Detaljhandel og e-handel

Detaljhandel og e-handel konkurrerer på marginer, hastighet og kundens livstidsverdi. Kausal maskinlæring optimaliserer hver hendel: prising, kampanjer, lager, vareeksponering og personalisering. Ved å gå utover korrelasjonsbaserte systemer identifiserer vår plattform kausalt validerte muligheter som driver bunnlinjeeffekt.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å drive innovasjon i Detaljhandel og e-handel-sektoren.

Vi hjelper detaljhandlere med å estimere sann priselastisitet per kundesegment, med hensyn til kampanjeinteraksjoner og konkurransemessige reaksjoner. Dette muliggjør dynamisk prising som maksimerer inntekt uten å utløse kundeoppfatningsproblemer. Analyse av kampanjeeffektivitet skiller inkrementelt salg fra kannibalisering på tvers av kanaler, og forhindrer lønnsomt produkttap til rabatter. Personaliseringsmodeller identifiserer hvilke kunder som responderer på hvilke produktanbefalinger med ekte inkrementalitet, ikke bare predikert preferanse. Lageroptimalisering utnytter etterspørselsprognoser forankret i kausale forhold mellom kampanjer, sesongvariasjoner og enhetssalg. Vår metodikk er detaljert i [Causal Machine Learning-læreverket](/research#causalml-book).

Detaljhandlere som bruker vår kausale analyseplattform opplever målbar inntektsøkning, bruttomarginsutvidelse og reduksjon i overskuddslager. E-handelsselskaper forbedrer konverteringsrater samtidig som de opprettholder prisintegritet. Abonnements- og medlemsmodeller utvider livstidsverdiprediksjoner ved å identifisere kausale drivere for bevaring og ekspansjonsinntekt. Flerkanalsdetaljhandlere attribuerer salg nøyaktig til online og offline berøringspunkter, noe som informerer både lagerallokering og markedsføringsforbruk.

Plattformen integreres med POS-systemer, e-handelsplattformer og ERP-systemer for å operere på ekte transaksjonsdata i skala.