Perakende ve E-ticaret

Perakendecilerin promosyon etkilesimleri ve rekabet tepkilerini hesaba katarak musteri segmentine gore gercek fiyat esnekligini tahmin etmelerine yardimci oluyoruz. Bu, musteri algi sorunlarini tetiklemeden geliri maksimize eden dinamik fiyatlandirmayi mumkun kilar. Promosyon etkinligi analizi, karli urun kaybini indirime engellemek icin artrimsal satislari kanallar arasindaki kannibalizasyondan ayirir. Kisiselletirme modelleri, yalnizca tahmin edilen tercihi degil, gercek artirimsallkla hangi musterilerin hangi urun onerilerine yanitverdigini belirler. Envanter optimizasyonu, promosyonlar, mevsimsellik ve birim satislar arasindaki nedensel iliskilere dayanan talep tahminlerinden yararlanir. Metodolojimiz [Causal Machine Learning ders kitabinda](/research#causalml-book) ayrintili olarak anlatilmaktadir.

Nedensel analitik platformumuzu kullanan perakendeciler olculebilir gelir artisi, brut marj genislemesi ve fazla envanterde azalma deneyimler. E-ticaret sirketleri fiyatlandirma butunlugunu korurken donusum oranlarini iyilestirir. Abonelik ve uyelik modelleri, elde tutma ve genisleme gelirinin nedensel itici guclerini belirleyerek yasam boyu deger tahminini genisletir. Cok kaanlli perakendeciler satislari cevrimici ve cevrimdisi temas noktlarina dogru atfeder, hem envanter tahsisini hem de pazarlama harcamasini bilgilendirir.

Platform, gercek islem verilerinde olcekte calisak icin POS sistemleri, e-ticaret platformlari ve ERP sistemleri ile entegre olur.