• 新零售+全自动数据建模平台
  • 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
全自动数据建模平台 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,通过自动化建模平台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。
新零售业务链条痛点
  • 行业人员缺口大成本高
  • 客服受到情绪、工作时间等限制
  • 产业链条长增加客服服务难度
新零售业务链条痛点
  • 行业人员缺口大成本高
    线上平台百花齐放,对客服需求量大但同时成本居高不下
  • 客服受到情绪、工作时间等限制
    非工作时间范围用户需求无法被满足,服务效率有天花板限制,客服情绪波动影响服务质量
  • 产业链条长增加客服服务难度
    行业链条长,串联农业、工业、服务业,供应链管理过程复杂,内外多环节参与
新零售智能客服应用方案
全自动数据建模平台 AI.Modeler
智能客服机器人比起人工客服的优势
  • 延长约4倍的持续工作时长 人工客服工作时间5*7.5h;
    智能客服机器人工作时间7*24h
  • 节约30倍的培训成本和替代成本 普通客服入职培训基础知识大概需要30天;而智能客服机器人零成本投入替换,并且知识库不断优化升级
  • 提升500倍+的并发处理效率 同个时间段能处理的并发数据量的效率是人工客服的500倍+
  • 大幅降低出错率提升体验评价 先进技术的应用、以人为本的服务体验、定期的信息自学习和数据反馈持续优化

一键建模 极致体验 人人都是数据科学家

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