人工智能的云

零售

面向零售的AI云专为今天的零售挑战和机遇而设计, 创造个性化的客户体验, 确保供应链和库存预测,同时优化零售运营成本.


装饰

人工智能在零售

面对前所未有的供应链中断, 不断发展的消费者购买模式, 人员和库存短缺, 面向零售的AI云为零售企业提供了一个千载难逢的机会,实现可操作的正规十大真人网站,推动成功. 


交付方式路径失败成功路线图
供应链管理

预测到货时间 预见并减轻对供应链的潜在破坏.

收益图表影响销售和市场营销
需求预测

预测各店铺每日需求为了回报,也为了新产品.

小团队的人一起黑暗
客户360

确定客户忠诚度状态, 下一个最好的行动, 客户生命周期价值 使用人工智能.

加速齿轮刷新旋转
优化操作

实现人工智能驱动的选址、员工调度和店面客流量规划.


电子书

零售和人工智能

了解人工智能是如何改变行业的.


装饰

正规十大真人网站的零售客户正在塑造未来

用于零售的AI云正在改变这个行业

联想的标志颜色
Huel标志颜色1
8451年标志颜色
哈里斯农场市场标志颜色
家乐福的标志颜色

零售商需要AI Cloud来满足客户需求,并在运营中进行创新

零售必须变得多面化, 连接, 敏捷, 具有竞争力——而且最重要的是——对强大的消费者不断变化的需求做出反应. AI Cloud旨在为零售领导者提供可操作的正规十大真人网站,以应对他们面临的最大挑战,并推动成功.

在零售中发现更多的AI用例

  • 库存预测

    在正确的时间在正确的地点推出正确的产品,从来没有像现在这样具有挑战性. 通过自动化、先进的机器学习和深度学习算法,人工智能可以做到这一点 减少库存不足和库存过剩的问题 通过大规模预测对产品的需求. 机器学习模型可以在每个项目中创建多达100万个系列的预测.

  • 客户保留

    留存是很困难的,仅在美国,每年流失的成本就高达1美元.6万亿(Accenture). 在零售业,企业依靠各种各样的方法来重新激活流失的客户. 但是,这很难做到 提前确定哪些客户会流失 趁还来得及,重新激活它们. 人工智能可以帮助你的营销人员在你的客户群中建立亲密关系,预测哪些客户可能在特定的时间内流失. 人工智能会告诉你的营销人员,每个客户可能流失的最主要因素, 让他们对如何改善这些关系有一个全面的了解.

  • 确定客户生命周期价值(CLV)

    这里有一个隐含的假设,即未来的价值与客户相关联, 然而, 这个未来价值可以完全不量化,因此带有与决策相关的不确定性——比如提供多大的折扣, 以及忠诚度积分是否过期. 尽管零售商可能已经使用数据驱动的方法来帮助识别更高的客户整体价值, 零售领域的机器学习提供了一种更细粒度的方法,可以在个性化水平上决定决策,以确保短期成本与长期关系的价值相平衡.

  • 优化操作

    许多环境需要提前几周的工作安排来支持受管制的环境. 高可变性和长交货期的结合使得供应链管理者很难准确地决定他们应该雇佣多少工人. 根据麦肯锡的调查, 配送中心的人员需求每天可能有高达50%的变化.

    与人工智能, 是否有能力更准确地预测所需的入港出货量, 调整适当的资源和人员水平. 通过学习货物的历史流动,通过你的配送中心和理解最具影响力的外部因素, 比如假期需求和天气, 人工智能将以一种考虑到现实世界多维度的方式准确预测你的需求.


装饰

零售演示的AI云:需求预测 

了解零售AI Cloud如何用于解决缺货问题等预测挑战,并自动执行无监督聚类以找到同类产品组.

零售1

开始使用数据机器人 今天