Динамическое ценообразование

Динамическое ценообразование использует каузальное машинное обучение для оптимизации цен в реальном времени на основе рыночных условий, эластичности спроса и конкурентного позиционирования. Наш подход выходит за рамки простых систем на основе правил, выявляя истинные каузальные связи между изменениями цен и спросом в различных сегментах клиентов.

Мы применяемкаузальное машинное обучениедля решения сложных бизнес-задач.

Используя передовые эконометрические методы, включая анализ инструментальных переменных и Double Machine Learning, мы оцениваем точные коэффициенты ценовой эластичности с учётом искажающих факторов, таких как сезонность, рекламные акции и действия конкурентов. Это гарантирует, что ваша ценовая стратегия основана на каузальных доказательствах, а не на ложных корреляциях. Наша методология основана на фундаментальной работе по [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Результатом является измеримый рост выручки с улучшенным захватом маржи. Платформы электронной коммерции оптимизируют конверсию, управляя ценовой чувствительностью по сегментам. Для сервисов такси и транспорта ценообразование в реальном времени балансирует спрос с пропускной способностью, сокращая время ожидания и недозагрузку водителей.

Наша платформа интегрируется непосредственно в ваш ценовой движок, обеспечивая принятие решений за миллисекунды для тысяч продуктов с непрерывным обучением по мере изменения рыночных условий.