Maloprodaja i e-trgovina

Maloprodaja i e-trgovina natjecu se na marzama, brzini i dozivotnoj vrijednosti kupca. Kauzalno strojno ucenje optimizira svaku polugu: cijene, promocije, zalihe, merchandising i personalizaciju. Idući izvan sustava temeljenih na korelaciji, nasa platforma identificira kauzalno validirane prilike koje pokrecu utjecaj na dno crte.

PrimjenjujemoCausal Machine Learningza pokretanje inovacija u Maloprodaja i e-trgovinasektoru.

Pomazemo maloprodavacima procijeniti pravu elasticnost cijena po segmentu kupaca, uzimajuci u obzir promotivne interakcije i konkurentske odgovore. To omogucuje dinamicko odredivanje cijena koje maksimizira prihod bez pokretanja problema percepcije kupaca. Analiza ucinkovitosti promocija odvaja inkrementalnu prodaju od kanibalizacije izmedu kanala, sprecavajuci gubitak profitabilnih proizvoda na popuste. Modeli personalizacije identificiraju koji kupci odgovaraju na koje preporuke proizvoda s pravom inkrementalnošcu, a ne samo predvidenom preferencijom. Optimizacija zaliha koristi prognoze potraznje utemeljene na kauzalnim odnosima izmedu promocija, sezonalnosti i prodaje jedinica. Nasa metodologija detaljno je opisana u [udzbeniku Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Maloprodavaci koji koriste nasu platformu kauzalne analitike dozivljavaju mjerljivo povecanje prihoda, sirenje bruto marze i smanjenje viska zaliha. E-commerce tvrtke poboljsavaju stope konverzije uz odrzavanje integriteta cijena. Modeli pretplate i clanstva prosiruju predvidanje dozivotne vrijednosti identificirajuci kauzalne pokretace zadrzavanja i prihoda od sirenja. Visekanalni maloprodavaci tocno pripisuju prodaju online i offline dodirnim tockama, informirajuci i alokaciju zaliha i marketinsku potrosnju.

Platforma se integrira s POS sustavima, platformama e-trgovine i ERP sustavima za rad na stvarnim transakcijskim podacima u velikom opsegu.