สินค้าอุปโภคบริโภค

ปรับปรุงกลยุทธ์ด้านรายได้ด้วยการวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

  • ปลดล็อคข้อมูลที่กักขังและเชื่อมโยงเพื่อระบุว่าผลิตภัณฑ์ใดจะขายเมื่อใด ที่ไหน และด้วยความเร็วเท่าใด พร้อมด้วยการมีส่วนร่วมของผู้บริโภคแบบเรียลไทม์
  • ใช้ประโยชน์จากโมเดล ML และระบบอัตโนมัติในการคาดการณ์โอกาสในการผสมผสานผลิตภัณฑ์ตามคำสั่งซื้อก่อนหน้า สินค้าคงคลังปัจจุบัน และแนวโน้มของตลาด
  • ลดการสร้างและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองด้วยข้อมูลเชิงลึกที่เข้าถึงประชาชน

สรุปกรณีการใช้งาน

เพิ่มประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์การแบ่งประเภทผลิตภัณฑ์ โอกาสในการส่งเสริมการขาย และการดำเนินการร้านค้าตามภูมิภาคและกลุ่มผลิตภัณฑ์

แหล่งข้อมูลที่ใช้

การตลาดข้อมูลบุคคลที่ 1
อีคอมเมิร์ซ
ยอดขายในร้าน (IRI, Nielsen)
ข้อมูล TPM, ReX
POS หรือสแกนข้อมูลจากผู้ค้าปลีก
ข้อมูลสินค้าคงคลัง
ERP
ข้อมูลประชากรศาสตร์
ข้อมูลความภักดี

ใช้ข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์

ด้วยการรวบรวมแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงในกรณีการใช้งานนี้ ทีมงานสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการคำนวณหรือรันโมเดลการทำนายด้วย Data Cloud ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นหรือขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติใหม่ๆ

ข้อมูลเชิงลึกที่คำนวณ รวบรวมข้อมูลลูกค้า ยอดขาย และข้อมูลสินค้าคงคลังเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับมูลค่าตลอดอายุลูกค้าหรือคะแนนความผูกพันต่อผลิตภัณฑ์
แบบจำลองเชิงทำนาย ใช้ประโยชน์จากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์การแบ่งประเภทสินค้าคงคลังที่ถูกต้องหรือประเมินแนวโน้มของลูกค้าที่จะซื้อผลิตภัณฑ์บางอย่าง

ผลกระทบเป็นยังไงบ้าง?

รายได้จากการขาย
ประสิทธิผลของการส่งเสริมการค้า
รายได้จากการเยี่ยมชมร้านค้า
ROI ทางการตลาด
ประสิทธิผลในการขาย
ประสิทธิภาพของตัวแทนบริการ
ต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของไอที