Vähittäiskauppa ja verkkokauppa

Vähittäiskauppa ja verkkokauppa kilpailevat marginaaleista, nopeudesta ja asiakkaan elinkaariarvosta. Kausaalinen koneoppiminen optimoi jokaisen vivun: hinnoittelun, kampanjat, varaston, myymäläesillepanon ja personoinnin. Ylittäen korrelaatiopohjaiset järjestelmät, alustamme tunnistaa kausaalisesti validoidut mahdollisuudet, jotka vaikuttavat tulokseen.

Sovellimmekausaalista koneoppimistainnovaation edistämiseen Vähittäiskauppa ja verkkokauppa-toimialalla.

Autamme vähittäiskauppiaita arvioimaan todellisen hintajouston asiakassegmenteittäin, huomioiden kampanjainteraktiot ja kilpailuvasteet. Tämä mahdollistaa dynaamisen hinnoittelun, joka maksimoi liikevaihdon aiheuttamatta asiakashavaintio-ongelmia. Kampanjatehokkuuden analyysi erottaa lisämyynnit kannibalisoinnista kanavien välillä, estäen kannattavien tuotteiden menetyksen alennuksiin. Personointimallit tunnistavat mitkä asiakkaat reagoivat mihin tuotesuosituksiin aidolla lisävaikutuksella, ei vain ennustetulla preferenssillä. Varaston optimointi hyödyntää kysyntäennusteita, jotka perustuvat kausaalisiin suhteisiin kampanjoiden, kausivaihteluiden ja yksikkömyynnin välillä. Metodologiamme on kuvattu yksityiskohtaisesti [Causal Machine Learning -oppikirjassa](/research#causalml-book).

Kausaalista analytiikka-alustaamme käyttävät vähittäiskauppiaat kokevat mitattavan liikevaihdon kasvun, bruttomarginaalin laajentumisen ja ylivaraston vähenemisen. Verkkokauppayritykset parantavat konversioprosentteja säilyttäen hinnoittelun eheyden. Tilaus- ja jäsenyysmalleihin elinkaariarvon ennustaminen laajentuu tunnistamalla kausaaliset ajurit pidätystä ja laajennustuloja varten. Monikanavaiset vähittäiskauppiaat attribuoivat myynnit tarkasti verkko- ja fyysisiin kosketuspisteisiin, ohjaten sekä varaston allokointia että markkinointikuluja.

Alusta integroituu POS-järjestelmiin, verkkokauppa-alustoihin ja ERP-järjestelmiin toimiakseen todellisella transaktiodatalla laajassa mittakaavassa.