Tarification dynamique

La tarification dynamique exploite le machine learning causal pour optimiser les prix en temps reel en fonction des conditions du marche, de l'elasticite de la demande et du positionnement concurrentiel. Notre approche va au-dela des simples systemes bases sur des regles en identifiant les veritables relations causales entre les changements de prix et la demande a travers les segments de clientele.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour resoudre des defis commerciaux complexes.

En utilisant des methodes econometriques avancees incluant l'analyse des variables instrumentales et le double machine learning, nous estimons des coefficients d'elasticite-prix precis tout en tenant compte des facteurs de confusion tels que la saisonnalite, les activites promotionnelles et les mouvements concurrentiels. Cela garantit que votre strategie de tarification est ancree dans des preuves causales plutot que dans des correlations fallacieuses. Notre methodologie s'appuie sur les travaux fondamentaux en [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Le resultat est une augmentation mesurable des revenus avec une meilleure capture des marges. Les plateformes de commerce electronique optimisent les taux de conversion tout en gerant la sensibilite aux prix par segment. Pour les services de covoiturage et de transport, la tarification en temps reel equilibre la demande avec la capacite d'offre, reduisant les temps d'attente et les ecarts d'utilisation des chauffeurs.

Notre plateforme s'integre directement dans votre moteur de tarification, permettant des decisions a la milliseconde sur des milliers de produits avec un apprentissage continu a mesure que les conditions du marche evoluent.