Dinamiskā cenu noteikšana

Dinamiskā cenu noteikšana izmanto kauzālo mašīnmācīšanos, lai optimizētu cenas reāllaikā, balstoties uz tirgus apstākļiem, pieprasījuma elastību un konkurences pozicionēšanu. Mūsu pieeja pārsniedz vienkāršas uz noteikumiem balstītas sistēmas, identificējot patiesās kauzālās attiecības starp cenu izmaiņām un pieprasījumu dažādos klientu segmentos.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai risinātu sarežģītas biznesa problēmas.

Izmantojot progresīvas ekonometrijas metodes, tostarp instrumentālo mainīgo analīzi un Double Machine Learning, mēs novērtējam precīzus cenu elastības koeficientus, vienlaikus ņemot vērā traucējošos faktorus, piemēram, sezonalitāti, reklāmas aktivitātes un konkurentu darbības. Tas nodrošina, ka jūsu cenu noteikšanas stratēģija balstās uz kauzāliem pierādījumiem, nevis viltus korelācijām. Mūsu metodoloģija balstās uz pamata darbiem [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Rezultāts ir izmērāms ieņēmumu pieaugums ar uzlabotu maržas uztveršanu. E-komercijas platformas optimizē konversijas rādītājus, vienlaikus pārvaldot cenu jutīgumu pa segmentiem. Braukšanas dalīšanas un transporta pakalpojumiem reāllaika cenu noteikšana līdzsvaro pieprasījumu ar piedāvājuma kapacitāti, samazinot gaidīšanas laikus un vadītāju izmantošanas nepilnības.

Mūsu platforma integrējas tieši jūsu cenu noteikšanas dzinējā, nodrošinot milisekundes līmeņa lēmumus tūkstošiem produktu ar nepārtrauktu mācīšanos, mainoties tirgus apstākļiem.