Mažmena ir e. prekyba

Mažmena ir e. prekyba konkuruoja dėl maržų, greičio ir kliento viso gyvenimo vertės. Priežastinis mašininis mokymasis optimizuoja kiekvieną svertą: kainodarą, akcijas, atsargas, prekybą ir personalizavimą. Peržengdami koreliacija pagrįstas sistemas, mūsų platforma nustato priežastingai patvirtintas galimybes, kurios įtakoja galutinį rezultatą.

Taikomepriežastinį mašininį mokymąsiinovacijoms skatinti Mažmena ir e. prekybasektoriuje.

Padedame mazmenininkams įvertinti tikrą kainos elastingumą pagal klientų segmentą, atsižvelgdami į akcijų sąveiką ir konkurentų reakcijas. Tai įgalina dinaminę kainodarą, kuri maksimizuoja pajamas nesukeliant klientų suvokimo problemų. Akcijų efektyvumo analizė atskiria inkrementinius pardavimus nuo kanibalizacijos kanaluose, užkertant kelią pelningų produktų praradimui dėl nuolaidų. Personalizavimo modeliai nustato, kurie klientai reaguoja į kurias produktų rekomendacijas su tikru inkrementalumu, o ne tik prognozuojama preferencija. Atsargų optimizavimas naudoja paklausos prognozes, pagrįstas priežastiniais ryšiais tarp akcijų, sezoniškumo ir vienetų pardavimų. Mūsų metodologija detalizuota [Causal Machine Learning vadovėlyje](/research#causalml-book).

Mazmenininkai, naudojantys mūsų priežastinės analitikos platformą, patiria išmatuojamą pajamų padidėjimą, bendrosios maržos plėtrą ir atsargų pertekliaus sumažėjimą. E. prekybos įmonės pagerina konversijos rodiklius, išlaikydamos kainų vientisumą. Prenumeratos ir narystės modeliai prailgina viso gyvenimo vertės prognozę, nustatydami priežastinius išlaikymo ir plėtros pajamų veiksnius. Daugelio kanalų mazmenininkai tiksliai priskiria pardavimus internetiniams ir tradiciniams sąlyčio taškams, informuodami tiek atsargų paskirstymą, tiek rinkodaros išlaidas.

Platforma integruojasi su POS sistemomis, e. prekybos platformomis ir ERP sistemomis, dirbdama su realiais transakcijų duomenimis mastu.