Pricing Dinamico

Il pricing dinamico sfrutta il causal machine learning per ottimizzare i prezzi in tempo reale basandosi sulle condizioni di mercato, l'elasticità della domanda e il posizionamento competitivo. Il nostro approccio va oltre i semplici sistemi basati su regole identificando le vere relazioni causali tra le variazioni di prezzo e la domanda nei vari segmenti di clientela.

Applichiamo ilCausal Machine Learningper risolvere sfide aziendali complesse.

Utilizzando metodi econometrici avanzati tra cui l'analisi delle variabili strumentali e il double machine learning, stimiamo coefficienti di elasticità del prezzo accurati tenendo conto di fattori confondenti come stagionalità, attività promozionali e mosse della concorrenza. Questo garantisce che la Sua strategia di pricing sia fondata su evidenze causali piuttosto che su correlazioni spurie. La nostra metodologia si basa sul lavoro fondamentale in [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Il risultato è un aumento misurabile dei ricavi con una migliore cattura dei margini. Le piattaforme e-commerce ottimizzano i tassi di conversione gestendo la sensibilità al prezzo per segmento. Per i servizi di ride-sharing e trasporto, il pricing in tempo reale bilancia la domanda con la capacità di offerta, riducendo i tempi di attesa e le lacune di utilizzo degli autisti.

La nostra piattaforma si integra direttamente nel Suo motore di pricing, consentendo decisioni a livello di millisecondi su migliaia di prodotti con apprendimento continuo man mano che le condizioni di mercato evolvono.