Handel detaliczny i e-commerce

Pomagamy sprzedawcom detalicznym oszacować prawdziwą elastyczność cenową według segmentów klientów, uwzględniając interakcje promocyjne i reakcje konkurencji. Umożliwia to dynamiczne ustalanie cen, które maksymalizuje przychody bez wywoływania problemów z percepcją klientów. Analiza skuteczności promocji oddziela sprzedaż inkrementalną od kanibalizacji między kanałami, zapobiegając utracie rentownego produktu na rzecz rabatów. Modele personalizacji identyfikują, którzy klienci reagują na które rekomendacje produktów z prawdziwą inkrementalnością, a nie tylko przewidywaną preferencją. Optymalizacja zapasów wykorzystuje prognozy popytu oparte na przyczynowych relacjach między promocjami, sezonowością i sprzedażą jednostkową. Nasza metodologia jest szczegółowo opisana w [podręczniku Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Sprzedawcy detaliczni korzystający z naszej platformy analityki przyczynowej doświadczają mierzalnego wzrostu przychodów, ekspansji marży brutto i redukcji nadmiernych zapasów. Firmy e-commerce poprawiają wskaźniki konwersji przy zachowaniu integralności cenowej. Modele subskrypcji i członkostwa rozszerzają przewidywanie wartości klienta w czasie poprzez identyfikację przyczynowych czynników retencji i przychodów z ekspansji. Sprzedawcy wielokanałowi dokładnie przypisują sprzedaż do punktów kontaktowych online i offline, informując zarówno o alokacji zapasów, jak i wydatkach marketingowych.

Platforma integruje się z systemami POS, platformami e-commerce i systemami ERP do pracy na rzeczywistych danych transakcyjnych na skalę.