- 新零售+建模机器人
- 新零售+智能客服文本机器人
新零售业务链条痛点
需求端
- 消费升级诉求
- 拉新-转化-留存运营效率低下
- 线下数字化营销迟迟无法落地
- 信息甄别成本过高
- 运营成本高昂
- 品类渗透率不断放缓
- 获客成本高昂
- 成本、配送速度、SKU互相冲突
- 供应链冗余
- 渠道结构复杂、效率低
- 泛零售品类信息差巨大
供应端
新零售自动化建模应用方案
建模机器人 AI.Modeler
- 智能营销 通过自动化建模从品牌营销活动、商品的日销售量、上架时长、增长率、购买客群年龄段、回购率等销售信息帮助零售和电商行业预测商品盈利生命周期从而调整在售商品留存
- 智能运营 运用机器学习建模帮助行业变革商业需求和业务增长模式，从供应两端、SKU品类结构、促销策略等维度进行智能运营实现AI生产力，比如商业销量预测模型和安全库存动态模型
- 利润最大化
- 营收最大化
- 份额有效提升
- 持续优化管理
建模产品深入行业的方向优势
- 自动化建模技术助力新零售营销运营等链条进一步完善和场景应用体验升级
- 增强预测能力，通过机器学习模型发现业务数据中复杂需求模式，支持预测和优化，为定价和促销策略助力
- 消费升级，通过建模机器人明确产品结构性需求变化，深度挖掘分析使品质化趋势日益显现
- 使销售渠道下沉，准确触达辐射末端应用场景，地域鸿沟日益弥合
- 安全库存持有成本减少 5%-30%
- 缺货率减少 10%-25%
- 预测助力新零售收益增加 5%-40%
- 助力营销运营链条完善
- 为定价和促销策略助力
- 明确产品结构性需求变化
- 准确触达应用场景
- 场景应用体验升级
- 支持预测和优化
- 品质化趋势日益显现
- 使渠道下沉
以上数据来源：《艾瑞咨询2018年中国零售趋势半年报》，来自京东运营数据，由艾瑞咨询研究院绘制。
