Commerce de detail et E-commerce

Nous aidons les detaillants a estimer la veritable elasticite-prix par segment de clientele, en tenant compte des interactions promotionnelles et des reponses concurrentielles. Cela permet une tarification dynamique qui maximise les revenus sans declencher de problemes de perception client. L'analyse de l'efficacite promotionnelle separe les ventes incrementielles de la cannibalisation entre les canaux, empechant la perte de produits rentables due aux remises. Les modeles de personnalisation identifient quels clients repondent a quelles recommandations de produits avec une veritable incrementalite, pas seulement une preference predite. L'optimisation des stocks exploite les previsions de demande ancrees dans les relations causales entre les promotions, la saisonnalite et les ventes unitaires. Notre methodologie est detaillee dans le [manuel Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Les detaillants utilisant notre plateforme d'analyse causale connaissent une augmentation mesurable des revenus, une expansion des marges brutes et une reduction des stocks excedentaires. Les entreprises de e-commerce ameliorent les taux de conversion tout en maintenant l'integrite des prix. Les modeles d'abonnement et d'adhesion etendent la prediction de la valeur vie en identifiant les moteurs causaux de la retention et des revenus d'expansion. Les detaillants multicanaux attribuent avec precision les ventes aux points de contact en ligne et hors ligne, informant a la fois l'allocation des stocks et les depenses marketing.

La plateforme s'integre aux systemes POS, aux plateformes e-commerce et aux systemes ERP pour fonctionner sur des donnees de transaction reelles a grande echelle.