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應用場景
動態定價
動態定價運用因果機器學習,根據市場條件、需求彈性和競爭定位即時優化價格。我們的方法超越簡單的規則系統,透過識別價格變化與各客戶群需求之間的真正因果關係。

我們應用因果機器學習解決複雜的業務挑戰。
使用包括工具變數分析和 Double Machine Learning 在內的進階計量經濟學方法,我們在考量季節性、促銷活動和競爭動態等干擾因素的同時,估計準確的價格彈性係數。這確保您的定價策略建立在因果證據之上,而非虛假的相關性。我們的方法論建立在 [Double/Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) 的基礎工作之上。
結果是可衡量的收入提升和利潤率改善。電子商務平台在按客群管理價格敏感度的同時優化轉換率。對於共乘和運輸服務,即時定價平衡需求與供應能力,減少等待時間和司機閒置差距。
我們的平台直接整合到您的定價引擎中,能夠在市場條件變化時持續學習,實現毫秒級的決策處理數千種產品。
資源
Additional Resources
資源
Additional Resources
我們的方法論
01
資料整合
我們整合您現有的資料來源,建立全面的分析基礎。
02
因果分析
使用 Double Machine Learning 識別真正的因果關係。
03
策略模擬
建模不同情境以預測您決策的影響。
04
營運規模化
部署與您現有系統整合的生產就緒模型。
“精通是從預測發生什麼,過渡到理解為何必然如此。”
深受業界領袖信賴
