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소비재
데이터 기반 계획으로 수익 전략 개선
- 갇혀 있는 신디케이트 데이터를 활용하여 실시간 소비자 참여와 함께 어떤 제품이 언제, 어디서, 어떤 속도로 판매되는지 파악합니다
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- ML 모델과 자동화를 활용하여 이전 주문, 현재 재고 및 시장 동향을 기반으로 구색 믹스 기회를 예측합니다 . 민주화된 인사이트를 통해 수동적인 데크 구축 및 분석을 줄입니다.
사용 사례 요약
지역 및 세그먼트별로 구색 분석, 프로모션 기회, 매장 실행을 최적화하고 간소화하세요.
산업
사용된 Salesforce 제품
사용된 데이터 소스
퍼스트 파티 데이터 마케팅
전자 상거래
스토어 판매(IRI, 닐슨)
TPM, ReX 데이터
소매업체의 POS 또는 스캔 데이터
재고 데이터
ERP
인구 통계 데이터
로열티 데이터
인사이트 및 예측
이 사용 사례에서 참조한 데이터 소스를 한데 모아 계산된 인사이트를 구축하거나 Data Cloud 으로 예측 모델을 실행하여 더 현명한 의사 결정을 내리거나 새로운 자동화를 강화할 수 있습니다.
| 계산된 인사이트 | 고객 정보, 판매 및 재고 데이터를 통합하여 고객 생애 가치 또는 제품 선호도 점수와 관련된 인사이트를 생성하세요. |
| 예측 모델 | 머신러닝 모델을 활용하여 적절한 재고 구색을 예측하거나 특정 제품에 대한 고객의 구매 성향을 평가하세요. |
어떤 영향이 있나요?
판매 수익
무역 촉진 효과
스토어 방문 수익
마케팅 ROI
영업 생산성
서비스 상담원 생산성
IT 총 소유 비용
