การวิเคราะห์ IoT สำหรับการค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค

ความท้าทายทางธุรกิจ

บริษัทด้านการค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคต่างก็มุ่งมั่นที่จะค้นหาวิธีที่ทำให้ IoT สามารถสร้างช่องทางโดยตรงระหว่างธุรกิจและผู้บริโภค และใช้กระแสข้อมูลของ IoT มาเป็นข้อมูลประกอบในแง่ของความสัมพันธ์กับลูกค้าในทุกขั้นตอนไปตลอดเส้นทางของลูกค้า โดยความแตกต่างของ IoT จะขึ้นอยู่กับความสามารถของบริษัทคุณในการรับรู้ ทำความเข้าใจ และดำเนินการกับข้อมูล IoT ด้วยการวิเคราะห์ เพื่อใช้ประโยชน์จากแง่มุมใหม่ที่มีศักยภาพนี้ บริษัทด้านการค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคจะต้องมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ IoT ในแบบที่ให้บริการแก่ลูกค้าได้ดีขึ้นและสร้างมูลค่าได้มากขึ้น

SAS สามารถช่วยคุณได้อย่างไร

โซลูชั่น IoT จาก SAS นำข้อมูล การวิเคราะห์ และกระบวนการทางการตลาดมารวมกันเพื่อช่วยให้คุณทำสิ่งเหล่านี้

• รับรู้ถึงความต้องการและความชอบของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ใช้อุปกรณ์อัจฉริยะเพื่อรวบรวมข้อมูลตามสถานที่ จากนั้นผสานข้อมูลที่ได้เข้ากับข้อมูลที่ทราบก่อนหน้านี้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกตามบริบทแบบเรียลไทม์ที่คุณสามารถนำไปดำเนินการได้
• ทำความเข้าใจรูปแบบของลูกค้าให้เจาะลึกยิ่งขึ้นผสานข้อมูลพฤติกรรมโดยละเอียดของลูกค้าบนโลกออนไลน์เข้ากับข้อมูลจากช่องทางแบบออฟไลน์เพื่อให้ได้มุมมองลูกค้าที่สมบูรณ์ซึ่งเผยให้เห็นสิ่งที่ลูกค้าต้องการอย่างแท้จริง เพื่อให้คุณสามารถตอบสนองแบบเรียลไทม์ด้วยข้อเสนอที่เกี่ยวข้องและมีความหมาย
• มอบบริการใหม่ที่สร้างผลกำไรให้กับลูกค้าผสมผสานสิ่งที่คุณได้เรียนรู้จากประสบการณ์ของลูกค้าที่ผ่านมากับสิ่งที่คุณคาดหวังเกี่ยวกับความต้องการในอนาคต จากนั้นให้ดำเนินการเพื่อคว้าโอกาสก่อนจะถึงการแข่งขัน

ทำไมต้อง SAS?

ในฐานะผู้นำด้านการวิเคราะห์ขั้นสูง SAS มีประสบการณ์และความเชี่ยวชาญในการมอบความสามารถของ IoT ที่ล้ำสมัย ซึ่งช่วยให้คุณได้รับสิ่งเหล่านี้

• มุมมองที่ครอบคลุมของลูกค้าและธุรกิจของคุณเทคโนโลยีการวางแผนผังข้อมูลลูกค้าของเราจะทำให้ข้อมูลของคุณพร้อมใช้งานและเข้าถึงได้เสมอ ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะมาจากไหนหรืออยู่ที่ใดก็ตาม และคุณสามารถผสานรวมแหล่งข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์ได้หลายแหล่ง รวมถึงข้อมูล IoT ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการขายสินค้า และข้อมูลสถานที่
• การคาดการณ์ในสเกลขนาดใหญ่แบบอัตโนมัติคลังแบบจำลองการคาดการณ์ด้านการค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคที่เหนือชั้นจะพิจารณาเกี่ยวกับเทรนด์ที่ซ่อนอยู่ ฤดูกาล โปรโมชั่น ผลกระทบต่อสินค้าคงคลัง และอื่นๆ อีกมากมาย โดยแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดจะถูกเลือกไว้โดยอัตโนมัติตามอนุกรมเวลาแต่ละชุด
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ประสิทธิภาพสูงสร้างการโต้ตอบที่น่าจดจำและปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ทั้งแบบตามช่องทางและแบบเรียลไทม์ โดยใช้การให้คะแนนที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ การแบ่งส่วน และการตัดสินใจโดยอิงตามการโต้ตอบในอดีตและปัจจุบันร่วมกับการดูบริบท

โซลูชั่นการวิเคราะห์ IoT สำหรับการค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค