Jaekaubandus ja e-kaubandus

Jaekaubandus ja e-kaubandus konkureerivad marginaalide, kiiruse ja kliendi eluaegväärtuse alusel. Kausaalne masinõpe optimeerib iga hooba: hinnakujundus, reklaamid, laoseis, kaubavalik ja isikustamine. Liikudes korrelatsioonipõhistest süsteemidest kaugemale, tuvastab meie platvorm kausaalselt kinnitatud võimalusi, mis juhivad puhaskasumit.

RakendameCausal Machine Learning-utinnovatsiooni juhtimiseks Jaekaubandus ja e-kaubandussektoris.

Aitame jaemüüjatel hinnata tegelikku hinnaelastsust kliendisegmendi kaupa, arvestades reklaamiinteraktsioone ja konkurentide vastuseid. See võimaldab dünaamilist hinnakujundust, mis maksimeerib tulu, tekitamata kliendi tajuprobleeme. Reklaami efektiivsuse analüüs eraldab lisanduva müügi kannibaliseerimisest kanalite lõikes, vältides kasumlike toodete kaotamist allahindlustele. Isikustamismudelid tuvastavad, millised kliendid reageerivad millistele tootesoovitustele tõelise lisanduvusega, mitte ainult ennustatud eelistusega. Laoseisu optimeerimine kasutab nõudlusprognoose, mis põhinevad kausaalsetel seostel reklaamide, hooajalisuse ja ühikumüügi vahel. Meie metoodika on detailselt kirjeldatud [Causal Machine Learning õpikus](/research#causalml-book).

Jaemüüjad, kes kasutavad meie kausaalse analüütika platvormi, kogevad mõõdetavat tulude kasvu, brutomarginaali laienemist ja üleliigse laoseisu vähendamist. E-kaubanduse ettevõtted parandavad konversioonimäärasid, säilitades hinnakujunduse terviklikkuse. Tellimuse ja liikmelisuse mudelid laiendavad eluaegväärtuse prognoosi, tuvastades hoidmise ja laiendamistulu kausaalsed juhid. Mitme kanali jaemüüjad omistavad müügi täpselt veebipõhistele ja väljaspool võrku kontaktpunktidele, teavitades nii laoseisu jaotust kui turunduskulutusi.

Platvorm integreerub POS-süsteemidega, e-kaubanduse platvormidega ja ERP-süsteemidega, et toimida reaalajas tehinguandmetega mastaabis.