Định giá động

Định giá động tận dụng causal machine learning để tối ưu hóa giá theo thời gian thực dựa trên điều kiện thị trường, độ co giãn của cầu và vị thế cạnh tranh. Phương pháp của chúng tôi vượt ra ngoài các hệ thống đơn giản dựa trên quy tắc bằng cách xác định mối quan hệ nhân quả thực sự giữa thay đổi giá và nhu cầu trên các phân khúc khách hàng.

Chúng tôi áp dụngCausal Machine Learningđể giải quyết các thách thức kinh doanh phức tạp.

Sử dụng các phương pháp kinh tế lượng tiên tiến bao gồm phân tích biến công cụ và double machine learning, chúng tôi ước lượng các hệ số co giãn giá chính xác trong khi tính đến các yếu tố gây nhiễu như mùa vụ, hoạt động khuyến mãi và động thái cạnh tranh. Điều này đảm bảo chiến lược định giá của bạn được xây dựng trên bằng chứng nhân quả thay vì các tương quan giả. Phương pháp của chúng tôi dựa trên công trình nền tảng trong [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).

Kết quả là tăng doanh thu có thể đo lường được với cải thiện trong nắm bắt biên lợi nhuận. Các nền tảng thương mại điện tử tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi trong khi quản lý độ nhạy giá theo phân khúc. Đối với dịch vụ chia sẻ xe và vận tải, định giá thời gian thực cân bằng nhu cầu với năng lực cung ứng, giảm thời gian chờ và khoảng trống sử dụng tài xế.

Nền tảng của chúng tôi tích hợp trực tiếp vào công cụ định giá của bạn, cho phép đưa ra quyết định ở mức mili giây trên hàng nghìn sản phẩm với học tập liên tục khi điều kiện thị trường thay đổi.