小売・Eコマース

小売およびEコマースは、マージン、速度、顧客生涯価値で競争します。因果機械学習は、価格設定、プロモーション、在庫、マーチャンダイジング、パーソナライゼーションのすべてのレバーを最適化します。相関ベースのシステムを超えて、当社のプラットフォームは、ボトムラインのインパクトを促進する因果的に検証された機会を特定します。

当社は因果機械学習を活用して小売・Eコマースセクターのイノベーションを推進します。

当社は、小売業者がプロモーションの相互作用と競合の反応を考慮しながら、顧客セグメントごとの真の価格弾力性を推定するのを支援します。これにより、顧客認識の問題を引き起こすことなく収益を最大化するダイナミックプライシングが可能になります。プロモーション効果分析は、チャネル間のカニバリゼーションから増分販売を分離し、ディスカウントによる収益性の高い製品の損失を防ぎます。パーソナライゼーションモデルは、単なる予測された好みではなく、真の増分性を持ってどの顧客がどの商品推奨に反応するかを特定します。在庫最適化は、プロモーション、季節性、単位販売の間の因果関係に基づく需要予測を活用します。当社の手法は、[Causal Machine Learningテキストブック](/research#causalml-book)で詳細に説明されています。

当社の因果分析プラットフォームを使用する小売業者は、測定可能な収益向上、粗利益率の拡大、過剰在庫の削減を経験します。Eコマース企業は、価格の完全性を維持しながらコンバージョン率を向上させます。サブスクリプションおよびメンバーシップモデルは、維持と拡大収益の因果ドライバーを特定することで、生涯価値予測を拡張します。マルチチャネル小売業者は、オンラインとオフラインのタッチポイントに正確に販売を帰属させ、在庫配分とマーケティング支出の両方に情報を提供します。

プラットフォームは、POSシステム、Eコマースプラットフォーム、ERPシステムと統合して、大規模な実際の取引データで動作します。