การกำหนดราคาแบบไดนามิก

การกำหนดราคาแบบไดนามิกใช้ประโยชน์จาก Causal Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพราคาแบบเรียลไทม์ตามสภาพตลาด ความยืดหยุ่นของอุปสงค์ และตำแหน่งทางการแข่งขัน แนวทางของเราก้าวข้ามระบบที่อิงตามกฎง่ายๆ ด้วยการระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่แท้จริงระหว่างการเปลี่ยนแปลงราคาและอุปสงค์ในกลุ่มลูกค้า\n\nด้วยการใช้วิธีการทางเศรษฐมิติขั้นสูง รวมถึงการวิเคราะห์ตัวแปรเครื่องมือและการเรียนรู้ของเครื่องแบบคู่ เราจะประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความยืดหยุ่นของราคาที่แม่นยำในขณะที่พิจารณาปัจจัยที่ทำให้สับสน เช่น ฤดูกาล กิจกรรมส่งเสริมการขาย และการเคลื่อนไหวของคู่แข่ง สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่ากลยุทธ์การกำหนดราคาของคุณมีพื้นฐานมาจากหลักฐานเชิงสาเหตุมากกว่าความสัมพันธ์ที่ผิดพลาด ระเบียบวิธีของเราสร้างขึ้นจากงานพื้นฐานใน [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml)\n\nผลลัพธ์คือการเพิ่มรายได้ที่วัดผลได้ด้วยการจับส่วนต่างที่ปรับปรุงดีขึ้น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลงในขณะที่จัดการความอ่อนไหวของราคาตามกลุ่ม สำหรับบริการเรียกรถและบริการขนส่ง การกำหนดราคาแบบเรียลไทม์จะปรับสมดุลอุปสงค์กับกำลังการผลิต ลดเวลารอและช่องว่างการใช้ประโยชน์จากคนขับ\n\nแพลตฟอร์มของเราผสานรวมเข้ากับเครื่องมือการกำหนดราคาของคุณโดยตรง ทำให้สามารถตัดสินใจได้ในระดับมิลลิวินาทีในผลิตภัณฑ์นับพันรายการด้วยการเรียนรู้ที่ต่อเนื่องเมื่อสภาพตลาดเปลี่ยนแปลงไป