การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซแข่งขันกันในด้านส่วนต่างกำไร ความเร็ว และมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า Causal Machine Learning ปรับปรุงทุกปัจจัย: การกำหนดราคา โปรโมชัน สินค้าคงคลัง การจัดแสดงสินค้า และการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การก้าวข้ามระบบที่อิงตามความสัมพันธ์ แพลตฟอร์มของเราระบุโอกาสที่ได้รับการยืนยันเชิงสาเหตุที่ขับเคลื่อนผลกระทบต่อผลกำไร\n\nเราช่วยผู้ค้าปลีกประมาณค่าความยืดหยุ่นของราคาที่แท้จริงตามกลุ่มลูกค้า โดยคำนึงถึงปฏิสัมพันธ์ของโปรโมชันและการตอบสนองของคู่แข่ง ซึ่งทำให้สามารถกำหนดราคาแบบไดนามิกที่เพิ่มรายได้สูงสุดโดยไม่ก่อให้เกิดปัญหาในการรับรู้ของลูกค้า การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโปรโมชันจะแยกยอดขายที่เพิ่มขึ้นจากการลดยอดขายในช่องทางต่างๆ ป้องกันการสูญเสียผลิตภัณฑ์ที่ทำกำไรจากการลดราคา แบบจำลองการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณระบุว่าลูกค้าคนใดตอบสนองต่อคำแนะนำผลิตภัณฑ์ใดด้วยการเพิ่มขึ้นที่แท้จริง ไม่ใช่เพียงแค่ความพึงพอใจที่คาดการณ์ไว้ การปรับปรุงสินค้าคงคลังให้เหมาะสมใช้ประโยชน์จากการคาดการณ์อุปสงค์ที่มีพื้นฐานมาจากความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างโปรโมชัน ฤดูกาล และยอดขายต่อหน่วย วิธีการของเรามีรายละเอียดอยู่ใน [ตำราเรียน Causal Machine Learning](/research#causalml-book)\n\nผู้ค้าปลีกที่ใช้แพลตฟอร์ม Causal Analytics ของเราจะได้รับรายได้ที่เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด การขยายส่วนต่างกำไรขั้นต้น และการลดสินค้าคงคลังส่วนเกิน บริษัทอีคอมเมิร์ซปรับปรุงอัตราการแปลงในขณะที่ยังคงรักษาความสมบูรณ์ของราคา แบบจำลองการสมัครสมาชิกและสมาชิกภาพขยายการคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งานโดยระบุปัจจัยขับเคลื่อนเชิงสาเหตุของการรักษาลูกค้าและรายได้จากการขยายตัว ผู้ค้าปลีกหลายช่องทางระบุแหล่งที่มาของยอดขายไปยังจุดสัมผัสออนไลน์และออฟไลน์ได้อย่างแม่นยำ โดยแจ้งทั้งการจัดสรรสินค้าคงคลังและการใช้จ่ายทางการตลาด\n\nแพลตฟอร์มผสานรวมกับระบบ POS, แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ และระบบ ERP เพื่อดำเนินการกับข้อมูลธุรกรรมจริงในวงกว้าง