零售业人工智能

使用智能系统提高转换并了解您的客户

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AI如何影响挑战零售商面临

升级您的定价计划

如今,大多数零售商适用于专家的定价,以节省分析大量的在线和离线价格数据的时间。机器学习允许您自动处理历史和竞争数据并提供定价建议。与人类管理人员不同,它可以检测不同变量之间的隐性关系并提供准确的ROI预测。

聘用和支持客户

任何导致更好客户服务的活动将带来零售商大规模收益- 特别是如果可以在不分配更多资源的情况下进行。AI呈现出响应客户要求的机会更快地解决问题。计算机愿景允许改进安全性和计划商店布局以获得更好的参与。和分析工具将帮助您了解购买趋势并预测客户满意度。

自动化仓库管理

有效的供应链运营严重依赖仓库运行方式:它们的设计和布局,库存计数和地点的准确性以及组织包装和运输过程。大多数库存错误是人为错误或手动质量控制的结果。虽然自动化仓库与机器人合作,但最初可能是严重的中断,计算机视觉解决方案或分类算法可以消除大多数错误并优化供应链管理。

揭示AI零售机会

基于大数据的供应链规划

使用机器学习技术利用零售中的大数据分析,并获得对您的供应管理生产力的扩展分析:需求预测,AI驱动的生产计划和调度,个性化客户体验等。

使用预测技术的库存管理

使用自动化监控系统跟踪产品。通过基于历史数据推荐商品来提高客户关系。检查零售客户分析以预测产品可用性,精确度。

价格优化支持您的定价策略

利用大数据来预测特定用户组是否将以特定价格购买特定商品。零售中的预测分析让您转变决策为促销和折扣创造最好的定价策略。

客户研究市场篮子分析

揭示不同产品之间的隐藏关系,了解客户的购买行为。使用有关不同商店位置,人口统计数据和季节的数据支持您的促销策略。

终身价值预测计划客户关系

准确估计获得或保留给定群体的合理成本。计算某个客户可以生成的未来收入。

技术

拿我们的客户的话语

Denys Arysmiatov.

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凯利约克,Bravo Store Systems,美国软件开发总监

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