Retail hero

Varejo

Retail has never been under more extreme pressure. This tension comes from the increased expectations of the empowered consumer and the need to have accurate forecasting and inventory in order to deliver goods at a time and location that is convenient for the consumer — all while delivering high operational efficiency and ROI.

Learn how enterprise AI is transforming the retail industry.

IA no Varejo

The empowered consumer is more connected and informed than ever before, and they demand that retailers understand their ever-changing shopping habits to provide excellent customer service. At the same time, it has never been more critical to optimize the range of stock and inventory in order to deliver to customers the products they want at the time and place where they want them. All of this needs to be executed by identifying opportunities to decrease costs, increase operational efficiencies, and ensure a frictionless customer experience. Artificial intelligence in retail has the power to help by leveraging your own data about your customers to better understand how their needs have evolved and how your organization can adapt to a changing marketplace.

Consumidor Com Poder

  • Predict next customer CRM state (e.g., activation, regular, high value, decliner, dormant, churn) to inform the strategy of future marketing comms
  • Customer satisfaction: using data from surveys and reviews, predict sentiment for the entire customer base
  • Com base no histórico de compras anteriores, preveja o número de dias para o próximo pedido
  • Identifique o produto mais eficaz a ser apresentado a cada cliente para influenciar suas decisões de compra com base em dados históricos (compras, pesquisas na web etc.)
  • Atribua o valor da conversão nos canais digitais para garantir que os gastos com marketing digital sejam usados nos canais / campanhas certos

Sortimento e Fornecimento de Produtos

  • Previsão de demanda orientada por IA: usando uma variedade de fontes de dados históricas para informar o nível de demanda futura
  • Forecast returns: Use data science in retail to predict the probability of return for every item purchased through all channels
  • Disponibilidade na prateleira: para cada SKU, detectando ou inferindo ativamente possíveis situações de vendas perdidas na primeira oportunidade de conduzir ações corretivas
  • Promotions optimization: Identifying the best SKUs and best promotion strategy (e.g., rebate, discount, BOGO, etc.) to achieve targeted revenue or volume
  • Price optimization: Identification of optimal price points influenced by multiple factors such as Item, brand, sub-category, category, location, product affinity, competitive and demographic

Eficiência operacional

  • Identifique os melhores lugares para abrir, expandir, reduzir ou fechar lojas com base em objetivos estratégicos sem canibalização das vendas existentes
  • Preveja tamanho da equipe para atender pedidos, atendimento ao cliente e remessas conforme a demanda mudar
  • Minimize o tempo para entrega
  • Predict channel volumes: (e.g., call center or in-store footfall). Helps to predict staff resources required for any given trading day
  • Identifique o tráfego de pedestres da loja para prever os recursos da equipe necessários para qualquer dia de venda
  • Consumidor Com Poder
    • Predict next customer CRM state (e.g., activation, regular, high value, decliner, dormant, churn) to inform the strategy of future marketing comms
    • Customer satisfaction: using data from surveys and reviews, predict sentiment for the entire customer base
    • Com base no histórico de compras anteriores, preveja o número de dias para o próximo pedido
    • Identifique o produto mais eficaz a ser apresentado a cada cliente para influenciar suas decisões de compra com base em dados históricos (compras, pesquisas na web etc.)
    • Atribua o valor da conversão nos canais digitais para garantir que os gastos com marketing digital sejam usados nos canais / campanhas certos
  • Sortimento e Fornecimento de Produtos
    • Previsão de demanda orientada por IA: usando uma variedade de fontes de dados históricas para informar o nível de demanda futura
    • Forecast returns: Use data science in retail to predict the probability of return for every item purchased through all channels
    • Disponibilidade na prateleira: para cada SKU, detectando ou inferindo ativamente possíveis situações de vendas perdidas na primeira oportunidade de conduzir ações corretivas
    • Promotions optimization: Identifying the best SKUs and best promotion strategy (e.g., rebate, discount, BOGO, etc.) to achieve targeted revenue or volume
    • Price optimization: Identification of optimal price points influenced by multiple factors such as Item, brand, sub-category, category, location, product affinity, competitive and demographic
  • Eficiência operacional
    • Identifique os melhores lugares para abrir, expandir, reduzir ou fechar lojas com base em objetivos estratégicos sem canibalização das vendas existentes
    • Preveja tamanho da equipe para atender pedidos, atendimento ao cliente e remessas conforme a demanda mudar
    • Minimize o tempo para entrega
    • Predict channel volumes: (e.g., call center or in-store footfall). Helps to predict staff resources required for any given trading day
    • Identifique o tráfego de pedestres da loja para prever os recursos da equipe necessários para qualquer dia de venda
Retail use cases

