Detaljhandel och e-handel

Detaljhandel och e-handel konkurrerar på marginaler, hastighet och kundens livstidsvärde. Kausal maskininlärning optimerar varje hävstång: prissättning, kampanjer, lager, merchandising och personalisering. Genom att gå bortom korrelationsbaserade system identifierar vår plattform kausalt validerade möjligheter som driver resultatpåverkan.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att driva innovation inom Detaljhandel och e-handelsektorn.

Vi hjälper återförsäljare att uppskatta verklig priselasticitet per kundsegment, med beaktande av kampanjinteraktioner och konkurrenters respons. Detta möjliggör dynamisk prissättning som maximerar intäkter utan att utlösa problem med kunduppfattning. Kampanjeffektivitetsanalys separerar inkrementell försäljning från kannibalisering över kanaler, vilket förhindrar att lönsamma produkter går förlorade till rabattering. Personaliseringsmodeller identifierar vilka kunder som svarar på vilka produktrekommendationer med genuin inkrementalitet, inte bara förutsagd preferens. Lageroptimering utnyttjar efterfrågeprognoser grundade i kausala samband mellan kampanjer, säsongsvariation och enhetsförsäljning. Vår metodik beskrivs i [Causal Machine Learning-läroboken](/research#causalml-book).

Återförsäljare som använder vår kausala analysplattform upplever mätbar intäktsökning, bruttomarginalsexpansion och minskning av överskottslager. E-handelsföretag förbättrar konverteringsgrader samtidigt som prisintegritet bibehålls. Prenumerations- och medlemsmodeller förlänger livstidsvärdeprognoser genom att identifiera kausala drivkrafter för retention och intäktsexpansion. Multikanalåterförsäljare attribuerar korrekt försäljning till online- och offline-kontaktpunkter, vilket informerar både lagerallokering och marknadsföringsutgifter.

Plattformen integreras med kassasystem, e-handelsplattformar och affärssystem för att operera på verklig transaktionsdata i stor skala.