让您的销售更智能
现代零售业拥有非常庞大的数据，从供应链运营、实体店和网店销售，交付记录，会员卡，优惠券，产品说明，到在线评论、呼叫中心和社交媒体评论。 整合使用这些分散的数据可以帮助零售商做出更明智的决策，从而提高效率，降低成本，增加利润，提高客户的忠诚度和品牌认知度。
我们利用机器学习和自然语言处理的工具进行数据处理，，提供专门的企业解决方案，可以简化和自动化企业级数据的分析。
通过所有可用渠道（如调查，投诉热线，支持中心和社交媒体）收集客户的反馈意见，通过有效地分析所有收集到的数据，将数据转化为能够利用的知识。
交叉销售可以为您带来显着的额外利润，但前提是您推荐给客户的附加产品是有吸引力的。 一个智能的推荐系统可以从客户历史的购物行为中学习，开发满足客户需求的、推荐最相关产品的预测模型。
更好的认识您的客户，合理划分和理解不同的客户群，满足客户需求。
公司的一线职员更加了解客户所遇到的问题的根源。 同时，职员更能体会到企业工作模式中的不足。 收集他们的建议并从中学习吸取经验，以提高公司的运营效率，提升公司的品牌信誉。
使用POS交易数据和产品消费数据来检测员工、经理的行为失当及其他异常情况。
使用高级文本分析工具了解相关行业的竞争格局，抓住市场最新机遇和评估市场潜在威胁。监控您的竞争对手，潜在合作伙伴和供应商的活动。发现新的市场需求，掌握前沿的技术。
分析社交媒体、在线评论和消费者的反馈，以了解消费者对您所提供的服务的感受。针对不同消费群体的差异，提供最佳的产品和服务。
分析工时卡数据和POS交易数据，以识别哪些岗位人员不足或者人员冗余，以及出现问题的时间段，制定最佳的人员分配计划。
确定趋势性问题，并培训您的技术人员，以快速解决整个产品链中使用人员遇到的所有复杂的技术问题，减少停工损失，提高技术支持的效率。
监控品牌的可持续性
分析社交媒体、在线评论和消费者的反馈，以了解消费者对您所提供的服务的感受。针对不同消费群体的差异，提供最佳的产品和服务。