Casos de Uso para o Varejo

Os varejistas orientados à IA aproveitam todas as oportunidades para usar dados para analisar o comportamento de mudança do cliente e os hábitos de compra em vários canais para alinhar a variedade certa de produtos, promoções e comunicações personalizadas. Ao mesmo tempo, eles querem ter o produto certo disponível com a seleção na loja certa para enviar aos clientes que desejam comprar determinados produtos e entregá-los de acordo com seus termos.

  • Comportamento do Consumidor

    In a world where the consumer is empowered to shop anywhere, anytime, on any channel, companies are using machine learning in retail to detect critical changes in patterns of behavior. They use these models to predict incremental spend potential from existing customers when shopping in-store, online or via mobile. By using customer purchase history to come up with the most effective offers, retailers hope to influence their buying decisions and anticipate which customers are at risk to churn.

  • Sortimento de Produtos

    Product assortment is as critical today as it has always been. But now, due to the explosion of choice and accessibility created by the digitization of retail, it is a matter of survival. Retailers are using models to predict what products to stock in which store, to rationalize the introduction of new products, and what items are being returned by which customers.

  • Supply Chain

    One of the biggest challenges retailers face is determining how much product inventory—and what types of products—they need to have on hand to meet the expected demand from consumers. Enterprise AI can help retailers improve their ability to predict consumer demand for goods.

  • Eficiência operacional

    Today’s multi-channel retail environment is more complex than ever before. And yet, the goal continues to be to identify opportunities to decrease costs and, at the same time, increase the operational efficiencies to ensure a frictionless customer experience. Retailers are using models to determine where to open new stores based upon sales revenue and how to forecast the correct amount of staffing to operate a retail distribution or store environment.

O DataRobot Pode Ajudar Com:

  • Execute Decisions Based on AI
    DataRobot can significantly increase the number of enterprise AI systems that are deployed inside your retail business to help you gain a strategic focus on the retail challenges with the largest returns.
  • Increase AI Skills Using Existing Headcount
    With the lack of data scientists available for hire, DataRobot can help you transform your skilled business analysts into citizen data scientists. Guardrails built within the DataRobot platform ensure you can democratize AI across your organization safely.
  • Transform Your Business from Descriptive to Predictive
    O DataRobot ajuda a transformar seus negócios de um que toma decisões com base em eventos passados para um que toma decisões estratégicas com base no que acontecerá no futuro.
  • Be More Personalized with Customer Engagement
    Com modelos que aprendem continuamente com comportamentos passados, o DataRobot pode ajudar a prever facilmente a próxima melhor oferta para seus clientes.
  • Increase Accuracy for the Demand of Your Product
    One of the biggest challenges retailers face is determining how much product inventory—and what types of products—they need to have on hand in order to meet the expected demand from consumers. DataRobot helps retailers improve their ability to predict consumer demand for goods using enterprise AI.
  • Predict Sales Revenue Based Upon Store Site Selection
    Com muitos varejistas fechando lojas ou reduzindo sua presença devido à concorrência on-line, os varejistas estão mais conscientes do que nunca de como é importante localizar lojas onde o cliente tem acesso conveniente. O DataRobot pode usar seus dados para ajudá-lo a identificar os melhores sites para abertura de novas lojas, bem como onde expandir, reduzir ou fechar lojas sem canibalizar as vendas das lojas existentes.
Brandon Greenwell

Cientistas de Dados

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