Dinamik Fiyatlandirma

Dinamik fiyatlandirma, fiyatlari piyasa kosullar, talep esnekligi ve rekabetci konumlandirmaya dayali olarak gercek zamanli optimize etmek icin nedensel makine ogreniminden yararlanir. Yaklasimimiz, musteri segmentleri arasindaki fiyat degisiklikleri ve talep arasindaki gercek nedensel iliskileri belirleyerek basit kural tabanli sistemlerin otesine gecer.

UyguluyoruzNedensel Makine Ogrenimikarmasik is zorluklarini cozmek icin.

Enstrumantal degisken analizi ve double machine learning dahil gelismis ekonometrik yontemler kullanarak, mevsimsellik, promosyon faaliyetleri ve rekabet hareketleri gibi karistirici faktorleri hesaba katarken dogru fiyat esnekligi katsayilarini tahmin ediyoruz. Bu, fiyatlandirma stratejinizin sahte korelasyonlara degil nedensel kanitlara dayandirmasini saglar. Metodolojimiz [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) temel calismasi uzerine insa edilmistir.

Sonuc, iyilesmis marj yakalama ile olculebilir gelir artisidir. E-ticaret platformlari, segmente gore fiyat hassasiyetini yonetirken donusum oranlarini optimize eder. Paylasimli ulasim ve tasima hizmetleri icin gercek zamanli fiyatlandirma, bekleme surelerini ve sofor kullanim boslukarlini azaltarak talebi arz kapasitesiyle dengeler.

Platformumuz dogrudan fiyatlandirma motorunuza entegre olarak, piyasa kosullari gelistikce surekli ogrenme ile binlerce urun genelinde milisaniye duzeyinde kararlar alinmasini saglar.