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深入瞭解
消費性商品業

利用資料導向規劃改善收入策略

  • 解鎖陷入的綜合資料,以確定何時、地點以及何速度出售哪些產品,以及即時消費者參與度。
  • 利用 ML 模型和自動化,根據以前的訂單、當前庫存和市場趨勢預測分類組合機會。
  • 利用民主化的洞察,減少手動建置甲板和分析。

使用的資料來源

行銷第一方數據
電子商務
店舖銷售(IRI,尼爾森)
數據點陣列表、雷克斯數據
來自零售商的 POS 或掃描數據
庫存資料
企業資源計劃
人口統計數據
忠誠度數據

應用洞察和預測

透過將此使用案例中參考的資料來源匯集在一起,團隊可以建立計算洞察,或使用 Data Cloud 執行預測模型,這將使他們能夠做出更明智的決策或推動新的自動化。

計算洞察 匯集客戶資訊、銷售和庫存資料,以建立與客戶終身價值或產品親相關分數相關的見解。
預測模型 利用機器學習模型來預測正確的庫存分類或評估客戶購買特定產品的傾向。

影響是什麼

銷售收入
促進貿易效益
店鋪訪問收入
行銷投資報酬率
銷售生產力
服務代理生產力
IT 總擁有成本