Retail at E-commerce

Tinutulungan namin ang mga retailer na tantiyahin ang tunay na price elasticity ayon sa customer segment, na isinasaalang-alang ang mga promotional interaction at competitive response. Nagbibigay-daan ito sa dynamic pricing na pina-maximize ang revenue nang hindi nagtutulak ng mga problema sa customer perception. Inihihiwalay ng promotion effectiveness analysis ang incremental sale mula sa cannibalization sa iba't ibang channel, na pinipigilan ang pagkawala ng profitable product sa discounting. Tinutukoy ng mga personalization model kung aling mga customer ang tumutugon sa kung aling mga product recommendation na may tunay na incrementality, hindi lamang predicted preference. Ginagamit ng inventory optimization ang mga demand forecast na nakabatay sa causal relationship sa pagitan ng promotion, seasonality, at unit sale. Ang aming metodolohiya ay detalyado sa [Causal Machine Learning textbook](/research#causalml-book).

Ang mga retailer na gumagamit ng aming causal analytics platform ay nakakaranas ng masusukat na pagtaas ng revenue, gross margin expansion, at pagbawas ng labis na inventory. Pinapabuti ng mga e-commerce company ang mga conversion rate habang pinapanatili ang pricing integrity. Pinapahaba ng mga subscription at membership model ang lifetime value prediction sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga causal driver ng retention at expansion revenue. Tumpak na nag-a-attribute ang mga multi-channel retailer ng mga benta sa online at offline touchpoint, na nag-i-inform sa parehong inventory allocation at marketing spend.

Ang platform ay nag-i-integrate sa mga POS system, e-commerce platform, at ERP system upang tumakbo sa tunay na data ng transaksyon sa malaking sukat.