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行业趋势及痛点

成本攀升,利润下降:租金成本、人力成本、商品成本不断上升,传统零售的经营利润不断下降,陷入营收增长瓶颈

新兴消费模式的冲击:线下零售在新兴消费模式影响下,对市场及用户消费习惯洞察能力弱,客流量及订单量下降

同质化竞争激烈:传统零售行业品牌及商品同质化严重,缺乏门店特点及爆款商品,消费者与门店的粘性差

缺乏数字化营销及服务能力:线下传统零售业态缺乏数字化服务能力,营销模式单一,消费者洞察、商品库销提升能力弱,对商品/会员的数据挖掘及应用不足

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核心应用场景
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  • 智能化商品分析

    资源进行指导性分析,改善店铺产出低、资源浪费,快速了解各单品走势,打造爆款商品。

  • 经营损失可视化分析

    基于畅销商品及短保质期商品备货数量智能预测,指导门店改善经营损失。

  • 会员营销

    整合全域消费者数据进行全渠道会员管理; 清晰会员结构及会员画像,实现精准化营销;

  • 精细化库存管理

    从采购分仓、仓间调拨、选仓选配三大环节入手,通过运筹学及机器学习算法,帮助企业优化采购商品

  • 实时业绩监控

    对实时的业绩达成率可视化监控,帮助店长快速发现单价高,保鲜期短的商品在正确的时间点售卖。

  • 活动数据智能复盘

    以可视化报告的形式,解决了活动数据的无法有效沉淀的问题。

  • 串货稽查分析

    通过毛利范围,出库量等数据分析,帮助企业初步判断门店是否存在串货情况

  • 多外卖平台运营分析

    通过系统接口获取门店信息,对销售/订单/用户群/履约/流量/营销多维度分析

零售行业解决方案

帮助零售行业迅速提升人效、品效、坪效,驱动业务快速增长,高效整合线上线下用户数据,全面掌控渠道和用户,提升营销和运营效率

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    提供领先、全面的零售大数据解决方案,一站式解决零售企业不同业态 、不同业务场景数据问题

  • 灵活、易用

    提供开箱即用的数据模板及场景解决方案,可实现用户自助分析/移动端/智能分析/大屏监控等数据场景应用

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  • 开放、开源、跨云

    支持多方数据集成,实现核心技术自主可控, 支持跨多云平台的部署管理和灾备

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