Precificação Dinâmica

A precificação dinâmica utiliza machine learning causal para otimizar preços em tempo real com base nas condições de mercado, elasticidade da demanda e posicionamento competitivo. Nossa abordagem vai além de sistemas simples baseados em regras, identificando as verdadeiras relações causais entre mudanças de preço e demanda em diferentes segmentos de clientes.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafios complexos de negócios.

Usando métodos econométricos avançados, incluindo análise de variáveis instrumentais e double machine learning, estimamos coeficientes precisos de elasticidade de preço, considerando fatores de confusão como sazonalidade, atividades promocionais e movimentos competitivos. Isso garante que sua estratégia de precificação seja fundamentada em evidências causais, e não em correlações espúrias. Nossa metodologia baseia-se no trabalho fundamental em [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

O resultado é um aumento mensurável de receita com melhoria na captura de margem. Plataformas de e-commerce otimizam taxas de conversão enquanto gerenciam a sensibilidade ao preço por segmento. Para serviços de transporte por aplicativo, a precificação em tempo real equilibra demanda com capacidade de oferta, reduzindo tempos de espera e lacunas de utilização de motoristas.

Nossa plataforma integra-se diretamente ao seu motor de precificação, permitindo decisões em milissegundos em milhares de produtos com aprendizado contínuo conforme as condições de mercado evoluem.