रिटेल और ई-कॉमर्स

हम खुदरा विक्रेताओं को प्रचार इंटरैक्शन और प्रतिस्पर्धी प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखते हुए ग्राहक खंड द्वारा सच्ची मूल्य लोच का अनुमान लगाने में मदद करते हैं। यह डायनामिक प्राइसिंग को सक्षम बनाता है जो ग्राहक धारणा समस्याओं को ट्रिगर किए बिना राजस्व को अधिकतम करता है। प्रचार प्रभावशीलता विश्लेषण चैनलों में वृद्धिशील बिक्री को कैनिबलाइजेशन से अलग करता है, डिस्काउंटिंग के लिए लाभदायक उत्पाद हानि को रोकता है। पर्सनलाइजेशन मॉडल पहचानते हैं कि कौन से ग्राहक किन उत्पाद अनुशंसाओं पर वास्तविक वृद्धिशीलता के साथ प्रतिक्रिया करते हैं, न कि केवल अनुमानित वरीयता। इन्वेंट्री अनुकूलन प्रचारों, सीज़नैलिटी और यूनिट बिक्री के बीच कारण-कारक संबंधों में आधारित मांग पूर्वानुमानों का लाभ उठाता है। हमारी पद्धति [Causal Machine Learning पाठ्यपुस्तक](/research#causalml-book) में विस्तृत है।

हमारे कारण-कारक एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले खुदरा विक्रेता मापनीय राजस्व वृद्धि, सकल मार्जिन विस्तार और अतिरिक्त इन्वेंट्री में कमी का अनुभव करते हैं। ई-कॉमर्स कंपनियां मूल्य निर्धारण अखंडता बनाए रखते हुए रूपांतरण दरों में सुधार करती हैं। सब्सक्रिप्शन और सदस्यता मॉडल प्रतिधारण और विस्तार राजस्व के कारण-कारक कारकों की पहचान करके जीवनकाल मूल्य भविष्यवाणी को बढ़ाते हैं। मल्टी-चैनल खुदरा विक्रेता सटीक रूप से ऑनलाइन और ऑफलाइन टचपॉइंट्स को बिक्री एट्रिब्यूट करते हैं, इन्वेंट्री आवंटन और मार्केटिंग खर्च दोनों को सूचित करते हैं।

प्लेटफॉर्म वास्तविक लेनदेन डेटा पर बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए POS सिस्टम, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म और ERP सिस्टम के साथ एकीकृत होता है।