תמחור דינמי
תמחור דינמי ממנף למידת מכונה סיבתית לאופטימיזציה של מחירים בזמן אמת בהתבסס על תנאי שוק, גמישות ביקוש ומיצוב תחרותי. הגישה שלנו עוברת מעבר למערכות מבוססות כללים פשוטות על ידי זיהוי הקשרים הסיבתיים האמיתיים בין שינויי מחירים וביקוש בפלחי לקוחות.

אנו מיישמיםלמידת מכונה סיבתיתלפתרון אתגרים עסקיים מורכבים.
באמצעות שיטות אקונומטריות מתקדמות כולל ניתוח משתנים אינסטרומנטליים ו-Double Machine Learning, אנו מעריכים מקדמי גמישות מחירים מדויקים תוך התחשבות בגורמים מבלבלים כמו עונתיות, פעילויות קידום מכירות ותנועות תחרותיות. זה מבטיח שאסטרטגיית התמחור שלך מעוגנת בראיות סיבתיות ולא בקורלציות מזויפות. המתודולוגיה שלנו מתבססת על העבודה היסודית ב-[Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).
התוצאה היא עלייה מדידה בהכנסות עם שיפור לכידת מרווח. פלטפורמות מסחר אלקטרוני מייעלות שיעורי המרה תוך ניהול רגישות מחירים לפי פלח. עבור שירותי שיתוף נסיעות ותחבורה, תמחור בזמן אמת מאזן ביקוש עם קיבולת היצע, מפחית זמני המתנה ופערי ניצול נהגים.
הפלטפורמה שלנו משתלבת ישירות במנוע התמחור שלך, מאפשרת החלטות ברמת מילישניות על פני אלפי מוצרים עם למידה מתמשכת ככל שתנאי השוק מתפתחים.
משאבים
Additional Resources
משאבים
Additional Resources
המתודולוגיהשלנו
סינתזת נתונים
אנו משלבים את מקורות הנתונים הקיימים שלך לבניית בסיס אנליטי מקיף.
ניתוח סיבתי
שימוש ב-Double Machine Learning לזיהוי קשרי סיבה ותוצאה אמיתיים.
סימולציה אסטרטגית
מדל תרחישים שונים לחיזוי ההשפעה של ההחלטות שלך.
קנה מידה תפעולי
פרוס מודלים מוכנים לייצור שמשתלבים עם המערכות הקיימות שלך.
“שליטה היא המעבר מחיזוי מה יקרה להבנה מדוע זה חייב לקרות.”
מהימנים על ידי מובילי התעשייה
