Динамикалық баға белгілеу

Динамикалық баға белгілеу нарық жағдайлары, сұраныс икемділігі және бәсекелестік позициясы негізінде бағаларды нақты уақытта оңтайландыру үшін себептік машиналық оқытуды пайдаланады. Біздің тәсіл клиент сегменттері бойынша баға өзгерістері мен сұраныс арасындағы шынайы себептік қатынастарды анықтау арқылы қарапайым ережелерге негізделген жүйелерден асып түседі.

Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.

Инструменттік айнымалы талдау және double machine learning қоса жетілдірілген эконометриялық әдістерді қолдана отырып, біз маусымдылық, жарнамалық іс-шаралар және бәсекелестік қадамдар сияқты шатастырушы факторларды ескере отырып, дәл баға икемділігі коэффициенттерін бағалаймыз. Бұл сіздің баға стратегияңыздың жалған корреляциялардан емес, себептік дәлелдерге негізделгенін қамтамасыз етеді. Біздің әдістеме [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) іргелі жұмысына негізделген.

Нәтиже – маржа ұстауды жақсартумен өлшенетін кіріс өсімі. Электрондық коммерция платформалары сегмент бойынша баға сезімталдығын басқара отырып түрлендіру жылдамдығын оңтайландырады. Такси және көлік қызметтері үшін нақты уақыттағы баға белгілеу күту уақыттары мен жүргізуші пайдалану алшақтықтарын азайта отырып, сұранысты ұсыныс қуатымен теңестіреді.

Біздің платформа баға белгілеу қозғалтқышыңызға тікелей интеграцияланады, нарық жағдайлары дамыған сайын үздіксіз оқытумен мыңдаған өнімдер бойынша миллисекундтық деңгейдегі шешімдерді қамтамасыз етеді.