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新零售行业痛点

如何系统地提升 运营、品类、营销、供应链的决策能力?

  • 单店管理

    门店销售有异常,如何快速定位、自动诊断?

  • 单品管理

    哪些门店单品要优化,哪些新品有爆品趋势?

  • 单客管理

    如何千人千面,对门店进行个性化的营销?

为新零售行业提供新一代

数据分析与商业智能(BI)解决方案

可视化酷炫大屏满足企业多角色应用,从简单的单品分析、门店经营异常、监控排查,到深入的销售预测,智能备货等展示需求以及提供智能决策建议

更敏捷、更自动、更智能的零售数据分析实践

方案价值

全渠道经营分析

精细化客户运营

智慧供应链AI应用

通过海量实践,针对新零售“线上”“线下”场景,围绕商品、订单、供应链、运营效率、会员等主题域,构建了“品类优化”、“定价策略”、“门店运营”等100多个通用化模版,并形成了具有行业标签的300多个指标模型。赋能客户迅速形成体系化数分视角,落地单店、单品、单客、单时的全维度分析,通过智能化的归因分析及预警功能,前瞻性预知经营风险,实现从“人找数”到“数找人”的升级。

例如,在与某新锐连锁品牌合作中,利用深度学习算法,结合旗下700家门店的45个经营指标,训练出标杆及风险门店优化模型,提前2~4周预警门店风险并提出建议,极大降低了管理成本。

“以顾客为中心,以数据为驱动”,利用企业线上+线下的用户行为数据,通过流量、漏斗、留存和分布等分析方法,识别具有类似属性和行为特征的客户,对顾客进行画像和细分,描绘出某类用户的购买品类、复购能力、购买频次等分布特征,解决线下门店运营中商品结构老化、浪费营销资源、顾客对促销不敏感,以及线上运营中获客成本高,销售转化率低、促销频繁但收益难衡量等常见痛点。在满足传统零售“以提高企业零售效率”为目标的同时,围绕“以消费者为中心”的新零售展开战略布局。

以“大数据+AI技术”加速KA客户从传统到智慧供应链的升级,通过深入合作渗透到供应链的“进”“销”“存”各环节,打通从“预测”到“计划”,再到“履行”的数据流程,用创新推进降本提效。

与某世界500强快消企业的需求预测(Demand Forecasting)优化项目中,应用表示学习、梯度提升决策树、循环神经网络、模拟退火、贝叶斯优化等先进技术,通过对52个基础特征的选择、组合、训练迭代,实现了全品类(数千sku)、全区域(8大区域)、全周期(周滚动预测),预测准确率提升20%。该AI应用曾在“微软智慧零售大赛”等竞赛中荣获金奖,颇受客户和业内专家认可。

全渠道经营分析

通过海量实践,针对新零售“线上”“线下”场景,围绕商品、订单、供应链、运营效率、会员等主题域,构建了“品类优化”、“定价策略”、“门店运营”等100多个通用化模版,并形成了具有行业标签的300多个指标模型。赋能客户迅速形成体系化数分视角,落地单店、单品、单客、单时的全维度分析,通过智能化的归因分析及预警功能,前瞻性预知经营风险,实现从“人找数”到“数找人”的升级。

例如,在与某新锐连锁品牌合作中,利用深度学习算法,结合旗下700家门店的45个经营指标,训练出标杆及风险门店优化模型,提前2~4周预警门店风险并提出建议,极大降低了管理成本。

精细化客户运营

“以顾客为中心,以数据为驱动”,利用企业线上+线下的用户行为数据,通过流量、漏斗、留存和分布等分析方法,识别具有类似属性和行为特征的客户,对顾客进行画像和细分,描绘出某类用户的购买品类、复购能力、购买频次等分布特征,解决线下门店运营中商品结构老化、浪费营销资源、顾客对促销不敏感,以及线上运营中获客成本高,销售转化率低、促销频繁但收益难衡量等常见痛点。在满足传统零售“以提高企业零售效率”为目标的同时,围绕“以消费者为中心”的新零售展开战略布局。

智慧供应链AI应用

以“大数据+AI技术”加速KA客户从传统到智慧供应链的升级,通过深入合作渗透到供应链的“进”“销”“存”各环节,打通从“预测”到“计划”,再到“履行”的数据流程,用创新推进降本提效。

与某世界500强快消企业的需求预测(Demand Forecasting)优化项目中,应用表示学习、梯度提升决策树、循环神经网络、模拟退火、贝叶斯优化等先进技术,通过对52个基础特征的选择、组合、训练迭代,实现了全品类(数千sku)、全区域(8大区域)、全周期(周滚动预测),预测准确率提升20%。该AI应用曾在“微软智慧零售大赛”等竞赛中荣获金奖,颇受客户和业内专家认可。

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