数据驱动的
零售的见解
360°客户洞察
整合所有客户数据，提高分析能力，提供个性化、多渠道的客户支持。
优化的业务流程
启用一致的实时信息流，以确保业务的每个部分都在同一页面上。
全渠道品牌体验
优化和同步您的店内、移动和网页体验，以增加品牌统一和改善客户体验。
常见的问题
零售行业
分散的数据
对于许多零售公司来说，数据存储在不同的遗留系统中，这些系统从未设计成相互通信。这就导致了竖井数据的产生，比如客户忠诚度数据、交易数据、社交媒体数据、在线购买数据、CRM信息和忠诚度卡数据都彼此分离。
更有效的客户支持
获得更准确的细分和目标——并利用这一点来改善你的客户服务，避免流失，并立即和准确地回应客户的询问。
更好的库存管理
根据渠道检查万博max手机网页登录产品的可用性，并使用实时数据提前将库存转移到需要的地方。此外，根据偏好、天气等地区差异的数据，使用预测分析来决定库存的种类和地点。
聪明的收入预测
基于对新客户购买习惯的预测来获得更准确的预测，而不是基于那些可能不再是客户的购物者的历史数据来预测收入。
更好的营销和销售活动
使用全面的洞察和增加细分来改善你的营销和销售活动。
数据量大
零售商获得的数据可能比其他任何行业都要多，数据的庞大数量、速度和可变性在分析和洞察方面构成了一个大问题。通常情况下，仅仅将内容放入关系数据库几乎是不可能的:将所有数据放入一个模式是昂贵的、耗时的和极其困难的，许多零售商甚至连这第一步都没有完成。
改进供应商和供应链管理
实时结合结构化和非结构化数据，以做出更准确的预测或实现自动化，如自动重新排序。
更有效的库存管理
根据实时数据和行为管理库存。集中数据从你的店面，网站和后端，以确保你的数字库存数据是一致的和无错误。
优化的定价策略
对于零售商来说，要优化他们的定价策略，他们首先必须知道5w;商店层面购买的地点、时间、内容、对象和原因。整合所有相关的客户数据，确保所有5w都得到了回答，有效的策略得到了落实。
基于历史数据的分析
使用遗留系统和更过时的模型，零售商可以通过回顾购物者过去的活动来预测他们下一步的行为。这并不是未来活动的良好指标，而且可能导致目标不明确的策略。
实时预测和机器学习
使用基于当前趋势和所有数据来源的行为的实时预测。虽然这种预测分析对电子商务商店来说似乎更容易，但即使是实体零售商也可以使用实时数据来为他们的决策提供信息，并更好地锁定特定客户。
预测客户活动
根据顾客过去的购买记录，甚至是他们的社交网络，为他们推荐他们可能喜欢的产品(例如，推荐他们的朋友也买过的产品)。万博max手机网页登录
基于最新信号创建更敏捷的业务
机器学习和数据驱动的预测——看看你自己的公司和你所在的行业——可以帮助你避免过去犯过的错误，并制定更有效的长期战略。
自动适应客户行为
通过自动化您的营销和销售工具，并有效地与您的客户交互，您可以增加长期保留，减少流失，并提高客户满意度。
分散的数据
对于许多零售公司来说，数据存储在不同的遗留系统中，这些系统从未设计成相互通信。这就导致了竖井数据的产生，比如客户忠诚度数据、交易数据、社交媒体数据、在线购买数据、CRM信息和忠诚度卡数据都彼此分离。
阅读如何整合。IO可以提供帮助数据量大
零售商获得的数据可能比其他任何行业都要多，数据的庞大数量、速度和可变性在分析和洞察方面构成了一个大问题。通常情况下，仅仅将内容放入关系数据库几乎是不可能的:将所有数据放入一个模式是昂贵的、耗时的和极其困难的，许多零售商甚至连这第一步都没有完成。
阅读如何整合。IO可以提供帮助基于历史数据的分析
使用遗留系统和更过时的模型，零售商可以通过回顾购物者过去的活动来预测他们下一步的行为。这并不是未来活动的良好指标，而且可能导致目标不明确的策略。
阅读如何整合。IO可以提供帮助”集成。IO使得从不同的系统中提取和分析数据变得更加容易。更重要的是，它让我们有时间专注于基于洞察力的决策和行动。”
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