零售同電子商務

我哋幫助零售商按客戶群體估算真正嘅價格彈性，考慮促銷互動同競爭對手反應。呢個令動態定價能夠喺唔引發客戶感知問題嘅情況下最大化收入。促銷效果分析將增量銷售同跨渠道嘅蠶食效應分離，防止因折扣而損失有利可圖嘅產品。個人化模型識別邊啲客戶對邊啲產品推薦真正有增量反應，而唔單單係預測偏好。庫存優化利用植根於促銷、季節性同單位銷售之間因果關係嘅需求預測。我哋嘅方法論詳見[因果機器學習教科書](/research#causalml-book)。

使用我哋因果分析平台嘅零售商體驗到可衡量嘅收入提升、毛利率擴張同過剩庫存減少。電子商務公司喺維護價格完整性嘅同時提高轉換率。訂閱同會員模式透過識別留存同擴展收入嘅因果驅動因素延長生命週期價值預測。多渠道零售商準確咁將銷售歸因於線上同線下接觸點，為庫存分配同營銷支出提供資訊。

呢個平台同 POS 系統、電子商務平台同 ERP 系統整合，以規模化運行真實交易數據。