Maloprodaja in e-trgovina

Maloprodaja in e-trgovina tekmujeta na marzah, hitrosti in vrednosti stranke v casu zivljenja. Kavzalno strojno ucenje optimizira vsako vzvod: oblikovanje cen, promocije, zaloge, merchandising in personalizacijo. S preseganjem sistemov, ki temeljijo na korelaciji, nasa platforma identificira kavzalno potrjene priloznosti, ki prinasajo ucinek na koncni rezultat.

Uporabljamokavzalno strojno ucenjeza spodbujanje inovacij v Maloprodaja in e-trgovinasektorju.

Trgovcem na drobno pomagamo oceniti resnicno cenovno elasticnost po segmentih strank, pri cemer upostevamo promocijske interakcije in konkurencne odzive. To omogoca dinamicno oblikovanje cen, ki maksimizira prihodke brez sprozenja tezav z zaznavanjem strank. Analiza ucinkovitosti promocij loci dodatno prodajo od kanibalizacije po kanalih, kar preprecuje izgubo dobickonosnih izdelkov zaradi popustov. Modeli personalizacije identificirajo, katere stranke se odzivajo na katera priporocila izdelkov z resnicno dodatnostjo, ne le s predvideno preferenco. Optimizacija zalog uporablja napovedi povprasevanja, ki temeljijo na kavzalnih odnosih med promocijami, sezonskostjo in prodajo enot. Nasa metodologija je podrobno opisana v [ucbeniku Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Trgovci na drobno, ki uporabljajo naso platformo kavzalne analitike, dozivljajo merljivo povecanje prihodkov, sirsenje bruto marze in zmanjsanje preseznih zalog. Podjetja za e-trgovino izboljsajo stopnje konverzije ob ohranjanju cenovne integritete. Modeli narocnin in clanstev razsirijo napovedovanje vrednosti v casu zivljenja z identificiranjem kavzalnih dejavnikov zadrievanja in prihodkov od sirsitve. Veckanalni trgovci na drobno natancno pripisisejo prodajo spletnim in nespletnim stikovalnim tockam, kar informira tako alokacijo zalog kot marketinske izdatke.

Platforma se integrira s sistemi POS, platformami za e-trgovino in sistemi ERP za delovanje na realnih transakcijskih podatkih v obsegu.