Commerce de détail et E-commerce

Nous aidons les détaillants à estimer la véritable élasticité-prix par segment de clientèle, en tenant compte des interactions promotionnelles et des réponses concurrentielles. Cela permet une tarification dynamique qui maximise les revenus sans déclencher de problèmes de perception client. L'analyse de l'efficacité promotionnelle sépare les ventes incrémentielles de la cannibalisation entre les canaux, empêchant la perte de produits rentables due aux remises. Les modèles de personnalisation identifient quels clients répondent à quelles recommandations de produits avec une véritable incrémentalité, pas seulement une préférence prédite. L'optimisation des stocks exploite les prévisions de demande ancrées dans les relations causales entre les promotions, la saisonnalité et les ventes unitaires. Notre méthodologie est détaillée dans le [manuel Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Les détaillants utilisant notre plateforme d'analyse causale connaissent une augmentation mesurable des revenus, une expansion des marges brutes et une réduction des stocks excédentaires. Les entreprises de e-commerce améliorent les taux de conversion tout en maintenant l'intégrité des prix. Les modèles d'abonnement et d'adhésion étendent la prédiction de la valeur vie en identifiant les moteurs causaux de la rétention et des revenus d'expansion. Les détaillants multicanaux attribuent avec précision les ventes aux points de contact en ligne et hors ligne, informant à la fois l'allocation des stocks et les dépenses marketing.

La plateforme s'intègre aux systèmes POS, aux plateformes de e-commerce et aux systèmes ERP pour opérer sur des données de transaction réelles à l'échelle.