किरकोळ आणि ई-कॉमर्स

आम्ही किरकोळ विक्रेत्यांना ग्राहक विभागानुसार खरी किंमत लवचिकता मोजण्यास मदत करतो, जाहिरातींचे परस्परसंबंध आणि स्पर्धात्मक प्रतिसादांचा विचार करतो. हे डायनॅमिक किंमत निर्धारण सक्षम करते जे ग्राहकांच्या धारणा समस्या निर्माण न करता महसूल वाढवते. जाहिरात प्रभावीता विश्लेषण चॅनेलवरील वाढीव विक्रीला कॅनिबलायझेशनपासून वेगळे करते, सवलतीमुळे फायदेशीर उत्पादनांचे नुकसान होण्यापासून वाचवते. पर्सनलायझेशन मॉडेल्स हे ओळखतात की कोणते ग्राहक कोणत्या उत्पादन शिफारसींना खऱ्या वाढीसह प्रतिसाद देतात, केवळ भाकीत केलेल्या पसंतीसह नाही. इन्व्हेंटरी ऑप्टिमायझेशन जाहिराती, हंगामीपणा आणि युनिट विक्री यांच्यातील कारणात्मक संबंधांवर आधारित मागणीच्या अंदाजांचा लाभ घेते. आमची कार्यपद्धती [Causal Machine Learning textbook](/research#causalml-book) मध्ये तपशीलवार दिली आहे.

आमचा कारणात्मक विश्लेषण प्लॅटफॉर्म वापरणारे किरकोळ विक्रेते महसुलात मोजता येण्याजोगी वाढ, ग्रॉस मार्जिन विस्तार आणि जादा इन्व्हेंटरीमध्ये घट अनुभवतात. ई-कॉमर्स कंपन्या किंमत अखंडता राखून रूपांतरण दर सुधारतात. सबस्क्रिप्शन आणि मेंबरशिप मॉडेल्स टिकवून ठेवण्याच्या आणि विस्ताराच्या महसुलाचे कारणात्मक चालक ओळखून लाइफटाइम व्हॅल्यू अंदाज वाढवतात. मल्टी-चॅनेल किरकोळ विक्रेते ऑनलाइन आणि ऑफलाइन टचपॉइंट्सवर विक्रीचे अचूक श्रेय देतात, ज्यामुळे इन्व्हेंटरी वाटप आणि मार्केटिंग खर्च या दोन्हीची माहिती मिळते.

प्लॅटफॉर्म स्केलवर रिअल ट्रान्झॅक्शन डेटावर कार्य करण्यासाठी POS सिस्टम, ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्म आणि ERP सिस्टमसह समाकलित होतो.