零售業解決方案

加速釋放 AI 大數據的力量,搶攻後疫情時代的新零售商機。

立即諮詢

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。

零售業應用案例分析

中國前⼗標竿食品企業

冷鏈食品出貨管理:
需求預測供應鏈解決方案

案例分析

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