行业痛点

  • 用户画像难构建,线上线下数据割裂​

    用户画像难构建,线上线下数据割裂​

    线上线下消费数据(含订单、会员行为、门店客流)相互割裂,无法打通数据链路,难以构建完整全域用户画像,影响精准用户运营。

  • 营销资源浪费,促销效果无实时 AI 分析​

    营销资源浪费,促销效果无实时 AI 分析​

    促销活动效果缺乏实时 AI 分析能力,无法及时优化营销策略,导致营销资源分配不合理,浪费现象严重。​

  • 库存预测不准,多模态数据未融合​

    库存预测不准,多模态数据未融合​

    库存预测模型未有效融合销售数据、舆情、政策等多模态数据,模型维度单一,导致库存预测准确率低,影响库存周转效率。

  • 动态定价响应迟缓,缺乏智能市场响应

    动态定价响应迟缓,缺乏智能市场响应

    依赖人工定价模式无法快速响应市场变化,缺乏智能定价模型导致利润空间收窄。

方案架构

客户价值

  • 全域用户画像

    精准刻画,赋能用户运营。借助 Data&AI 平台整合线上线下分散数据,经 AI 算法构建全域用户画像,清晰呈现消费者偏好、需求与消费周期,助力精准用户运营。

  • 营销资源优化

    智能分析,提升营销效率。利用机器学习模型,实时分析促销活动效果并动态优化,智能匹配营销资源,以精准策略减少资源浪费,提升营销效率。

  • 库存预测升级

    多模融合,驱动库存优化。融合销售、舆情、政策等多模态数据,训练库存预测 AI 模型,精准预判库存需求,打通零售全域数据,推动库存优化与智能决策,提升运营效率。

客户案例

携手科杰科技,构建AI-Native时代 Data&AI 一体化平台

公司介绍


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