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उपयोग का मामला

डायनामिक प्राइसिंग

डायनामिक प्राइसिंग बाजार की स्थितियों, मांग लोच, और प्रतिस्पर्धी स्थिति के आधार पर वास्तविक समय में कीमतों को अनुकूलित करने के लिए Causal Machine Learning का लाभ उठाता है। हमारा दृष्टिकोण सरल नियम-आधारित प्रणालियों से परे जाकर ग्राहक खंडों में मूल्य परिवर्तन और मांग के बीच सच्चे कार्यकारण संबंधों की पहचान करता है।

हम लागू करते हैंCausal Machine Learningजटिल व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए।

Instrumental variable analysis और Double Machine Learning सहित उन्नत अर्थमितीय विधियों का उपयोग करते हुए, हम मौसमी, प्रचार गतिविधियों और प्रतिस्पर्धी कदमों जैसे भ्रामक कारकों को ध्यान में रखते हुए सटीक मूल्य लोच गुणांक का अनुमान लगाते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि आपकी मूल्य निर्धारण रणनीति कार्यकारण साक्ष्य पर आधारित है न कि झूठे सहसंबंधों पर। हमारी पद्धति [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) में मूलभूत कार्य पर आधारित है।

परिणाम बेहतर मार्जिन कैप्चर के साथ मापनीय राजस्व वृद्धि है। ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म खंड द्वारा मूल्य संवेदनशीलता का प्रबंधन करते हुए रूपांतरण दरों को अनुकूलित करते हैं। राइड-शेयरिंग और परिवहन सेवाओं के लिए, वास्तविक समय मूल्य निर्धारण मांग को आपूर्ति क्षमता के साथ संतुलित करता है, प्रतीक्षा समय और ड्राइवर उपयोग अंतराल को कम करता है।

हमारा प्लेटफॉर्म सीधे आपके मूल्य निर्धारण इंजन में एकीकृत होता है, बाजार की स्थितियों के विकसित होने पर निरंतर सीखने के साथ हजारों उत्पादों में मिलीसेकंड-स्तर के निर्णयों को सक्षम बनाता है।

संसाधन

Additional Resources

हमारीपद्धति

01

डेटा संश्लेषण

हम एक व्यापक विश्लेषणात्मक आधार बनाने के लिए आपके मौजूदा डेटा स्रोतों को एकीकृत करते हैं।

02

कारण-कारक विश्लेषण

सच्चे कारण-और-प्रभाव संबंधों की पहचान के लिए Double Machine Learning का उपयोग।

03

रणनीतिक सिमुलेशन

आपके निर्णयों के प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न परिदृश्यों का मॉडल।

04

परिचालन स्तर

उत्पादन-तैयार मॉडल तैनात करें जो आपके मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकृत होते हैं।

महारत वह परिवर्तन है जो पूर्वानुमान से समझ की ओर ले जाता है।

उद्योग के अग्रणी नेताओं द्वारा विश्वसनीय