Dinamik narxlash
Dinamik narxlash bozor sharoitlari, talab elastikligi va raqobatbardosh pozitsiyalash asosida narxlarni real vaqtda optimallashtirish uchun sabab-natija mashina o'rganishidan foydalanadi. Bizning yondashuvimiz narx o'zgarishlari va mijozlar segmentlari bo'ylab talab o'rtasidagi haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlab, oddiy qoidalarga asoslangan tizimlardan tashqariga chiqadi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Instrumental o'zgaruvchilar tahlili va double machine learning kabi ilg'or ekonometrik usullardan foydalanib, biz mavsumiylik, reklama faoliyati va raqobatchilar harakatlari kabi chalkashuvchi omillarni hisobga olgan holda aniq narx elastikligi koeffitsientlarini baholaymiz. Bu sizning narxlash strategiyangiz soxta korrelyatsiyalarga emas, sabab-natija dalillariga asoslanganligini ta'minlaydi. Bizning metodologiyamiz [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) dagi asosiy ishlarga taylanadi.
Natija - bu yaxshilangan marja qamrovi bilan o'lchanadigan daromad o'sishi. Elektron tijorat platformalari segment bo'yicha narx sezgirligini boshqargan holda konversiya stavkalarini optimallashtiradi. Transport almashish va tashish xizmatlari uchun real vaqtdagi narxlash kutish vaqtlarini va haydovchilardan foydalanish bo'shliklarini kamaytirib, talab va taklif sig'imini muvozanatlaydi.
Bizning platformamiz to'g'ridan-to'g'ri narxlash dvigatelingizga integratsiyalanib, bozor sharoitlari rivojlanishi bilan uzluksiz o'rganish bilan minglab mahsulotlar bo'ylab millisekundlik qarorlarni ta'minlaydi.
Resurslar
Additional Resources
Resurslar
Additional Resources
Bizningmetodologiyamiz
Ma'lumotlarni sintez qilish
Keng qamrovli analitik asos yaratish uchun mavjud ma'lumotlar manbalaringizni integratsiyalaymiz.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Boshlashga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
