සිල්ලර සහ ඊ-වාණිජ්‍යය

සිල්ලර සහ ඊ-වාණිජ්‍යය ක්ෂේත්‍ර ලාභ ආන්තිකය, වේගය සහ පාරිභෝගික ජීවිත කාලය වටිනාකම මත තරඟ කරයි. හේතුඵල machine learning මඟින් සෑම අංශයක්ම ප්‍රශස්ත කරයි: මිලකරණය, ප්‍රවර්ධන, ඉන්වෙන්ටරි, වෙළඳ ප්‍රදර්ශනය සහ පුද්ගලීකරණය. සහසම්බන්ධතාවය මත පදනම් වූ පද්ධතිවලින් ඔබ්බට ගොස්, අපගේ වේදිකාව ලාභයට සෘජුවම බලපාන හේතුඵලවාදීව වලංගු කරන ලද අවස්ථාවන් හඳුනා ගනී.

සංකීර්ණ ව්‍යාපාරික අභියෝග විසඳීම සඳහා අපිCausal Machine Learningඅංශයේ නවෝත්පාදනයන් ඇති කිරීම සඳහා අපි සිල්ලර සහ ඊ-වාණිජ්‍යයභාවිතා කරමු.

ප්‍රවර්ධන අන්තර් ක්‍රියාකාරිත්වයන් සහ තරඟකාරී ප්‍රතිචාර සැලකිල්ලට ගනිමින් පාරිභෝගික අංශය අනුව සැබෑ මිල නම්‍යතාවය ඇස්තමේන්තු කිරීමට අපි සිල්ලර වෙළෙන්දන්ට උදව් කරන්නෙමු. මෙය පාරිභෝගිකයින්ගේ අහිතකර ප්‍රතිචාර ඇති නොකර ආදායම උපරිම කරන ගතික මිල නියම කිරීමක් (dynamic pricing) සිදු කිරීමට ඉඩ සලසයි. ප්‍රවර්ධන සඵලතා විශ්ලේෂණය මඟින් නාලිකා හරහා සැබෑ අතිරේක අලෙවිය හඳුනා ගන්නා අතර, එමඟින් වට්ටම් හේතුවෙන් ලාභදායී නිෂ්පාදන අහිමි වීම වළක්වයි. පුද්ගලීකරණ ආකෘති මඟින් හුදු කැමැත්ත අනාවැකි කීම වෙනුවට සැබෑ වර්ධක බලපෑමක් ඇතිව කුමන පාරිභෝගිකයින් කුමන නිෂ්පාදන නිර්දේශවලට ප්‍රතිචාර දක්වන්නේද යන්න හඳුනා ගනී. ඉන්වෙන්ටරි ප්‍රශස්තකරණය ප්‍රවර්ධන, සෘතුමයභාවය සහ ඒකක අලෙවිය අතර හේතුඵල සම්බන්ධතා මත පදනම් වූ ඉල්ලුම් අනාවැකි භාවිතා කරයි. අපගේ ක්‍රමවේදය [Causal Machine Learning පෙළපොතෙහි](/research#causalml-book) විස්තර කර ඇත.

අපගේ හේතුඵල විශ්ලේෂණ වේදිකාව භාවිතා කරන සිල්ලර වෙළෙන්දන් මැනිය හැකි ආදායම් වර්ධනයක්, දළ ලාභ ආන්තිකය පුළුල් වීමක් සහ අතිරික්ත ඉන්වෙන්ටරි අඩු වීමක් අත්විඳිති. ඊ-වාණිජ්‍යය සමාගම් මිලකරණයේ අඛණ්ඩතාව පවත්වා ගනිමින් පරිවර්තන අනුපාත වැඩි දියුණු කරයි. දායකත්ව සහ සාමාජිකත්ව ආකෘති මඟින් රඳවා තබා ගැනීමේ සහ ව්‍යාප්ත වීමේ ආදායමේ හේතුඵල සාධක හඳුනා ගැනීමෙන් ජීවිත කාලය වටිනාකම අනාවැකි කීම පුළුල් කරයි. බහු-නාලිකා සිල්ලර වෙළෙන්දන් අන්තර්ජාලය හරහා සහ නොබැඳිව සිදුවන විකුණුම් නිවැරදිව ආරෝපණය කරයි.

වේදිකාව සැබෑ ගනුදෙනු දත්ත මත මහා පරිමාණයෙන් ක්‍රියාත්මක වීමට POS පද්ධති, ඊ-වාණිජ්‍යය වේදිකා සහ ERP පද්ධති සමඟ ඒකාබද්ධ වේ.