Retail si E-commerce

Ajutam retailerii sa estimeze adevarata elasticitate a pretului pe segment de clienti, tinand cont de interactiunile promotionale si raspunsurile competitive. Aceasta permite pricing dinamic care maximizeaza veniturile fara a declansa probleme de perceptie a clientilor. Analiza eficacitatii promotiilor separa vanzarile incrementale de canibalizare pe canale, prevenind pierderea produselor profitabile din cauza discount-urilor. Modelele de personalizare identifica ce clienti raspund la ce recomandari de produse cu incrementalitate genuina, nu doar preferinta prezisa. Optimizarea inventarului valorifica prognozele cererii fundamentate in relatii cauzale intre promotii, sezonalitate si vanzari unitare. Metodologia noastra este detaliata in [manualul Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Retailerii care folosesc platforma noastra de analytics cauzal experimenteaza cresteri masurabile ale veniturilor, expansiune a marjei brute si reducere a inventarului in exces. Companiile de e-commerce imbunatatesc ratele de conversie mentinand integritatea pricing-ului. Modelele de abonament si membership extind predictia valorii pe durata de viata identificand factorii cauzali ai retentiei si veniturilor de expansiune. Retailerii multi-canal atribuie cu precizie vanzarile punctelor de contact online si offline, informand atat alocarea inventarului cat si cheltuielile de marketing.

Platforma se integreaza cu sistemele POS, platformele de e-commerce si sistemele ERP pentru a opera pe date tranzactionale reale la scara.