Dynamisk prissättning

Dynamisk prissättning utnyttjar kausal maskininlärning för att optimera priser i realtid baserat på marknadsförhållanden, efterfrågeelasticitet och konkurrenspositionering. Vår metod går bortom enkla regelbaserade system genom att identifiera de verkliga kausala sambanden mellan prisförändringar och efterfrågan över kundsegment.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Med avancerade ekonometriska metoder inklusive instrumentvariabelanalys och Double Machine Learning uppskattar vi korrekta priselasticitetskoefficienter samtidigt som vi beaktar störfaktorer som säsongsvariation, kampanjaktiviteter och konkurrenters agerande. Detta säkerställer att er prissättningsstrategi grundas på kausala bevis snarare än falska korrelationer. Vår metodik bygger på det grundläggande arbetet i [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Resultatet är mätbar intäktsökning med förbättrad marginalfångst. E-handelsplattformar optimerar konverteringsgrader samtidigt som de hanterar priskänslighet per segment. För samåkning och transporttjänster balanserar realtidsprissättning efterfrågan med tillgänglig kapacitet, vilket minskar väntetider och förbättrar förarutnyttjande.

Vår plattform integreras direkt i er prissättningsmotor, vilket möjliggör beslut på millisekundnivå över tusentals produkter med kontinuerligt lärande när marknadsförhållandena utvecklas.