Chakana savdo va elektron tijorat
Chakana savdo va elektron tijorat marjalar, tezlik va mijozning umr bo'yi qiymatida raqobatlashadi. Sabab-natija mashina o'rganish har bir dastakni optimallashtiradi: narxlash, aksiyalar, inventar, merchandayzning va personalizatsiya. Korrelyatsiyaga asoslangan tizimlardan tashqariga chiqib, bizning platformamiz pastki qator ta'siriga olib keladigan sabab-natija tasdiqlangan imkoniyatlarni aniqlaydi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningsektorida innovatsiyalarni harakatga keltirish uchun Chakana savdo va elektron tijorat.
Biz chakana sotuvchilarga reklama o'zaro ta'sirlari va raqobatchilar javoblarini hisobga olgan holda mijoz segmenti bo'yicha haqiqiy narx elastikligini baholashga yordam beramiz. Bu mijoz idrok muammolarini keltirib chiqarmasdan daromadni maksimal darajada oshiradigan dinamik narxlashni imkon beradi. Aksiyadar samaradorligi tahlili kanallar bo'ylab kannibalizatsiyadan qo'shimcha savdolarni ajratib, foydali mahsulotni chegirmaga yo'qotishni oldini oladi. Personalizatsiya modellari qaysi mijozlar qaysi mahsulot tavsiyalariga faqat bashorat qilingan afzallik emas, haqiqiy qo'shimchalik bilan javob berishini aniqlaydi. Inventarni optimallashtirish aksiyalar, mavsumiylik va birlik savdolari o'rtasidagi sabab-natija munosabatlariga asoslangan talab prognozlaridan foydalanadi. Bizning metodologiyamiz [Causal Machine Learning darsligida](/research#causalml-book) batafsil tavsiflangan.
Bizning sabab-natija tahlil platformamizdan foydalanadigan chakana sotuvchilar o'lchanadigan daromad o'sishi, yalpi marja kengayishi va ortiqcha inventarning kamayishini boshdan kechiradi. Elektron tijorat kompaniyalari narxlash yaxlitligini saqlab qolgan holda konversiya stavkalarini yaxshilaydi. Obuna va a'zolik modellari ushlab turish va kengayish daromadining sabab-natija omillarini aniqlash orqali umr bo'yi qiymat prognozini kengaytiradi. Ko'p kanalli chakana sotuvchilar savdolarni onlayn va oflayn teginish nuqtalariga aniq bog'laydi, bu inventarni taqsimlash va marketing xarajatlarini ma'lumot beradi.
Platforma real tranzaksiya ma'lumotlarida miqyosda ishlash uchun POS tizimlari, elektron tijorat platformalari va ERP tizimlari bilan integratsiyalanadi.
Bizningmetodologiyamiz
Sektor tahlili
Sanoatingizning noyob muammolari va imkoniyatlarini chuqur tushunish.
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.
Sabab-natija ta'siriga 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
