Динамічне ціноутворення

Динамічне ціноутворення використовує каузальне машинне навчання для оптимізації цін у реальному часі на основі ринкових умов, еластичності попиту та конкурентного позиціонування. Наш підхід виходить за межі простих систем на основі правил, визначаючи справжні каузальні зв'язки між змінами цін та попитом у різних сегментах клієнтів.

Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.

Використовуючи передові економетричні методи, включаючи аналіз інструментальних змінних та double machine learning, ми оцінюємо точні коефіцієнти цінової еластичності, враховуючи конфаундери, такі як сезонність, рекламні акції та дії конкурентів. Це забезпечує обґрунтування вашої цінової стратегії каузальними доказами, а не хибними кореляціями. Наша методологія базується на фундаментальній роботі з [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Результатом є вимірюване зростання доходу з покращеним захопленням маржі. Платформи електронної комерції оптимізують конверсію, керуючи ціновою чутливістю за сегментами. Для сервісів райдшерингу та транспортних послуг ціноутворення в реальному часі балансує попит з пропозицією, зменшуючи час очікування та прогалини у використанні водіїв.

Наша платформа інтегрується безпосередньо у ваш ціновий движок, дозволяючи приймати рішення на рівні мілісекунд для тисяч продуктів з безперервним навчанням у міру еволюції ринкових умов.