동적 가격 책정

동적 가격 책정은 인과 머신러닝을 활용하여 시장 상황, 수요 탄력성, 경쟁 포지셔닝을 기반으로 실시간으로 가격을 최적화합니다. 저희의 접근법은 단순한 규칙 기반 시스템을 넘어 고객 세그먼트 전반에 걸쳐 가격 변화와 수요 사이의 진정한 인과관계를 식별합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결합니다.

도구 변수 분석과 Double Machine Learning을 포함한 고급 계량경제학 방법을 사용하여 계절성, 프로모션 활동, 경쟁 움직임과 같은 교란 요인을 고려하면서 정확한 가격 탄력성 계수를 추정합니다. 이를 통해 가격 전략이 허위 상관관계가 아닌 인과적 증거에 기반하도록 보장합니다. 저희 방법론은 [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml)의 기초 연구를 바탕으로 합니다.

결과는 개선된 마진 확보와 함께 측정 가능한 수익 증가입니다. 이커머스 플랫폼은 세그먼트별 가격 민감도를 관리하면서 전환율을 최적화합니다. 라이드셰어링 및 운송 서비스의 경우, 실시간 가격 책정이 수요와 공급 용량의 균형을 맞추어 대기 시간과 운전자 활용도 격차를 줄입니다.

저희 플랫폼은 가격 엔진에 직접 통합되어 시장 상황이 변화함에 따라 지속적으로 학습하면서 수천 개의 제품에 걸쳐 밀리초 수준의 의사결정을 가능하게 합니다.