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提供数字化、智能化的全过程数据分析能力
智能选品
选品优化:从线上、线下渠道优化选品组合。
线下通过选取/展示合适的货品,以及后期迭代数据,细化分析并提升效果;
在线上,客户也可在机器上浏览并选择长尾品,同时依靠数据优化广告位选品,促进长尾品销量提升。
智能选址
消费场景细分:在用户画像与时间维度上进行场景细分。
1.根据用户画像,通过机器学习聚类进一步精细化场景细分,为甘来不同机型/场景提供未来不同场景的选品模板,提高选品效率;
2.将场景分为固定消费人群(如写字楼)及流动消费人群(如地铁/商圈等)的属性。如在流动人口较多但不同时间段人群特征差异化较大的地点,可通过一天内多次补货,从时间维度切分选品。
日常运营管理:通过选品分类,对不同类别产品实施不同的运营策略。
多维度下的"智能商品分类法":我们首先将采用经典的ABC Analysis,根据历史销量、销售额、利润率将商品分类;除此基本分类方式外,我们也将利用机器学习将商品其他功能特性——如引流性,转化率等进行多维度的分析,使得在一个店面中,商品的结构可以更加平衡。
智能运输
场景对应:车辆、订单、站点、仓库等场景信息一一对应。
运输配送:解决运输资源匹配不合理 ,时间窗口约束严格 ,城市分区分车型分时段限行 ,业务模式复杂多变 ,手工调度效率低下等现状。
同时支持多种提送模式:单点提/多点送 ,多点提/单点送 ,多点提/多点送。
支持多种限行禁行约束:改善运输中的效率问题。
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