Rejareja na Biashara ya Mtandaoni

Tunasaidia wauzaji kukadirisha elasticity ya kweli ya bei kwa sehemu ya wateja, kuzingatia maingiliano ya matangazo na majibu ya ushindani. Hii inawezesha bei zinazobadilika zinazopanya mapato bila kusababisha matatizo ya mtazamo wa mteja. Uchambuzi wa ufanisi wa matangazo unatenganisha mauzo ya ziada na cannibalization katika njia, kuzuia kupoteza bidhaa zenye faida kwa punguzo. Modeli za ubinafsishaji zinatambua wateja gani wanajibu mapendekezo gani ya bidhaa na incrementality ya kweli, sio upendeleo uliotabiriwa tu. Uboreshaji wa hifadhi unatumia utabiri wa mahitaji ulioanzishwa katika mahusiano ya kisababishi kati ya matangazo, msimu, na mauzo ya vitengo. Mbinu yetu imeelezwa kwa undani katika [kitabu cha Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Wauzaji wanaotumia jukwaa letu la uchambuzi wa kisababishi wanapata ongezeko linalopimika la mapato, upanuzi wa faida ya jumla, na upungufu wa hifadhi kupita kiasi. Kampuni za biashara ya mtandaoni zinaboresha viwango vya ubadilishaji wakati zinadumisha uadilifu wa bei. Modeli za usajili na uanachama zinaongeza utabiri wa thamani ya maisha kwa kutambua viendeshaji vya kisababishi vya uhifadhi na mapato ya upanuzi. Wauzaji wa njia nyingi wanagawa mauzo kwa usahihi kwa pointi za kugusa mtandaoni na nje ya mtandao, kujulisha ugawaji wa hifadhi na matumizi ya masoko.

Jukwaa linajumuisha na mifumo ya POS, majukwaa ya biashara ya mtandaoni, na mifumo ya ERP kuendesha kwenye data halisi ya miamala kwa kiwango.