Роздрібна торгівля та електронна комерція

Ми допомагаємо роздрібним продавцям оцінювати справжню цінову еластичність за сегментами клієнтів, враховуючи рекламні взаємодії та конкурентні відповіді. Це дозволяє динамічне ціноутворення, що максимізує дохід, не викликаючи проблем із сприйняттям клієнтів. Аналіз ефективності акцій відокремлює інкрементальні продажі від канібалізації між каналами, запобігаючи втраті прибуткових продуктів через знижки. Моделі персоналізації визначають, які клієнти реагують на які рекомендації продуктів зі справжньою інкрементальністю, а не лише передбаченою перевагою. Оптимізація запасів використовує прогнози попиту, обґрунтовані каузальними зв'язками між акціями, сезонністю та продажами. Наша методологія детально описана в [підручнику Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Роздрібні продавці, що використовують нашу платформу каузальної аналітики, відчувають вимірюване зростання доходу, розширення валової маржі та зменшення надлишкових запасів. Компанії електронної комерції покращують коефіцієнти конверсії, зберігаючи цілісність ціноутворення. Моделі підписки та членства подовжують прогнозування довічної цінності, визначаючи каузальні драйвери утримання та доходу від розширення. Мультиканальні роздрібні продавці точно атрибутують продажі до онлайн та офлайн точок контакту, інформуючи як розподіл запасів, так і маркетингові витрати.

Платформа інтегрується з POS-системами, платформами електронної комерції та ERP-системами для роботи з реальними транзакційними даними у масштабі.