قیمتگذاری پویا
قیمتگذاری پویا از یادگیری ماشین علّی برای بهینهسازی قیمتها در زمان واقعی بر اساس شرایط بازار، کشش تقاضا و موقعیت رقابتی استفاده میکند. رویکرد ما فراتر از سیستمهای ساده مبتنی بر قواعد میرود و روابط علّی واقعی بین تغییرات قیمت و تقاضا در بخشهای مختلف مشتری را شناسایی میکند.
مایادگیری ماشین علّیرا برای حل چالشهای پیچیده کسبوکار به کار میبریم.
با استفاده از روشهای اقتصادسنجی پیشرفته شامل تحلیل متغیرهای ابزاری و double machine learning، ضرایب دقیق کشش قیمت را تخمین میزنیم در حالی که عوامل مخدوشکننده مانند فصلی بودن، فعالیتهای تبلیغاتی و حرکات رقبا را در نظر میگیریم. این تضمین میکند که استراتژی قیمتگذاری شما بر شواهد علّی استوار است نه همبستگیهای کاذب. روششناسی ما بر کار بنیادی در [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) بنا شده است.
نتیجه افزایش قابل اندازهگیری درآمد با بهبود حاشیه سود است. پلتفرمهای تجارت الکترونیک نرخ تبدیل را بهینه میکنند در حالی که حساسیت قیمت را بر اساس بخش مدیریت میکنند. برای خدمات اشتراک سواری و حملونقل، قیمتگذاری بلادرنگ تقاضا را با ظرفیت عرضه متعادل میکند و زمان انتظار و شکافهای بهرهوری رانندگان را کاهش میدهد.
پلتفرم ما مستقیماً با موتور قیمتگذاری شما یکپارچه میشود و تصمیمات در سطح میلیثانیه را در هزاران محصول با یادگیری مستمر همراه با تکامل شرایط بازار امکانپذیر میسازد.
منابع
Additional Resources
منابع
Additional Resources
روششناسیما
ترکیب دادهها
ما منابع داده موجود شما را برای ساختن یک پایه تحلیلی جامع یکپارچه میکنیم.
تحلیل علّی
استفاده از Double Machine Learning برای شناسایی روابط واقعی علت و معلول.
شبیهسازی استراتژیک
مدلسازی سناریوهای مختلف برای پیشبینی تأثیر تصمیمات شما.
مقیاس عملیاتی
استقرار مدلهای آماده تولید که با سیستمهای موجود شما یکپارچه میشوند.
“تسلط، گذار از پیشبینی آنچه رخ میدهد به درک چرایی وقوع آن است.”
مورد اعتماد رهبران صنعت
