Dynamiczne ustalanie cen

Dynamiczne ustalanie cen wykorzystuje przyczynowe uczenie maszynowe do optymalizacji cen w czasie rzeczywistym na podstawie warunków rynkowych, elastyczności popytu i pozycjonowania konkurencyjnego. Nasze podejście wykracza poza proste systemy oparte na regułach, identyfikując prawdziwe relacje przyczynowe między zmianami cen a popytem w różnych segmentach klientów.

StosujemyCausal Machine Learningdo rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.

Wykorzystując zaawansowane metody ekonometryczne, w tym analizę zmiennych instrumentalnych i Double Machine Learning, szacujemy dokładne współczynniki elastyczności cenowej, uwzględniając czynniki zakłócające takie jak sezonowość, działania promocyjne i ruchy konkurencji. Zapewnia to, że Państwa strategia cenowa jest oparta na dowodach przyczynowych, a nie na pozornych korelacjach. Nasza metodologia opiera się na fundamentalnej pracy w zakresie [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Rezultatem jest mierzalny wzrost przychodów z poprawioną marżą. Platformy e-commerce optymalizują wskaźniki konwersji, zarządzając jednocześnie wrażliwością cenową według segmentów. Dla usług ride-sharing i transportowych ceny w czasie rzeczywistym równoważą popyt z pojemnością podaży, skracając czas oczekiwania i eliminując luki w wykorzystaniu kierowców.

Nasza platforma integruje się bezpośrednio z Państwa silnikiem cenowym, umożliwiając podejmowanie decyzji na poziomie milisekund dla tysięcy produktów z ciągłym uczeniem w miarę ewolucji warunków rynkowych.