Penetapan Harga Dinamik

Penetapan harga dinamik memanfaatkan causal machine learning untuk mengoptimumkan harga dalam masa nyata berdasarkan keadaan pasaran, keanjalan permintaan, dan kedudukan kompetitif. Pendekatan kami melampaui sistem berasaskan peraturan mudah dengan mengenal pasti hubungan kausal sebenar antara perubahan harga dan permintaan merentasi segmen pelanggan.

Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.

Menggunakan kaedah ekonometrik lanjutan termasuk analisis pemboleh ubah instrumental dan double machine learning, kami menganggar pekali keanjalan harga yang tepat sambil mengambil kira faktor penganggu seperti musim, aktiviti promosi, dan langkah kompetitif. Ini memastikan strategi penetapan harga anda berasaskan bukti kausal dan bukannya korelasi palsu. Metodologi kami dibina berdasarkan kerja asas dalam [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Hasilnya adalah peningkatan hasil yang boleh diukur dengan penangkapan margin yang lebih baik. Platform e-dagang mengoptimumkan kadar penukaran sambil menguruskan sensitiviti harga mengikut segmen. Untuk perkhidmatan perkongsian perjalanan dan pengangkutan, penetapan harga masa nyata mengimbangi permintaan dengan kapasiti bekalan, mengurangkan masa menunggu dan jurang penggunaan pemandu.

Platform kami berintegrasi terus ke dalam enjin penetapan harga anda, membolehkan keputusan peringkat milisaat merentasi ribuan produk dengan pembelajaran berterusan apabila keadaan pasaran berubah.