리테일 및 이커머스

리테일과 이커머스는 마진, 속도, 고객 생애 가치에서 경쟁합니다. 인과 머신러닝은 가격, 프로모션, 재고, 머천다이징, 개인화 등 모든 레버를 최적화합니다. 상관관계 기반 시스템을 넘어, 저희 플랫폼은 수익에 영향을 미치는 인과적으로 검증된 기회를 식별합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 리테일 및 이커머스부문의 혁신을 이끕니다.

저희는 소매업체가 프로모션 상호작용과 경쟁 반응을 고려하여 고객 세그먼트별 진정한 가격 탄력성을 추정하도록 돕습니다. 이를 통해 고객 인식 문제를 유발하지 않으면서 수익을 극대화하는 동적 가격 책정이 가능합니다. 프로모션 효과 분석은 채널 간 증분 판매를 잠식으로부터 분리하여 할인으로 인한 수익성 있는 제품 손실을 방지합니다. 개인화 모델은 예측된 선호도가 아닌 진정한 증분성으로 어떤 고객이 어떤 제품 추천에 반응하는지 식별합니다. 재고 최적화는 프로모션, 계절성, 단위 판매 사이의 인과관계에 기반한 수요 예측을 활용합니다. 저희 방법론은 [Causal Machine Learning 교과서](/research#causalml-book)에 자세히 설명되어 있습니다.

저희 인과 분석 플랫폼을 사용하는 소매업체는 측정 가능한 수익 증가, 총 마진 확대, 과잉 재고 감소를 경험합니다. 이커머스 기업은 가격 무결성을 유지하면서 전환율을 개선합니다. 구독 및 멤버십 모델은 유지 및 확장 수익의 인과적 동인을 식별하여 생애 가치 예측을 확장합니다. 다채널 소매업체는 온라인과 오프라인 터치포인트에 판매를 정확하게 귀속시켜 재고 배분과 마케팅 지출 모두에 정보를 제공합니다.

플랫폼은 POS 시스템, 이커머스 플랫폼, ERP 시스템과 통합되어 대규모로 실제 거래 데이터에서 작동합니다.