Retail & E-commerce

Retail en e-commerce concurreren op marges, snelheid en klantlevensduurwaarde. Causale machine learning optimaliseert elke hefboom: prijsstelling, promoties, voorraad, merchandising en personalisatie. Voorbijgaand aan correlatie-gebaseerde systemen identificeert ons platform causaal gevalideerde kansen die bottom-line impact genereren.

Wij passenCausal Machine Learningtoe om innovatie aan te drijven in de Retail & E-commercesector.

Wij helpen retailers echte prijselasticiteit per klantsegment te schatten, rekening houdend met promotionele interacties en concurrentiereacties. Dit maakt dynamische prijsstelling mogelijk die omzet maximaliseert zonder klantperceptieproblemen te veroorzaken. Promotie-effectiviteitsanalyse scheidt incrementele verkoop van kannibalisatie over kanalen, waardoor winstgevend productverlies aan kortingen wordt voorkomen. Personalisatiemodellen identificeren welke klanten reageren op welke productaanbevelingen met echte incrementaliteit, niet alleen voorspelde voorkeur. Voorraadoptimalisatie benut vraagprognoses gebaseerd op causale relaties tussen promoties, seizoensgebondenheid en unit sales. Onze methodologie staat beschreven in het [Causal Machine Learning leerboek](/research#causalml-book).

Retailers die ons causale analyticsplatform gebruiken ervaren meetbare omzetstijging, bruto marge-expansie en vermindering van overvoorraad. E-commercebedrijven verbeteren conversieratio's terwijl prijsintegriteit behouden blijft. Abonnements- en lidmaatschapsmodellen breiden levensduurwaardevoorspelling uit door causale drijfveren van retentie en uitbreidingsomzet te identificeren. Multi-channel retailers attribueren verkoop nauwkeurig aan online en offline touchpoints, wat zowel voorraadallocatie als marketinguitgaven informeert.

Het platform integreert met POS-systemen, e-commerceplatforms en ERP-systemen om op echte transactiedata op schaal te opereren.