Dreamforceで消費財における最新のイノベーションをご覧いただけます
詳細はこちら
消費財
データ主導のプランニングで収益戦略を改善
- 埋もれたシンジケートデータを最大限に活用し、どの製品がいつ、どこで、どのくらいの速度で販売されたかを、リアルタイムの消費者エンゲージメントとともに特定します。
- 機械学習モデルと自動化を活用して、過去の注文、現在の在庫、市場動向にもとづき、品揃えの検討機会を予測します。
- 誰もがインサイトにアクセスできるようにし、手作業によるデッキ構築と分析を削減します。
ユースケースのサマリー
品揃えの分析、プロモーションの機会、店舗での実施を、地域やセグメント別に最適化・合理化します。
業種
使用されるSalesforce製品
使用するデータソース
マーケティングにおけるファーストパーティデータ
Eコマース
店舗販売（IRI、Nielsen）
TPM、ReXデータ
POSまたは小売業者からのスキャンデータ
在庫データ
ERP
属性データ
ロイヤルティデータ
インサイトと予測を活用
本ユースケースで参照されるデータソースをまとめることで、チームは計算済みインサイトを構築したり、Data Cloudで予測的モデルを実行したりして、よりスマートな意思決定を行ったり、新たな自動化を推進したりすることができます。
| インサイトの割り出し | 顧客情報、売上、在庫データを集約し、顧客生涯価値や製品アフィニティースコアに関連するインサイトを作成します。 |
| 予測的モデル | 機械学習モデルを活用して、適切な在庫の品揃えを予測したり、特定の製品を購入する顧客の傾向を評価したりします。 |
もたらされる効果
売上高
トレードプロモーション効率
店舗訪問収益
マーケティングROI
営業生産性
サービスエージェントの生産性
ITの総所有コスト
