人工智能的云

零售

面向零售的AI云是专为当今零售挑战和机遇而设计的, 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.


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人工智能在零售

面对日益严重的供应链中断, 消费者购买模式的演变, 以及人员配备和库存短缺, 面向零售的AI云为零售商提供了一个千载难逢的机会,让他们可以全面实施重塑零售行业的可行解决方案. 从预测员工需求到改善产品分类,再到实施可持续解决方案和减少食物浪费, 零售领域的人工智能帮助零售商解决最棘手的问题. 借助人工智能云的力量, 零售商可以装备最大的收入和优化他们的业务, 同时提高核心业务的效率, 员工, 和客户.


交付方式路径失败成功路线图
供应链管理

预测货物到达时间 预见并减轻供应链的潜在中断.

营收图表影响营销销售图表
需求预测

按门店预测每日需求,为了回报,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、员工调度和门店客流量规划.


电子书
人工智能如何帮助零售业解决最棘手的问题

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ob真人游戏的零售客户正在塑造未来

AI云零售正在改变这个行业

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零售商需要AI云来满足客户需求,并在运营中进行创新

零售必须变得多元化, 连接, 敏捷, 具有竞争力,而且最重要的是,能够响应不断变化的消费者需求. AI Cloud旨在为零售领导者提供可行的解决方案,以应对他们最大的挑战并推动成功.

发现更多零售领域的AI用例

  • 库存预测

    在正确的时间、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、高级机器学习和深度学习算法,人工智能可以做到这一点 尽量减少缺货和库存过剩的问题 通过大规模预测产品的需求. 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

    留存非常困难,仅在美国,用户流失的年成本估计为1美元.6万亿(Accenture). 在整个零售业,企业依靠各种方法来重新激活流失的客户. 但是,很难 提前确定哪些客户会流失 趁还来得及,重新激活它们. 人工智能通过预测哪些客户可能在特定时间内流失,帮助营销人员建立与客户群的亲密关系. 人工智能将告知营销人员每个客户流失可能性的主要因素, 让他们彻底了解如何改善这些关系.

  • 确定客户终身价值(CLV)

    这里有一个隐含的假设,即未来的价值与客户有关, 然而, 这种未来价值可能完全无法量化,因此会带来与决策相关的不确定性——比如提供多大的折扣, 以及积分是否过期. 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,可以在个性化的层面上决定决策,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制定工作计划,以支持受管制的环境. 高变异性和长交货期的结合使得供应链管理者很难就他们应该雇佣多少工人做出准确的决定. 根据麦肯锡的调查, 配送中心的人员需求每天的变化可能高达50%.

    与人工智能, 是否有能力更准确地预测所需的入境出货量, 调整适当的资源和人员水平. 通过学习通过您的配送中心的货物的历史流量和了解最具影响力的外部因素, 比如假日需求和天气, 人工智能将以一种考虑到现实世界的多维度的方式准确预测你的需求.


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AI云零售演示:需求预测 

了解如何使用面向零售的AI云来解决缺货问题等预测挑战,并自动执行无监督聚类来找到类似的产品组.

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