ریٹیل اور ای کامرس

ہم ریٹیلرز کو کسٹمر سیگمنٹ کے لحاظ سے قیمت کی حقیقی لچک کا تخمینہ لگانے میں مدد کرتے ہیں، جس میں پروموشنل تعاملات اور مسابقتی ردعمل کو مدنظر رکھا جاتا ہے۔ یہ متحرک قیمتوں کے تعین کو ممکن بناتا ہے جو گاہک کے تاثر کے مسائل پیدا کیے بغیر آمدنی کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔ پروموشن کی تاثیر کا تجزیہ چینلز میں کینیبلائزیشن سے اضافی فروخت کو الگ کرتا ہے، جس سے ڈسکاؤنٹنگ کی وجہ سے منافع بخش پروڈکٹ کے نقصان کو روکا جاتا ہے۔ پرسنلائزیشن ماڈلز اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ کون سے گاہک کن پروڈکٹ سفارشات پر حقیقی اضافے کے ساتھ جواب دیتے ہیں۔ انوینٹری کی اصلاح ان طلب کی پیشین گوئیوں کا فائدہ اٹھاتی ہے جو پروموشنز، موسم اور یونٹ فروخت کے درمیان سببی تعلقات پر مبنی ہوں۔ ہمارا طریقہ کار [Causal Machine Learning درسی کتاب](/research#causalml-book) میں تفصیل سے بیان کیا گیا ہے۔

ہمارا سببی تجزیاتی پلیٹ فارم استعمال کرنے والے ریٹیلرز آمدنی میں پیمائش کے قابل اضافہ، مجموعی مارجن میں توسیع، اور اضافی انوینٹری میں کمی کا تجربہ کرتے ہیں۔ ای کامرس کمپنیاں قیمتوں کی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے تبادلوں کی شرحوں کو بہتر بناتی ہیں۔ سبسکرپشن اور ممبرشپ ماڈلز برقرار رکھنے اور آمدنی میں اضافے کے سببی محرکات کی نشاندہی کر کے لائف ٹائم ویلیو کی پیشین گوئی کو بڑھاتے ہیں۔

پلیٹ فارم POS سسٹمز، ای کامرس پلیٹ فارمز، اور ERP سسٹمز کے ساتھ ضم ہو جاتا ہے تاکہ بڑے پیمانے پر حقیقی ٹرانزیکشن ڈیٹا پر کام کیا جا سکے۔