Dynamic Pricing

Dynamic pricing memanfaatkan causal machine learning untuk mengoptimalkan harga secara real time berdasarkan kondisi pasar, elastisitas permintaan, dan posisi kompetitif. Pendekatan kami melampaui sistem berbasis aturan sederhana dengan mengidentifikasi hubungan kausal yang sebenarnya antara perubahan harga dan permintaan di berbagai segmen pelanggan.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Menggunakan metode ekonometrik canggih termasuk analisis variabel instrumental dan double machine learning, kami memperkirakan koefisien elastisitas harga yang akurat sambil memperhitungkan faktor pengganggu seperti musiman, aktivitas promosi, dan gerakan kompetitif. Ini memastikan strategi penetapan harga Anda didasarkan pada bukti kausal daripada korelasi palsu. Metodologi kami dibangun di atas karya fundamental dalam [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Hasilnya adalah peningkatan pendapatan yang terukur dengan penangkapan margin yang lebih baik. Platform e-commerce mengoptimalkan tingkat konversi sambil mengelola sensitivitas harga per segmen. Untuk layanan ride-sharing dan transportasi, penetapan harga real-time menyeimbangkan permintaan dengan kapasitas pasokan, mengurangi waktu tunggu dan kesenjangan pemanfaatan pengemudi.

Platform kami terintegrasi langsung ke mesin penetapan harga Anda, memungkinkan keputusan tingkat milidetik di ribuan produk dengan pembelajaran berkelanjutan seiring kondisi pasar berkembang.