Dünaamiline hinnakujundus

Dünaamiline hinnakujundus kasutab kausaalset masinõpet hindade optimeerimiseks reaalajas turutingimuste, nõudluse elastsuse ja konkurentsipositsiooni põhjal. Meie lähenemine liigub lihtsatest reeglipõhistest süsteemidest kaugemale, tuvastades tõelised kausaalsed seosed hinnamuutuste ja nõudluse vahel erinevates kliendisegmentides.

RakendameCausal Machine Learning-utkeerukate äriprobleemide lahendamiseks.

Kasutades edasijõudnud ökonomeetrilisi meetodeid, sealhulgas instrumentaalmuutujate analüüsi ja double machine learning-i, hindame täpseid hinnaelastsuse koefitsiente, arvestades segavaid tegureid nagu hooajalisus, reklaamitegevused ja konkurentide sammud. See tagab, et teie hinnakujundusstrateegia põhineb kausaalsetel tõendusveetelt, mitte valekorrelatsioonidelt. Meie metoodika tugineb põhitoösse [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Tulemuseks on mõõdetav tulude kasv paranenud marginaali tabamisega. E-kaubanduse platvormid optimeerivad konversioonimäärasid, hallates samal ajal hinnatundlikkust segmentide kaupa. Sõidujagamise ja transporditeenuste puhul tasakaalustab reaalajas hinnakujundus nõudlust pakkumise võimsusega, vähendades ooteaegu ja juhtide kasutamatuse lünki.

Meie platvorm integreerub otse teie hinnakujundusmootorisse, võimaldades millisekundilisi otsuseid tuhandete toodete kohta pideva õppimisega, kui turutingimused arenevad.