Bán lẻ & Thương mại điện tử

Chúng tôi giúp các nhà bán lẻ ước lượng độ co giãn giá thực sự theo phân khúc khách hàng, tính đến các tương tác khuyến mãi và phản ứng cạnh tranh. Điều này cho phép định giá động tối đa hóa doanh thu mà không gây ra vấn đề nhận thức của khách hàng. Phân tích hiệu quả khuyến mãi tách biệt doanh số gia tăng từ ăn mòn qua các kênh, ngăn chặn mất sản phẩm có lợi nhuận do giảm giá. Các mô hình cá nhân hóa xác định khách hàng nào phản hồi với đề xuất sản phẩm nào với tính gia tăng thực sự, không chỉ là sở thích dự đoán. Tối ưu hóa hàng tồn kho tận dụng dự báo nhu cầu được xây dựng dựa trên các mối quan hệ nhân quả giữa khuyến mãi, mùa vụ và doanh số đơn vị. Phương pháp của chúng tôi được chi tiết trong [sách giáo khoa Causal Machine Learning](/research#causalml-book).

Các nhà bán lẻ sử dụng nền tảng phân tích nhân quả của chúng tôi trải nghiệm tăng doanh thu có thể đo lường, mở rộng biên lợi nhuận gộp và giảm hàng tồn kho dư thừa. Các công ty thương mại điện tử cải thiện tỷ lệ chuyển đổi trong khi duy trì tính toàn vẹn giá. Các mô hình đăng ký và thành viên mở rộng dự đoán giá trị vòng đời bằng cách xác định các động lực nhân quả của giữ chân và doanh thu mở rộng. Các nhà bán lẻ đa kênh quy kết doanh số chính xác cho các điểm tiếp xúc trực tuyến và ngoại tuyến, thông báo cả phân bổ hàng tồn kho và chi tiêu tiếp thị.

Nền tảng tích hợp với hệ thống POS, nền tảng thương mại điện tử và hệ thống ERP để hoạt động trên dữ liệu giao dịch thực ở quy mô lớn.