Retail ed E-commerce

Aiutiamo i retailer a stimare la vera elasticità del prezzo per segmento di cliente, tenendo conto delle interazioni promozionali e delle risposte competitive. Questo consente un pricing dinamico che massimizza i ricavi senza innescare problemi di percezione del cliente. L'analisi dell'efficacia promozionale separa le vendite incrementali dalla cannibalizzazione tra i canali, prevenendo la perdita di prodotti profittevoli a causa degli sconti. I modelli di personalizzazione identificano quali clienti rispondono a quali raccomandazioni di prodotto con genuina incrementalità, non solo preferenza prevista. L'ottimizzazione dell'inventario sfrutta previsioni della domanda fondate su relazioni causali tra promozioni, stagionalità e vendite unitarie. La nostra metodologia è dettagliata nel [libro Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

I retailer che utilizzano la nostra piattaforma di analytics causale sperimentano un aumento misurabile dei ricavi, espansione del margine lordo e riduzione dell'inventario in eccesso. Le aziende e-commerce migliorano i tassi di conversione mantenendo l'integrità del pricing. I modelli di abbonamento e membership estendono la previsione del valore del ciclo di vita identificando i driver causali di retention e ricavi di espansione. I retailer multicanale attribuiscono accuratamente le vendite ai touchpoint online e offline, informando sia l'allocazione dell'inventario che la spesa marketing.

La piattaforma si integra con sistemi POS, piattaforme e-commerce e sistemi ERP per operare su dati transazionali reali su scala.