Бөлшек сауда және электрондық коммерция

Біз бөлшек саудагерлерге жарнамалық өзара әрекеттесулер мен бәсекелестік жауаптарды ескере отырып, клиент сегменті бойынша шынайы баға икемділігін бағалауға көмектесеміз. Бұл клиенттің қабылдау мәселелерін тудырмай кірісті максималды ететін динамикалық баға белгілеуді қамтамасыз етеді. Жарнама тиімділігін талдау арналар бойынша каннибализациядан қосымша сатылымдарды бөледі, жеңілдіктерге тиімді өнім шығынын болдырмайды. Жекелендіру модельдері қай клиенттер қай өнім ұсыныстарына тек болжанған қалауды емес, шынайы қосымшалықпен жауап беретінін анықтайды. Тауарлық қорды оңтайландыру жарнамалар, маусымдылық және бірлік сатылымдары арасындағы себептік қатынастарға негізделген сұраныс болжамдарын пайдаланады. Біздің әдістеме [Causal Machine Learning оқулығында](/research#causalml-book) егжей-тегжейлі сипатталған.

Біздің себептік аналитика платформасын пайдаланатын бөлшек саудагерлер өлшенетін кіріс өсімін, жалпы маржа кеңеюін және артық тауарлық қорды азайтуды байқайды. Электрондық коммерция компаниялары баға белгілеу тұтастығын сақтай отырып түрлендіру жылдамдығын жақсартады. Жазылу және мүшелік модельдері ұстап қалу мен кеңейту кірісінің себептік факторларын анықтау арқылы өмірлік құн болжамын кеңейтеді. Көп арналы бөлшек саудагерлер сатылымдарды онлайн және офлайн түйісу нүктелеріне дәл атрибуттайды, тауарлық қорды бөлу мен маркетинг шығындарын хабардар етеді.

Платформа POS жүйелерімен, электрондық коммерция платформаларымен және ERP жүйелерімен нақты транзакция деректерінде масштабта жұмыс істеу үшін интеграцияланады.