Runcit & E-dagang

Kami membantu peruncit menganggar keanjalan harga sebenar mengikut segmen pelanggan, mengambil kira interaksi promosi dan respons kompetitif. Ini membolehkan penetapan harga dinamik yang memaksimumkan hasil tanpa mencetuskan masalah persepsi pelanggan. Analisis keberkesanan promosi memisahkan jualan tambahan daripada kanibalisasi merentasi saluran, mencegah kehilangan produk yang menguntungkan kepada diskaun. Model pemperibadian mengenal pasti pelanggan mana yang bertindak balas kepada cadangan produk mana dengan tambahan tulen, bukan hanya keutamaan yang diramalkan. Pengoptimuman inventori memanfaatkan ramalan permintaan yang berasaskan hubungan kausal antara promosi, musim, dan jualan unit. Metodologi kami diperincikan dalam [buku teks Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Peruncit yang menggunakan platform analitik kausal kami mengalami peningkatan hasil yang boleh diukur, pengembangan margin kasar, dan pengurangan inventori berlebihan. Syarikat e-dagang meningkatkan kadar penukaran sambil mengekalkan integriti penetapan harga. Model langganan dan keahlian memanjangkan ramalan nilai seumur hidup dengan mengenal pasti pemacu kausal pengekalan dan hasil pengembangan. Peruncit berbilang saluran mengaitkan jualan dengan tepat kepada titik sentuh dalam talian dan luar talian, memaklumkan kedua-dua peruntukan inventori dan perbelanjaan pemasaran.

Platform ini berintegrasi dengan sistem POS, platform e-dagang, dan sistem ERP untuk beroperasi pada data transaksi sebenar pada skala.