零售与电商

我们帮助零售商按客户细分估计真正的价格弹性，考虑促销互动和竞争反应。这使动态定价在不触发客户感知问题的情况下最大化收入。促销效果分析将跨渠道的增量销售与蚕食分离，防止因折扣而损失盈利产品。个性化模型识别哪些客户对哪些产品推荐有真正的增量响应，而不仅仅是预测的偏好。库存优化利用基于促销、季节性和单位销售之间因果关系的需求预测。我们的方法论详见[因果机器学习教科书](/research#causalml-book)。

使用我们因果分析平台的零售商实现可衡量的收入增长、毛利率提升和过剩库存减少。电商公司在保持价格完整性的同时提高转化率。订阅和会员模式通过识别留存和扩展收入的因果驱动因素延长生命周期价值预测。多渠道零售商准确地将销售归因于线上和线下触点，为库存分配和营销支出提供信息。

该平台与POS系统、电商平台和ERP系统集成，在真实交易数据上大规模运营。