リテール向けレイクハウス

Maximize accuracy, granularity and timeliness with a single-source-of-truth demand plan.

Rapidly perform analysis of invoice data, external market data, news and web scraping data to explore retail patterns.

Solve challenges around demand forecasting, replenishment, procurement, pricing and promotion services.

Digitize the data and analytics engineering process using retail domain ontology and autonomous engineering.

Deliver real-time insights built off clean data to drive customer engagement and improve supply chain efficiency.

サプライチェーン混乱、eコマース、即日配送など、新たな時代における課題を解決するための予測分析を行います。

時系列分析の速度と正確度の向上により、商品やサービスの需要予測精度を高めます。

安全在庫を特定してインベントリを最適化することで、ビジネスの中断を回避し、運転資金の有効活用を可能にします。

高度なコンピュータビジョンを活用し、在庫切れの削減、倉庫の効率化などのサプライチェーンにおける問題を最小限に抑えます。

生涯価値のある顧客を特定することで、製品開発の改善や、プロモーションのパーソナライズが可能になります。

パーソナライズされた顧客エクスペリエンスにより、エンゲージメントと収益化を促進します。

高度な顧客セグメントを作成し、行動に基づく購入予測を行います。

データレイクハウス上で大規模なリアルタイムストリーミングの POS データを分析します。

Tredence 社と連携して、インベントリや売上データの期間ごとの集計や照合、集計やシリーズのパターンの特定を行い、店頭在庫の可用性を改善しています。

顧客維持率の改善や、顧客離脱の時期と理由の特定に、機械学習を使用してサブスクリプションの顧客を分析します。