Розничная торговля и электронная коммерция

Мы помогаем ритейлерам оценивать истинную ценовую эластичность по сегментам клиентов с учётом взаимодействия промо-акций и реакции конкурентов. Это обеспечивает динамическое ценообразование, максимизирующее выручку без создания проблем с восприятием клиентами. Анализ эффективности промо-акций отделяет инкрементальные продажи от каннибализации по каналам, предотвращая потерю прибыли от прибыльных продуктов из-за скидок. Модели персонализации определяют, какие клиенты реагируют на какие рекомендации продуктов с истинной инкрементальностью, а не просто предсказанным предпочтением. Оптимизация запасов использует прогнозы спроса, основанные на каузальных связях между промо-акциями, сезонностью и продажами в штуках. Наша методология подробно описана в [учебнике Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Ритейлеры, использующие нашу платформу каузальной аналитики, получают измеримый рост выручки, расширение валовой маржи и сокращение избыточных запасов. Компании электронной коммерции повышают конверсию, сохраняя целостность ценообразования. Модели подписки и членства расширяют прогнозирование пожизненной ценности, выявляя каузальные драйверы удержания и дополнительной выручки. Многоканальные ритейлеры точно атрибутируют продажи онлайн и офлайн-точкам контакта, информируя как распределение запасов, так и маркетинговые расходы.

Платформа интегрируется с POS-системами, платформами электронной коммерции и ERP-системами для работы с реальными транзакционными данными в масштабе.