Dinamicno oblikovanje cen

Dinamicno oblikovanje cen uporablja kavzalno strojno ucenje za optimizacijo cen v realnem casu na podlagi trznih pogojev, cenovne elasticnosti povprasevanja in konkurencnega pozicioniranja. Nas pristop presega preproste sisteme, ki temeljijo na pravilih, z identificiranjem resnicnih kavzalnih odnosov med spremembami cen in povprasevanjem po segmentih strank.

Uporabljamokavzalno strojno ucenjeza resevanje kompleksnih poslovnih izzivov.

Z uporabo naprednih ekonometricnih metod, vkljucno z analizo instrumentalnih spremenljivk in double machine learning, ocenjujemo natancne koeficiente cenovne elasticnosti, pri cemer upostevamo motece dejavnike, kot so sezonskost, promocijske dejavnosti in konkurencni potezi. To zagotavlja, da vasa cenovna strategija temelji na kavzalnih dokazih in ne na napacnih korelacijah. Nasa metodologija temelji na temeljnem delu v [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Rezultat je merljivo povecanje prihodkov z izboljsanim zajemom marze. Platforme za e-trgovino optimizirajo stopnje konverzije, medtem ko upravljajo cenovno obcutljivost po segmentih. Za storitve souporabe prevozov in prevoznistva oblikovanje cen v realnem casu uravnotezi povprasevanje z zmogljivostjo ponudbe, kar zmanjsuje case cakanja in vrzeli v izkoristenosti voznikov.

Nasa platforma se neposredno integrira v vas cenovni motor, kar omogoca odlocitve na ravni milisekund za tisocih izdelkov z nenehnim ucenjem, ko se trzni pogoji razvijajo.