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OneClick.ai零售业服务案例

精准的销售预测,让零售大数据更有价值

区别于多数AI平台,我们的方法是通用和多功能的。OneClick.ai将AI的强大功能赋予企业每天的业务分析以及购物者分析。”

新媒体时代,用户评价和社交媒体已成为影响消费者购物决策的主要因素,同时,零售商依赖于精准的预测来实现收入的增长和成本控制,为此,零售商为了在努力保持竞争力的同时维持优质的利润率,正面临着前所未有的压力。

零售业也正在迅速从基于电子表格的粗糙分类和定价转变为基于AI的商品营销。然而,自主组建或外部聘请数据科学家团队进行AI模型开发的过程成本居高不下,可谓任重道远。

 

零售商的困难所在

传统模型无法满足预测需求

传统的预测软件和统计模型只能处理数值类数据,而传统的机器学习算法要求投入大量的特征工程来捕捉数据中的细微差别,这是一个耗时且需要大量人力的过程。

销售数据不再局限于结构化数据

以往,大多依赖于销售数据这一类结构化数据,然而,如产品描述,生产商信息,或者促销文案,多以图文形式(即非机构化数据)呈现。

新品的销售预测困难重重

成功的新品发布平均占各个行业销售额的27%,因此,对业务增长的重要性不言而喻,然而,历史数据的缺乏,让新产品的销售预测遭遇重重困难。

 

OneClick.ai的解决方案

AutoDL—自动构建预测模型

大多数用户更关心业务问题而不是复杂艰深的AI建模技术。OneClick.ai,通过自动化深度学习技术,自动设计、训练,并改进深度学习算法,全程无需人工干预。业务人员只需准备好数据,确定预测目标,即可数小时内产生超越传统方式的预测精度,从而直接影响到定价和库存优化,提升消费者体验,实现企业的利润增长,并且大大降低企业的人力和时间成本。

支持结构和非结构化数据

无论是数字,还是包含了文字、图像、时间序列的混合型复杂数据,OneClick.ai都能针对数据的特点,自动构建AI模型。

用深度学习解决新品预测问题

深度学习可以利用新品的其它属性,找到类似的SKU并使用该信息来引导预测。比如:SKU可能跟同属一级分类“服装”的其他产品关联,或者与低级分类“外套”、“大衣”的产品关联,或者与材料类型、价格、描述等关联。

 

一个平台,解决多种业务需求      

  • 销售/需求/补货预测

借助全自动AI深度学习预测技术,将预测精准度提升至90%以上,并对库存和仓储规划进行优化。

  • 客户留存

预测即将流失的客户,以便更好地规划客户留存和会员政策。

  • 价格及促销优化

动态展示定价和促销优化,并进行同类预测以实现财务目标。

  • 计算机视觉

构建自定义物体识别模型来获得店内库存的精准视图。

 

畅快体验

  • 第2步-上传CSV格式的数据
  • 第3步-选择所需应用及目标
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