Pricing Dinamic

Pricing-ul dinamic valorifica machine learning-ul cauzal pentru a optimiza preturile in timp real pe baza conditiilor de piata, elasticitatii cererii si pozitionarii competitive. Abordarea noastra trece dincolo de sistemele simple bazate pe reguli prin identificarea adevaratelor relatii cauzale dintre modificarile de pret si cerere in diferite segmente de clienti.

AplicamCausal Machine Learningpentru a rezolva provocari complexe de business.

Folosind metode econometrice avansate, inclusiv analiza variabilelor instrumentale si double machine learning, estimam coeficienti precisi de elasticitate a pretului, tinand cont de factorii de confuzie precum sezonalitatea, activitatile promotionale si miscarile competitive. Aceasta asigura ca strategia dumneavoastra de pricing este fundamentata pe dovezi cauzale mai degraba decat pe corelatii false. Metodologia noastra se bazeaza pe munca fundamentala in [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Rezultatul este o crestere masurabila a veniturilor cu imbunatatirea capturii marjei. Platformele de e-commerce optimizeaza ratele de conversie gestionand in acelasi timp sensibilitatea la pret pe segment. Pentru serviciile de ride-sharing si transport, pricing-ul in timp real echilibreaza cererea cu capacitatea de oferta, reducand timpii de asteptare si decalajele de utilizare a soferilor.

Platforma noastra se integreaza direct in motorul dumneavoastra de pricing, permitand decizii la nivel de milisecunde pentru mii de produse cu invatare continua pe masura ce conditiile de piata evolueaza.