零售與電商

我們幫助零售商按客戶細分估計真正的價格彈性，考慮促銷互動和競爭反應。這使動態定價在不觸發客戶感知問題的情況下最大化收入。促銷效果分析將跨渠道的增量銷售與蠶食分離，防止因折扣而損失盈利產品。個性化模型識別哪些客戶對哪些產品推薦有真正的增量響應，而不僅僅是預測的偏好。庫存優化利用基於促銷、季節性和單位銷售之間因果關係的需求預測。我們的方法論詳見[因果機械學習教科書](/research#causalml-book)。

使用我們因果分析平台的零售商實現可衡量的收入增長、毛利率提升和過剩庫存減少。電商公司在保持價格完整性的同時提高轉化率。訂閱和會員模式通過識別留存和擴展收入的因果驅動因素延長生命週期價值預測。多渠道零售商準確地將銷售歸因於線上和線下觸點，為庫存分配和營銷支出提供信息。

該平台與POS系統、電商平台和ERP系統集成，在真實交易數據上大規模運營。