Ritel & E-commerce

Kami membantu retailer memperkirakan elastisitas harga yang sebenarnya per segmen pelanggan, memperhitungkan interaksi promosi and respons kompetitif. Ini memungkinkan dynamic pricing yang memaksimalkan pendapatan tanpa memicu masalah persepsi pelanggan. Analisis efektivitas promosi memisahkan penjualan inkremental dari kanibalisasi di berbagai saluran, mencegah kerugian produk yang menguntungkan akibat diskon. Model personalisasi mengidentifikasi pelanggan mana yang merespons rekomendasi produk mana dengan inkrementalitas yang nyata, bukan hanya preferensi yang diprediksi. Optimasi inventaris memanfaatkan prakiraan permintaan yang didasarkan pada hubungan kausal antara promosi, musiman, and penjualan unit. Metodologi kami dirinci dalam [buku teks Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Retailer yang menggunakan platform analitik kausal kami mengalami peningkatan pendapatan yang terukur, ekspansi gross margin, and pengurangan excess inventory. Perusahaan e-commerce meningkatkan tingkat konversi sambil mempertahankan integritas penetapan harga. Model subscription and membership memperpanjang prediksi lifetime value dengan mengidentifikasi pendorong kausal dari retensi and pendapatan ekspansi. Retailer multi-channel secara akurat mengatribusikan penjualan ke touchpoint online and offline, menginformasikan baik alokasi inventaris maupun pengeluaran pemasaran.

Platform ini terintegrasi dengan sistem POS, platform e-commerce, and sistem ERP untuk beroperasi pada data transaksi nyata secara skala.