రీటైల్ & ఇ-కామర్స్

ప్రమోషనల్ ఇంటరాక్షన్‌లు మరియు పోటీ ప్రతిస్పందనలను పరిగణనలోకి తీసుకుని కస్టమర్ విభాగాన్ని బట్టి నిజమైన ధర స్థితిస్థాపకతను అంచనా వేయడానికి మేము రిటైలర్లకు సహాయం చేస్తాము. ఇది కస్టమర్ అవగాహన సమస్యలను కలిగించకుండా ఆదాయాన్ని పెంచే డైనమిక్ ప్రైసింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. ప్రమోషన్ ప్రభావ విశ్లేషణ ఛానెల్‌లలో అదనపు విక్రయాలను కానిబలైజేషన్ నుండి వేరు చేస్తుంది, తద్వారా ధర తగ్గింపుల వల్ల లాభదాయకమైన ఉత్పత్తి నష్టాన్ని నివారిస్తుంది. వ్యక్తిగతీకరణ నమూనాలు ఏ కస్టమర్లు ఏ ప్రోడక్ట్ సిఫార్సులకు నిజమైన అదనపు విలువతో ప్రతిస్పందిస్తారో గుర్తిస్తాయి, కేవలం అంచనా వేసిన ప్రాధాన్యతను మాత్రమే కాకుండా. ఇన్వెంటరీ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రమోషన్లు, సీజనాలిటీ మరియు యూనిట్ అమ్మకాల మధ్య కారణ సంబంధాలపై ఆధారపడిన డిమాండ్ అంచనాలను ఉపయోగిస్తుంది. మా మెథడాలజీ [Causal Machine Learning పాఠ్యపుస్తకం](/research#causalml-book)లో వివరంగా వివరించబడింది.

మా కారణ విశ్లేషణాత్మక ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఉపయోగించే రిటైలర్లు కొలవగల ఆదాయ పెరుగుదల, స్థూల మార్జిన్ విస్తరణ మరియు అదనపు ఇన్వెంటరీ తగ్గింపును అనుభవిస్తారు. ఇ-కామర్స్ కంపెనీలు ధరల సమగ్రతను కాపాడుతూనే కన్వర్షన్ రేట్లను మెరుగుపరుస్తాయి. సబ్‌స్క్రిప్షన్ మరియు మెంబర్‌షిప్ నమూనాలు రిటెన్షన్ మరియు ఎక్స్‌పాన్షన్ ఆదాయం యొక్క కారణ డ్రైవర్లను గుర్తించడం ద్వారా లైఫ్ టైమ్ వాల్యూ ప్రిడిక్షన్‌ను విస్తరిస్తాయి. మల్టీ-ఛానల్ రిటైలర్లు ఆన్‌లైన్ మరియు ఆఫ్‌లైన్ టచ్ పాయింట్‌లకు అమ్మకాలను ఖచ్చితంగా ఆరోపిస్తారు, ఇన్వెంటరీ కేటాయింపు మరియు మార్కెటింగ్ ఖర్చు రెండింటినీ తెలియజేస్తారు.

నిజమైన లావాదేవీ డేటాపై స్కేల్‌లో పనిచేయడానికి ప్లాట్‌ఫారమ్ POS సిస్టమ్స్, ఇ-కామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్స్ మరియు ERP సిస్టమ్స్‌తో అనుసంధానించబడుతుంది.