在庫率や在庫不足は、小売業やそのパートナーである消費財メーカーが抱える大きな課題となっています。 購買のトレンドは急速に変化しており、訴求力のある品揃えを確保できなければ、利幅を犠牲にした販促に頼らざるを得なくなり、結果的として売上の減少に見舞われることになります。 また、e コマースやその他のチャネルにおける配送関連コストは利益率をさらに圧迫し、消費財を直販する上での障壁にもなっています。
自動分析で社内外のさまざまなデータにアクセスし、刻々と変化する顧客の嗜好を把握できるようになれば、こうした問題への対処が可能になります。
データ準備およびブレンディング
オンプレミスや外部のデータソースの準備、ブレンド、統合を自動化し、記述的分析から処方的分析にいたるまでのユースケースをサポートします。
高度な分析
予測モデルや処方的分析モデルで将来の見通しやトレンドを特定し、ビジネスのさまざまな難題を解決に導きます。
予測モデルの実行
R 言語 や Python のスキルに関係なく、誰もが予測モデルを実行できます。
イベントトリガー
予測モデルと処方的分析モデルにより、出荷、材料調達、販売などのイベントを自動的にトリガーします。
分析アプリ
分析プロセスをアプリ化し、独自のデータセットやインプットを用いて容易に分析を実行できます。