革新的な小売業者は、ますます要求が厳しくなる顧客、複数のマーケティングチャネルがもたらす予算の増加や複雑さ、収益と在庫の両方に関する予測可能性の向上といった課題に、DataRobot を使用することで対応しています。DataRobot が機械学習を自動化することによってどのように小売業務を最適化するのかをご確認ください。
AI を活用し、データを使用してあらゆるチャネルにおける顧客の支出パターンや買い物行動を分析することにより、製品の組み合わせ、プロモーション、メッセージ、メディアの選択を調整し、適切な場所から適切なタイミングで適切な製品を提供することができます。
オンラインショップと実店舗のどちらでも、そして必要な商品を探している場合でも、顧客にはこれまで以上に豊富な選択肢があります。DataRobot は、御社のブランドやショッピング体験を顧客がどのように感じているかについて、詳細なインサイトを提供します。この情報を参考にしてマーケティングに投資したり、顧客離れを分析したり、重要な顧客をサポーターに変える計画を立てることができます。
対応するユースケース:
• 顧客の ROI と生涯価値（LTV）
• 顧客離れ
• 感情分析
DataRobot 時系列アドオンは、データの中で最も影響力の高いパターンを自動的に検出することで、新しい製品ラインの仕入れや近隣での競合他社の新規開店などのアクションがもたらす影響を把握できるようにします。また、DataRobot を使用すれば、休暇シーズンの売上を確実に予測したり、今週必要なスタッフの人数を計算したり、在庫と需要が釣り合っているかを確認したりできます。
対応するユースケース:
• 需要予測
• 在庫計画
• サプライチェーン分析
• 価格最適化
• 売り場/棚割最適化
• 詐欺検知
AI は、小売業者が購入者の好みや行動、状況に応じてパーソナライズされた関連性の高いマーケティングコンテンツを提供し、最も関連性の高いマーケティングチャネルを通じて適切なタイミングで適切なコンテンツを提供できるように支援します。その結果、マーケティングとターゲット設定がより効果的になり、見込み客や顧客への説得力が増します。
対応するユースケース:
• 市場のセグメンテーションとターゲット設定
• ネクストベストオファー(次善策の提案)
• チャネル最適化
• 広告/キャンペーンの有効性
小売業界は他の業界と比べて転職率が高いため、スタッフの採用や管理は困難を伴います。DataRobot を利用すれば、AI を駆使してスタッフのスケジュールを最適化し、人員過剰に陥ることなく適切にスタッフを配置することができます。さらに、AI によって従業員満足度を分析したり、従業員の定着や離職の理由についてインサイトを得たりすることもできます。
対応するユースケース:
• スタッフのスケジュール設定/最適化
• 採用
• 従業員の維持とやる気
意思決定をより積極的かつ正確に行えるようになったことが、最大の導入効果です。 実施すべきアクションに関して、変数を基に協議します。また予測を実際に発生した内容と比較することで、機械学習を改良し、全体的なビジネス知識を磨き続けることができます。
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