Dinamikus arazás

A dinamikus arazas okozati gepi tanulást használ az árak valós idejű optimalizálásához a piaci körülmények, a kereslet rugalmassága és a versenypozíció alapján. Megközelítésünk túllép az egyszerű szabály-alapú rendszereken azáltal, hogy azonosítja a valódi okozati összefüggéseket az árváltozások és a kereslet között az ügyfélszegmenseken.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Fejlett ökonometriai módszerekkel, beleértve az instrumentális változó elemzést és a double machine learninget, pontos árrugalmassági együtthatókat becsülünk, figyelembe véve a zavaró tényezőket, mint a szezonalitás, promóciós tevékenységek és versenytársi lépések. Ez biztosítja, hogy árazási stratégiája okozati bizonyítékokon alapuljon, nem hamis korrelációkon. Módszertanunk a [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) alapvető munkájára épül.

Az eredmény mérhető bevételnövekedés javuló árrés-rögzítéssel. Az e-kereskedelmi platformok optimalizálják a konverziós arányokat, miközben szegmensenként kezelik az árérzékenységet. A ride-sharing és közlekedési szolgáltatásoknál a valós idejű árazás egyensúlyba hozza a keresletet a kínálati kapacitással, csökkentve a várakozási időket és a sofőr kihasználtsági réseket.

Platformunk közvetlenül integrálódik az árazási motorjába, lehetővé téve milliszekundum szintű döntéseket ezer terméken keresztül, folyamatos tanulással a piaci feltételek változásával.