零售與電子商務

我們幫助零售商按客戶群體估計真正的價格彈性，考量促銷互動和競爭對手反應。這使動態定價能夠在不引發客戶感知問題的情況下最大化收入。促銷效果分析將增量銷售與跨管道的蠶食效應分離，防止因折扣而損失有利可圖的產品。個人化模型識別哪些客戶對哪些產品推薦真正有增量反應，而不僅僅是預測偏好。庫存優化利用植根於促銷、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[因果機器學習教科書](/research#causalml-book)。

使用我們因果分析平台的零售商體驗到可衡量的收入提升、毛利率擴張和過剩庫存減少。電子商務公司在維護價格完整性的同時提高轉換率。訂閱和會員模式透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。多管道零售商準確地將銷售歸因於線上和線下接觸點，為庫存分配和行銷支出提供資訊。

該平台與 POS 系統、電子商務平台和 ERP 系統整合，以規模化運行真實交易資料。