Dinamicko odredivanje cijena

Dinamicko odredivanje cijena koristi kauzalno strojno ucenje za optimizaciju cijena u stvarnom vremenu na temelju trzisnih uvjeta, elasticnosti potraznje i konkurentskog pozicioniranja. Nas pristup nadilazi jednostavne sustave temeljene na pravilima identificirajuci prave kauzalne odnose izmedu promjena cijena i potraznje u razlicitim segmentima kupaca.

PrimjenjujemoCausal Machine Learningza rjesavanje slozenih poslovnih izazova.

Koristeci napredne ekonometrijske metode ukljucujuci analizu instrumentalnih varijabli i double machine learning, procjenjujemo tocne koeficijente elasticnosti cijena uzimajuci u obzir konfaundirajuce faktore poput sezonalnosti, promotivnih aktivnosti i konkurentskih poteza. To osigurava da je vasa strategija cijena utemeljena na kauzalnim dokazima, a ne na laznim korelacijama. Nasa metodologija temelji se na temeljnom radu u [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Rezultat je mjerljivo povecanje prihoda s poboljsanim hvatanjem marze. Platforme za e-trgovinu optimiziraju stope konverzije dok upravljaju osjetljivoscu na cijene po segmentima. Za usluge dijeljenja voznji i prijevoz, odredivanje cijena u stvarnom vremenu uravnotezuje potraznju s kapacitetom ponude, smanjujuci vrijeme cekanja i praznine u koristenju vozaca.

Nasa platforma integrira se izravno u vas mehanizam odredivanja cijena, omogucujuci odluke u milisekundama za tisuce proizvoda s kontinuiranim ucenjem kako se trzisni uvjeti razvijaju.