零售

探索Prevision.io的自动化机器学习平台如何帮助零售商利用预测算法来推动业务经营。

挑战

与数据转换保持同步

零售业是最具竞争性的市场之一,客户多元化,来自网店竞争者压力越来越大。零售商从各类资源收集有价值的客户数据,但往往不会充分利用这些数据,导致库存成本高,顾客忠诚度不堪一击。为了精简运营以及改善零售服务,管理者需要接纳机器学习工具。

机会

利用机器学习的优势

机器学习算法可以实时处理大量数据,为执行客户分析、提高需求、预测库存以及提高产品建议提供清晰的、可利用的见解。由于有人自动化工具,业务专业人员现在也能够直接从这些见解中获益,从而提高零售部门的生产率,增强顾客忠诚度。

为什么选择prevision.io

为什么把Prevision.io用于零售业?

我们相信,创建的高效预测模型可供任何没有数据科学背景的用户立即部署、缩放和访问。 Prevision.io 可以帮助业务专业人员使用机器学习模型,并节省在实施上耗费的时间,从而帮助零售商加速完成数据科学项目。

开始在你的业务经营中使用机器学习模型。

定价优化

定价优化

Prevision.io的自动化机器学习平台提供了定价和收入优化解决方案。利用先进的集群技术,零售商可以更好地评估促销活动对库存的潜在影响,并根据季节性和价格弹性来估计每种产品的正确价格。 查看用例

客户情报

客户情报

客户情报对于了解客户未来活动以及时刻变化的生命周期来说至关重要。机器学习提高了信息处理速度,从而推动更深入地观察客户行为,使零售商能够更有效地预测客户流失率以及向上销售和交叉销售机会。 查看用例

供应链优化

供应链优化

供应链数据和分析结果可以使零售商实时洞察区域业绩和物流情况。Prevision.io的自动化机器学习平台利用精简的物流功能和优化的供应预测,可以生成运营效率预测模型。 查看用例

利用人工智能,可以在供应链数据基础上显著提高预测与判断的速度和准确性。

– 佩尤研究中心,2018 –
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