Kiskereskedelem és e-kereskedelem

A kiskereskedelem és e-kereskedelem árréseken, sebességen és ügyfél élettartam értéken versenyez. Az okozati gépi tanulás minden kart optimalizál: árazás, promóciók, készlet, merchandising és personalizáció. A korreláció-alapú rendszereken túllépve platformunk okozatilag validált lehetőségeket azonosít, amelyek eredményhatást generálnak.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetaz innováció előmozdításához a Kiskereskedelem és e-kereskedelemszektorban.

Segítünk a kiskereskedőknek becsülni a valódi árrugalmasságot ügyfélszegmensenként, figyelembe véve a promóciós interakciókat és versenytársi válaszokat. Ez lehetővé teszi a dinamikus árazást, amely maximalizálja a bevételt anélkül, hogy ügyfél-észlelési problémákat okozna. A promóciós hatékonyság elemzése elválasztja az inkrementális értékesítéseket a csatornák közötti kannibalizációtól, megakadályozva a nyereséges termékek elvesztését a kedvezményezés miatt. A personalizációs modellek azonosítják, mely ügyfelek reagálnak mely termékajánlásokra valódi inkrementalitással, nem csak előrejelzett preferenciával. A készletoptimalizálás a promóciók, szezonalitás és egységértékesítések közötti okozati kapcsolatokban gyökerező keresleti előrejelzéseket használ. Módszertanunkat részletesen a [Causal Machine Learning tankönyv](/research#causalml-book) ismerteti.

Okozati analitikai platformunkat használó kiskereskedők mérhető bevételnövekedést, bruttó árrés bővülést és felesleges készlet csökkenést tapasztalnak. Az e-kereskedelmi vállalatok javítják a konverziós arányokat, miközben fenntartják az árintegritást. Az előfizetéses és tagsági modellek kiterjesztik az élettartam érték előrejelzést a megtartás és bővülési bevétel okozati hajtóerőinek azonosításával. A többcsatornás kiskereskedők pontosan attribuálják az értékesítéseket az online és offline érintkezési pontokhoz, informálva mind a készletelosztást, mind a marketing költést.

A platform integrálódik POS rendszerekkel, e-kereskedelmi platformokkal és ERP rendszerekkel, hogy valós tranzakciós adatokon működjön nagy léptékben.