خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک

ما به خرده‌فروشان کمک می‌کنیم کشش قیمت واقعی را بر اساس بخش مشتری تخمین بزنند و تعاملات تبلیغاتی و پاسخ‌های رقابتی را در نظر بگیرند. این امکان قیمت‌گذاری پویا را فراهم می‌کند که درآمد را حداکثر می‌کند بدون ایجاد مشکلات ادراک مشتری. تحلیل اثربخشی تبلیغات فروش‌های افزایشی را از کانیبالیزاسیون در کانال‌ها جدا می‌کند و از دست دادن محصول سودآور به تخفیف جلوگیری می‌کند. مدل‌های شخصی‌سازی شناسایی می‌کنند کدام مشتریان به کدام توصیه‌های محصول با افزایش واقعی پاسخ می‌دهند، نه صرفاً ترجیح پیش‌بینی‌شده. بهینه‌سازی موجودی از پیش‌بینی‌های تقاضا مبتنی بر روابط علّی بین تبلیغات، فصلی بودن و فروش واحد استفاده می‌کند. روش‌شناسی ما در [کتاب درسی Causal Machine Learning](/research#causalml-book) جزئیات داده شده است.

خرده‌فروشانی که از پلتفرم تحلیل علّی ما استفاده می‌کنند افزایش درآمد قابل اندازه‌گیری، گسترش حاشیه ناخالص و کاهش موجودی اضافی را تجربه می‌کنند. شرکت‌های تجارت الکترونیک نرخ تبدیل را بهبود می‌بخشند در حالی که یکپارچگی قیمت‌گذاری را حفظ می‌کنند. مدل‌های اشتراک و عضویت پیش‌بینی ارزش طول عمر را با شناسایی محرک‌های علّی حفظ و درآمد توسعه گسترش می‌دهند. خرده‌فروشان چندکاناله فروش را به نقاط تماس آنلاین و آفلاین به دقت نسبت می‌دهند و هم تخصیص موجودی و هم هزینه‌های بازاریابی را مطلع می‌سازند.

پلتفرم با سیستم‌های POS، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک و سیستم‌های ERP یکپارچه می‌شود تا بر داده‌های تراکنش واقعی در مقیاس عمل کند.