiempo real equilibra la demanda con la capacidad de oferta, reduciendo los tiempos de espera y las brechas de utilización de conductores.

Nuestra plataforma se integra directamente en su motor de precios, permitiendo decisiones a nivel de milisegundos en miles de productos con aprendizaje continuo a medida que evolucionan las condiciones del mercado.