Tarification dynamique

La tarification dynamique exploite le machine learning causal pour optimiser les prix en temps réel en fonction des conditions du marché, de l léasticité de la demande et du positionnement concurrentiel. Notre approche va au-delà des simples systèmes basés sur des règles en identifiant les véritables relations causales entre les changements de prix et la demande à travers les segments de clientèle.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour résoudre des défis commerciaux complexes.

En utilisant des méthodes économétriques avancées incluant l analyse des variables instrumentales et le double machine learning, nous estimons des coefficients d léasticité-prix précis tout en tenant compte des facteurs de confusion tels que la saisonnalite, les activités promotionnelles et les mouvements concurrentiels. Cela garantit que votre stratégie de tarification est ancrée dans des preuves causales plutôt que dans des corrélations fallacieuses. Notre méthodologie s appuie sur les travaux fondamentaux en [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Le résultat est une augmentation mesurable des revenus avec une meilleure capture des marges. Les plateformes de commerce électronique optimisent les taux de conversion tout en gérant la sensibilité aux prix par segment. Pour les services de covoiturage et de transport, la tarification en temps réel équilibre la demande avec la capacité d offre, réduisant les temps d attente et les écarts d utilisation des chauffeurs.

Notre plateforme s intègre directement dans votre moteur de tarification, permettant des décisions à la milliseconde sur des milliers de produits avec un apprentissage continu à mesure que les conditions du marché évoluent.