迎接 AI 零售轉型浪潮
近來網路與實體界線模糊化，顧客互動方式大幅改變，消費需求多變且個性化，零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性，掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料，打造無縫的個人化體驗，最佳化營運價值鏈並提升效率，強化企業核心競爭力。
銷售規劃
提升銷售概率
商品管理
品類結構優化
顧客管理
提高顧客黏著度
供應管理
有效支持銷售
零售業的場景案例
精準行銷
精準行銷
行銷人員平日都需要推播產品資訊給客戶。但行銷預算有限，如何在茫茫會員海中，找到對產品有興趣的客戶進行推播，進而創造收益？以 Decanter AI 進行預測出較有機率推播成功的會員名單，提交給到行銷部門進行推播，除了降低行銷成本外，還可提升推播成功率。
行銷活動預測
預測各通路/門市之不同促銷方案可帶來的效益，協助營銷人員判斷應採用何種促銷方案可以使盈利最大化。
會員營銷
會員貼標
自動化機器學習推薦模型能考量新舊產品之間的特性、會員的基本屬性及消費特性，產生新品推薦名單。 顧客由主力顧客流失成為沉睡顧客的過程中，顧客沉睡程度越深，品牌能夠有效喚醒的機會越低、花費成本越高昂。 預測顧客是否即將流失，產出可能流失的顧客名單進行留客
顧客終身價值預測
新顧客的行銷成本遠大於舊客維持的成本，在有限的營銷資源下，知道每位客戶的潛在價值，幫助規劃差異化行銷。
供應鏈管理
需求預測
計劃生產需配合不同通路之訂貨需求，然而市場變數多，導致生產目標訂定不易。若無法提前掌握生產需求量，將衍生產銷不協調之問題，造成生產成本大幅增加。透過自動化機器學習對產品銷售量進行預測，幫助業者掌握市場需求，並融合內部業務邏輯，以對計劃生產進行精準的安排，防止產銷不協調造成之生產成本累積。
銷量預測
預測各通路/門市之銷售量，結合業務邏輯與經驗，幫助企業進行採購、生產、備料、進貨等安排，降低各種囤貨、庫存所產生的成本浪費，同時避免因脫貨造成的顧客流失。
門店管理
分店分群貼標
透過自動化機器學習進行門店分群，取代過去以經驗進行市場區隔與門店規劃，並找出同一店型吸引消費者的共通點，成為分眾化的店型改革的依據，實現門店差異化。
聯絡專家
透過 AI 實現數據驅動的商業模式
在人、貨、場三要素被完全數據化的新零售時代，MoBagel 提供自動化機器學習 (AutoML) 解決方案，協助企業運用 AI 快速活化大量的全通路資料，導入數據驅動的經營模式，做出更可靠的商業決策，精準掌握顧客洞察、降本增效，實現零售數位轉型藍圖。
聯絡專家
最佳化消費體驗
高泛用性的機器學習工具幫助您建構完整的用戶輪廓，客製化貼標消費者偏好與屬性，讓您的商品精準鎖定目標客群，提升銷售轉換率與客戶忠誠度。
強化供應網路
從選品至銷售通路，掌握不同客群需要什麼產品、何時需要、需要多少，讓您快速規劃各門店進貨、配貨、銷貨數量。
提升營運效率
透過精準客群輪廓與商品銷售管理，精準預測商品銷貨數量，大幅降低商品庫存水位、同時避免熱銷品缺貨，讓您搶先一步佈局採購與庫存，提升營運效率並降低成本。
