Dynamisk prising

Dynamisk prising utnytter kausal maskinlæring for å optimalisere priser i sanntid basert på markedsforhold, etterspørselselastisitet og konkurranseposisjonering. Vår tilnærming går utover enkle regelbaserte systemer ved å identifisere de sanne kausale forholdene mellom prisendringer og etterspørsel på tvers av kundesegmenter.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Ved hjelp av avanserte økonometriske metoder, inkludert instrumentvariabelanalyse og double machine learning, estimerer vi nøyaktige priselastisitetskoeffisienter mens vi tar hensyn til konfunderende faktorer som sesongvariasjoner, kampanjeaktiviteter og konkurransebevegelser. Dette sikrer at prisstrategien din er forankret i kausale bevis snarere enn tilfeldige korrelasjoner. Vår metodikk bygger på det grunnleggende arbeidet i [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Resultatet er målbar inntektsøkning med forbedret margininnhenting. E-handelsplattformer optimaliserer konverteringsrater mens de håndterer prissensitivitet per segment. For samkjørings- og transporttjenester balanserer sanntidsprising etterspørsel med forsyningskapasitet, noe som reduserer ventetider og sjåførutnyttelsesgap.

Vår plattform integreres direkte i prisingsmotoren din, noe som muliggjør beslutninger på millisekundnivå på tvers av tusenvis av produkter med kontinuerlig læring ettersom markedsforholdene utvikler seg.